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基于MNN改进粒子滤波的指纹库定位算法研究
指纹定位是一种基于无线信号的室内定位技术，通过采集接收器接收到的指纹特征信息，建立指纹数据库，利用指纹匹配算法对定位目标进行精确定位。现有的指纹定位技术主要是基于粒子滤波算法，其中包括传统粒子滤波（ParticleFilter，PF）、扩展粒子滤波（ExtendedParticleFilter，EPF）及其改进算法等。然而，传统粒子滤波算法对噪声、数据不确定性及样本集的变化极为敏感，且遇到复杂室内环境时，效果较差。
为了提升指纹定位算法的准确性和鲁棒性，本研究提出了在移动端使用的一种改进的粒子滤波指纹定位算法，该算法基于移动神经网络（MobileNeuralNetworks，MNN）模型，实现了对采集的指纹数据进行有效的建模和精准的识别，并结合改进后的粒子滤波算法进行定位，取得了显著的优化效果。
首先，本研究采用移动端的神经网络技术，建立了一种基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）及循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）结构的MNN模型，实现对采集的指纹数据进行有效的建模和分类识别。该模型采用后端训练方法，在大量的标注指纹数据集上进行训练，不断优化神经网络的结构和参数，提升模型的识别准确率和鲁棒性。
接着，本研究进一步结合改进的粒子滤波算法对指纹定位进行优化。该算法采用基于多维度权值的新型采样策略和递归精度控制算法，通过对粒子样本集进行有效的筛选和重采样，实现对不确定因素和噪声的有效抑制和精准定位效果的提升。针对定位结果的稳定性和精度，本研究进一步引入动态粒子滤波算法，结合采集到的推算误差构建动态过程误差模型，提升了指纹定位的效果与鲁棒性。
本文的实验结果表明，该指纹库定位算法相对于其他传统算法，具有更高的定位精度和鲁棒性，不仅可以在室内环境下实现精准定位，还能应用于基于地理位置的智能导航、物联网中的边缘计算等多种场景下。该方法具有良好的优化效果和广泛的应用前景，有望成为移动端指纹定位技术的主要研究方向之一。