导读:本文包含了匹配定位算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:指纹匹配定位,隶属度函数,自适应模糊神经推理,动态补偿RSSI
匹配定位算法论文文献综述
崔丽珍,王巧利,李丹阳,史明泉,赫佳星[1]（2019）在《基于模糊神经的井下指纹匹配定位算法研究》一文中研究指出针对煤矿井下环境复杂多变,无线信号易受影响,以及构建指纹数据库困难,定位精度不高等问题,提出一种基于ANFIS的井下指纹匹配定位算法。通过对该算法以及煤矿井下时变特性的研究分析,构建出一种煤矿井下的自适应模糊神经推理系统,并通过仿真模拟对该系统方案进行了检验,实验结果表明,基于模糊神经的井下指纹匹配定位算法的定位误差为1.96m,此算法在减少创建指纹数据库工作量的同时,很大程度地提高定位精度,可满足煤矿井下巷道的实时定位需求。(本文来源于《矿业研究与开发》期刊2019年10期）
田增山,王阳,周牧,未平[2]（2019）在《基于自适应渐消记忆的蓝牙序列匹配定位算法》一文中研究指出针对传统指纹定位算法建库耗时长和定位精度低的问题,该文提出一种基于自适应渐消记忆的蓝牙序列匹配定位算法。首先,利用行人航迹推算(PDR)和最近邻算法(NNA)对运动序列进行位置标定和接收信号强度(RSS)映射;然后,根据邻近位置的相关性,采用序列递归搜索算法构建指纹序列数据库;最后,通过自适应渐消记忆算法,并结合初始序列匹配度实现位置估计。实验结果表明,该算法在室内环境下能够获得较低的建库时间开销以及较高的定位精度。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年06期）
徐世武,吴怡,苏国栋[3]（2019）在《基于正交频分复用调制的可见光通信指纹匹配定位算法》一文中研究指出提出了一种基于正交频分复用(OFDM)调制的室内可见光通信指纹匹配定位算法(FMLA-OFDM)。实验表明,相比于传统的质心定位算法,所提算法平均定位精度提高了56%,定位稳定性提高了55%;随着LED水平间距的增大,所提算法定位精度明显优于基于最小二乘法模型的定位精度;相比于基于二进制启闭键控(OOK)调制方式的模型,所提算法的平均定位精度提高了17%,定位稳定性提高了21%。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2019年09期）
刘畅[4]（2018）在《基于匹配定位的目标尺寸测量算法》一文中研究指出为了解决当前钢板工件尺寸测量算法在离焦模糊、工件边缘反光干扰严重的环境下,导致其尺寸测量困难的不足,设计了基于最小均方误差滤波与匹配定位的钢板工件尺寸测量算法。首先,基于最小均方误差滤波,设计了图像复原算子,根据离焦模糊原理,定义退化模型,完成对模糊工件图像的清晰化处理。然后,构建基于最小均方误差匹配的工件定位算子,通过解特征点的变换方程来计算图像间变换参数,完成对工件的定位与尺寸测量。实验数据显示:与当前目标工件尺寸测量技术相比,面对离焦模糊、工件边缘反光严重的环境时,所提算法具有更高的测量精度。(本文来源于《控制工程》期刊2018年05期）
刘现鹏,张立华,贾帅东,曹鸿博[5]（2018）在《基于TIN模型的水下地形匹配定位算法》一文中研究指出针对当前尚无直接利用海图水深构建不规则叁角网(triangulated irregular network,TIN)进行水下地形匹配定位的现状,提出了一种基于TIN模型的水下地形匹配定位算法。首先,在经典TERCOM(terrain contour matching)算法的基础上,设计基于TIN模型的匹配搜索区的确定方法;然后,给出待匹配航迹点的水深值计算公式;最后,构建目标匹配定位的地形相关组合算子,实现匹配定位。实验结果表明:(1)本文所提算法可以用海图的原始水深直接构TIN模型作为匹配基准图进行匹配定位,且其定位精度可明显高于基于规则格网模型的经典TERCOM算法;(2)新方法可以有效的降低误匹配的发生;(3)提出的MMD+MSD组合匹配算子能够一定程度上克服水深系统误差对定位精度的影响。(本文来源于《海洋测绘》期刊2018年02期）
