12 2016 档案
摘要:进行目标跟踪时,先验知识告诉我们定位轨迹是平滑的,目标当前时刻的状态与上一时刻的状态有关,滤波方法可以将这些先验知识考虑进来得到更准确的定位轨迹。本文简单介绍卡尔曼滤波及其使用。
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摘要:位置指纹法中最常用的算法是[k最近邻(kNN)](http://www.cnblogs.com/rubbninja/p/6134481.html)。本文的目的学习一下python机器学习scikit-learn的使用,尝试了各种常见的机器学习分类器,比较它们在位置指纹法中的定位效果。
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摘要:位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效。本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab、python)。
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摘要:原文:[《Advanced Location-Based Technologies and Services》](https://books.google.com.hk/books?id=j3zNBQAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=zh-CN#v=onepage&q&f=false)——chapter 2 WiFi Location Fingerprint
作者: Prashant Krishnamurthy
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