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基于嵌入式平台与kNN算法的室内定位研究

论文摘要

提出了一种基于嵌入式平台与kNN（k-Nearest Neighbour）算法的室内定位研究,对实验环境中的模型进行定位分析。首先,通过RFID（Radio Frequency Identification）阅读器采集RSSI（Received Signal Strength Indication）并将数据发送到嵌入式平台,接收到数值后,利用kNN算法确定目标位置,能够实现较高精确度的定位。算法代码采用Python语言,硬件平台采用ARM构架,该方法具有体积小、代码简洁、方便移植等优点。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 总体结构
  • 2 组件简介
  •   2.1 RFID阅读器
  •   2.2 嵌入式平台
  • 3 实验模型建立
  •   3.1 实验场景图
  •   3.2 RSSI信号强度
  •   3.3 数学模型
  •     3.3.1 欧氏距离模型
  •     3.3.2 k NN数学模型
  •     3.3.3 k NN的应用
  • 4 kNN算法实现
  •   4.1 具体实现
  •   4.2 实验过程
  •   4.3 实验论证
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张辉,何倩

    关键词: 嵌入式平台,室内定位算法

    来源: 巢湖学院学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 安徽师范大学皖江学院电子工程系

    基金: 安徽省大学生创新创业训练计划项目(项目编号:201813617016)

    分类号: TP391.44

    页码: 116-126

    总页数: 11

    文件大小: 1949K

    下载量: 29

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/89aae1b9fcb7f35a1e38ce67.html