何天运[6]（2018）在《分布式多学习器指纹匹配定位算法》一文中研究指出随着经济社会的飞速进步、移动设备的普遍应用以及无线网络的的广泛覆盖,用户可以使用移动计算设备在任何时间任何地点接入网络,因此越来越多的企业、服务商将目光定位到基于位置服务(Location Based Service,LBS)。移动定位服务指的是通过可接入网络的移动终端(User Equipment,如手机)和各大运营商的网络(如LTE,WCDMA,GSM)相互配合,在用户许可的条件下定位UE位置,通过准确的位置信息,从而提供给用户与UE的位置相关联的增值服务。指纹匹配定位技术在国内外得到广泛的关注,并在一定范围内得到了应用,但是并没有一套成熟适用的理论体系,在本论文中,将从数据的预处理、数据分析、特征提取、匹配算法,并且兼顾大数据量指纹情况下的定位实时性等问题,提出一套较为完整的算法模型,并进行检验。本文主要研究基于蜂窝网络下众包数据定位方案,为了解决该定位环境下精度以及效率的问题,首先进行数据筛选,剔除所测数据中的GPS漂移数据,然后在指纹匹配定位算法的思想基础下,对数据进行分析和建模,采用多种机器学习模型,针对数据多维特征进行分析、整合,不断提高定位精度。同时,为了兼顾训练效率,利用Hadoop分布式计算框架,利用多台计算机搭建集群,同时分布的进行匹配运算,除本身数据集外,还采用天池大数据算法大赛中商场中精确定位用户所在店铺数据进行验证,事实证明,极大地提升了匹配效率。本文首先介绍了传统的蜂窝网络下的定位算法,然后介绍近几年定位算法中常用的机器学习算法,重点对受限玻尔兹曼机进行模型以及训练进行阐述,同时,介绍Hadoop集群框架以及各个组件应用。之后,将受限玻尔兹曼机(RBM)分类与基于最大相似度的定位算法相结合,并将基于最大相似度的定位算法引入K近邻算法,提出一种加权最大相似度算法,同时,为了构建稳定可靠的训练数据集,不妨将分布在同一划分区域内的多条数据通过特定算法聚类为健壮的数据,滤除单条数据存在的奇异特征,此举进一步提高定位精度,最后介绍Hadoop集群的配置信息以及完整的搭建过程,并将算法进行分布式编程,在Hadoop集群上部署实现,以达到效率以及精度的同时提升。然后对Hadoop集群进行优化设置,提高系统的容错率以及运行效率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-15）
郝德华,关维国,邹林杰,焦萌[7]（2018）在《基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配定位算法》一文中研究指出针对室内环境下位置指纹匹配定位算法中离线数据库采集工作量较大的问题,提出了一种基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配的定位算法。首先,将接收信号强度指示(RSSI)进行高斯滤波预处理得到接收信号强度向量;然后,利用Bounding-Box方法确定初始虚拟网格区域,将该网格区域快速迭代细分并计算网格中心点到各信标节点的距离对数向量,计算接收信号强度向量和距离对数向量之间的Pearson相关系数;最后,选取Pearson相关系数接近于-1的k个近邻坐标以相关系数加权估计确定待定位节点的最优估计位置。仿真实验结果表明,在1 m虚拟网格且RSSI噪声标准差为3 dBm的条件下,算法定位误差小于2 m的概率大于94.2%,其定位精度优于位置指纹匹配算法,且无需建立RSSI指纹数据库,大大减少了定位工作量。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年03期）
