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文檔簡介
1、全球針對公共場所的暴力襲擊事件頻發(fā);各軍事行動中，巷戰(zhàn)又是不可避免的?？梢?，小范圍的室內定位技術可以幫助我軍更好地鎖定和打擊關鍵目標。位置指紋定位技術克服了以往電磁波測距定位對時鐘同步要求高、受環(huán)境影響大等缺點，給精確定位需求尤其是室內定位提供了良好的技術支撐。本文基于位置指紋定位的特性，在當前廣泛發(fā)展的云計算的基礎上，研究了不同的位置指紋定位算法并完成了其在云計算環(huán)境下的實現。主要做了以下研究工作:
在傳統(tǒng)位置指紋定位算法的
2、基礎上，研究了一種NN-KNN算法，該算法是將NN(Nearest Neighbor)和KNN(K-Nearest Neighbor)兩種算法的定位結果進行一個加權處理。從理論方面分析推導了其相較傳統(tǒng)位置指紋定位算法的優(yōu)越性。經實驗證明，該算法在搞精度定位性能方面是具有優(yōu)越性的，定位精度較傳統(tǒng)定位算法提高明顯，2m內定位概率提高到65％。
為增強算法的普遍性和靈活性，在NN-KNN算法的基礎上又稍作改進，研究了一種改進性的定位
3、算法KNN-Hybrid，該算法是增加不同k值KNN算法的數據量，將各k值對應的定位結果進行一個加權處理，以加強算法對不同定位環(huán)境的適應力，從而得到更好的定位性能。經實驗證明，該算法2m內的定位概率達到了73％，相較于NN-KNN算法，提高了約8％。
研究了一種適合KNN-Hybrid算法的計算模型。針對KNN-Hybrid算法特點，利用云計算工具中的MapReduce計算模型分布式框架的技術優(yōu)勢對算法進行處理，在傳統(tǒng)MapR
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