基于KNN运动模式识别的改进PDR室内定位

• 作者: 冉烽均 周鲜明 孔祥玲 黄永红
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: KNN 分类 运动模式 PDR 室内定位
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 技术热点研究
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: P208
• 字数: 2881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2019.01.008

摘要

为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,首先利用K最近邻法(KNN)对智能手机采集的6种行人运动模式数据进行识别,再与基于支持向量机(SVM)和高斯朴素贝叶斯(GNB)的运动模式识别方法进行对比,最后在实际环境下进行运动模式辅助的PDR实验.结果表明,KNN方法不仅比SVM和GNB方法易于实现,而且具有更高的识别正确率.在识别行人运动模式的前提下,PDR的室内定位效果比传统PDR方法定位效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔祥玲		13	48	5.0	5.0
2	黄永红		12	57	5.0	7.0
3	冉烽均		3	4	1.0	2.0
4	周鲜明		3	4	1.0	2.0