一种基于移动设备的离线定位数据精度增强方法

本发明属于移动设备定位技术领域，具体涉及一种基于移动设备的离线定位数据精度增强方法。通过卡尔曼滤波算法对多源数据进行融合和优化，有效减少了定位误差，提高了定位的准确性和稳定性。同时，卷积神经网络进一步挖掘数据中的潜在信息，对定位结果进行精细化调整，使定位精度得到显著提升；无论是在室外还是室内环境，该方法都能有效地处理各种复杂的定位场景。在不同的环境下，CNN能够学习到相应的特征模式，自适应地调整定位策略，确保定位的可靠性。