针对基于智能手机的汽车无钥匙进入和启动系统(PEPS)车内外高精度辨识技术需求,设计基于双终端的差分K近邻定位算法.通过改进的Dempster-Shafer证据理论,将双终端算法与典型单终端算法的辨识结果进行融合,提升识别算法的鲁棒性与准确性.与传统的K近邻和概率分布法相比,融合算法在实验场景中对终端车内外状态的辨识准确率提升10%.在传统定位算法易出现误判的车窗附近范围内,将误差距离从距车窗20 cm缩小到距车窗5 cm.
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