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摘要
针对指纹定位中传统的空间划分方法所伴随的指纹点区归属识别困难和邻界匹配误判的问题，提出一种适用于区域中心识别和过渡双域判别的空间模糊划分方法，利用参考点类间距离与类内距离的差异度，衡量子区域边界的模糊度，保证实验场景定位开销最优化的同时，兼顾空间重叠划分优势，缓解子区域间绝对判别的负效应，提高定位匹配的泛化能力。在位置估计阶段，综合考虑参考点邻域间接收信号波动差异，将参考点与待定位点间信号域的距离度量转化为同源差异下的无量纲排序，并以修正后的多源排序均衡结果间接映射待定位点与参考点之间的相似度；此外，引入空间密度可达搜索强相关参考点集，结合信号域和空间域迭代约束参考点，实现目标近邻集的动态选择和集聚效应，有效克服环境变化与信号波动的干扰，提高定位方法的环境适应性。经路演下的实测数据对定位性能的评估，所提算法的定位精度优于同类区划分算法4.7%-11.8%，且在同全局匹配方法的比较中，平均定位误差最佳可降低0.422m。
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