【摘 要】
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为了提高共享单车跟踪过程中传统指纹检测方法的性能,利用惯性传感器进行数据测量。粒子滤波(PF)方法是一种广泛应用的传感器融合算法,然而初始化和加权过程在共享单车定位系
【机 构】
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河南广播电视大学,河南师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1404602);河南省高等学校重点科研项目(15B520006);河南省科技厅2017年科技攻关项目(172102210564)
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为了提高共享单车跟踪过程中传统指纹检测方法的性能,利用惯性传感器进行数据测量。粒子滤波(PF)方法是一种广泛应用的传感器融合算法,然而初始化和加权过程在共享单车定位系统中存在不足。提出了一种新的PF方案,产生平稳和稳定的局部化知识。利用单隐含层的前馈网络(SLFNs)用于模拟多个概率PF性能的估计与改进,实现了对相似指纹的区分。利用随机一致性抽样(RANSAC)进行算法初始化,以减少收敛时间。实验结果表明:方案的跟踪误差小于1.2m,优于选取的对比方法。
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