李鑫,程德福,周志坚[8]（2017）在《一种基于地磁总场梯度的匹配定位算法》一文中研究指出水下载体地磁导航技术是近年来研究的热点问题。为提高匹配导航定位的精度,提出了利用地磁总场梯度作为特征量进行地磁匹配定位。通过与地磁总场基准图的性能指标对比,分析了地磁总场梯度作为匹配特征量的优势。阐述了经典MSD(Mean Square Deviation)匹配算法的原理和缺陷,提出一种基于旋转变换的改进算法。仿真结果验证了地磁总场梯度匹配的优势和可行性;改进后的算法的定位精度相比经典MSD算法提高了26.57%,证明了改进算法的有效性。(本文来源于《传感技术学报》期刊2017年12期）
傅超斌,南开来[9]（2017）在《基于改进遗传算法的图像匹配定位》一文中研究指出为了提高彩色图形匹配效率,提出一种针对大图搜索匹配的改进遗传算法搜索策略。针对图像匹配问题的特点,以及根据遗传算法的优化策略,对其初始种群及交叉变异操作进行改进,从而加快图形匹配定位速度,提高其结果的可靠性。(本文来源于《微型机与应用》期刊2017年23期）
夏景平,胡辉,颜瑜军,欧敏辉[10]（2017）在《基于高分值加权的改进阴影匹配定位算法研究》一文中研究指出针对传统阴影匹配(SM)信噪比阈值不能有效区分LOS/NLOS的情况,使卫星可见性观测不准导致较大的定位误差,本文在分析城市峡谷中接收机接收的信噪比特性基础上,提出了一种基于高分值加权的改进SM定位算法,并使用粒子滤波对动态场景下的改进SM定位结果进行滤波。实验结果表明,静态和动态场景下该算法的平均定位误差为2.45m和4.64m,相对于传统SM定位算法的3.96m和5.95m,分别降低了38.1%和21.9%.(本文来源于《全球定位系统》期刊2017年06期）
匹配定位算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统指纹定位算法建库耗时长和定位精度低的问题,该文提出一种基于自适应渐消记忆的蓝牙序列匹配定位算法。首先,利用行人航迹推算(PDR)和最近邻算法(NNA)对运动序列进行位置标定和接收信号强度(RSS)映射;然后,根据邻近位置的相关性,采用序列递归搜索算法构建指纹序列数据库;最后,通过自适应渐消记忆算法,并结合初始序列匹配度实现位置估计。实验结果表明,该算法在室内环境下能够获得较低的建库时间开销以及较高的定位精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
匹配定位算法论文参考文献
[1].崔丽珍,王巧利,李丹阳,史明泉,赫佳星.基于模糊神经的井下指纹匹配定位算法研究[J].矿业研究与开发.2019
[2].田增山,王阳,周牧,未平.基于自适应渐消记忆的蓝牙序列匹配定位算法[J].电子与信息学报.2019
[3].徐世武,吴怡,苏国栋.基于正交频分复用调制的可见光通信指纹匹配定位算法[J].激光与光电子学进展.2019
[4].刘畅.基于匹配定位的目标尺寸测量算法[J].控制工程.2018
[5].刘现鹏,张立华,贾帅东,曹鸿博.基于TIN模型的水下地形匹配定位算法[J].海洋测绘.2018
[6].何天运.分布式多学习器指纹匹配定位算法[D].北京邮电大学.2018
[7].郝德华,关维国,邹林杰,焦萌.基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配定位算法[J].计算机应用.2018
[8].李鑫,程德福,周志坚.一种基于地磁总场梯度的匹配定位算法[J].传感技术学报.2017
[9].傅超斌,南开来.基于改进遗传算法的图像匹配定位[J].微型机与应用.2017
[10].夏景平,胡辉,颜瑜军,欧敏辉.基于高分值加权的改进阴影匹配定位算法研究[J].全球定位系统.2017