TY -的A2张Jinglan盟——Arsan谭盟——Hameez穆罕默德Muwafaq这PY - 2019 DA - 2019/09/26 TI - Clustering-Based方法改善超宽频室内定位系统传感器的准确性SP - 6372073六世- 2019 AB -有几种方法可用于定位一个物体或人在室内的位置。超宽带(UWB)是一个特别有前途的室内定位技术因其精度高、抵抗干扰,和更好的渗透。本研究旨在改善超宽频传感器的室内定位系统的准确性。实现,该系统是由使用k - means算法训练额外平均轮廓的方法。这帮助我们定义的最优数量的集群使用的k - means算法基于轮廓系数的值。添加模糊c均值漂移算法进行比较。本文还介绍了卡尔曼滤波的影响在使用测量超宽频测试点作为输入的卡尔曼滤波器为了获得一个更好的估计位置。因此,平均定位误差减少43.26%(从16.3442厘米到9.2745厘米),结合k - means算法和卡尔曼滤波的Kalman-filtered UWB-measured测试点作为输入用于拟议的系统。SN - 1574 - 017 - 2019/6372073 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/6372073——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER