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基于径向基插值的室内无线局域网(WLAN)指纹数据库多点自适应更新方法。该方法基于径向基神经网络插值，利用在少量回馈点处实际测量的接收信号强度(RSS)构建数学插值模型，构造RSS估计曲面，由空间位置的相关性得到回馈点附近参考点的RSS估计值。利用该方法每次计算可更新多个参考点的RSS值，以不重复更新参考点为前提，在物理环境划分P个更新区域，不同的更新区域根据其所在截止区内回馈点密度和数量的不同，采用不同大小的截止区半径，该半径大小由通过旧数据库指纹信息得到的偏最小二乘回归模型计算得到，P次计算后便可更新整个数据库。该方法解决了随着时间的改变，数据库指纹信息变化过大而导致定位精度降低的问题，同时有效地减少了数据库更新的时间开销，大大提高了WLAN定位精度。

本发明请求保护一种车载命名数据网络中基于数据属性的兴趣包转发方法。其过程为车辆节点监听到邻居车辆发出的兴趣包，车辆节点从兴趣包中提取出前一跳车辆的位置L，行驶车速V1和行驶方向D1；然后车辆节点根据听等时间公式计算出等待时间，进入监听状态；当等待时间结束时还未监听到其他车辆转发该兴趣包，则车辆节点转发该兴趣包，若在等待时间结束前监听到有其他车辆转发该兴趣包，则取消转发。结合数据属性系数改变听等时间计算结果，使得适合帮助该属性数据转发的车辆具有最小的等待时间，完成转发车辆选择，在保证了兴趣包的分发速率同时，提高了数据包的回传成功率和平均传输时延。

本发明公开了一种基于锚点和位置指纹识别算法的WiFi室内定位方法，采用锚点信号强度对位置指纹数据进行修正，能够精确地定位终端接收机位置，且反应迅速。本发明采用锚点作为基准值进行强度矫正，较好的修正了瞬时信号强度变化，弥补了位置指纹平均值在某一具体时刻的不确定性，采用KNN匹配算法和基于权重的坐标计算方法获得待测点位置，有效降低了信号波动带来的误差。此外，采用待测点向量对数据库中向量集合进行精炼，能够避免AP变化引起的RSS向量错位。本发明定位精度高，反应迅速，特别适合Android设备端室内位置定位。