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1.精通室內定位算法：
幾何定位法： 三角定位法、三邊定位法。
鄰近探測法： 基于最近信標的定位。
指紋定位法： 這是目前的主流和高精度方向。
離線階段： 熟悉場地勘測、指紋數(shù)據(jù)庫的構建。
在線階段： 精通匹配算法，如K最近鄰、加權K最近鄰、支持向量機、貝葉斯濾波等。
精通信號處理與濾波算法：
熟悉RSSI 的信號模型、衰減特性及影響因素。
掌握卡爾曼濾波、粒子濾波、擴展卡爾曼濾波等，用于對原始RSSI數(shù)據(jù)進行平滑處理和軌跡預測。
熟悉傳感器融合技術：
能夠將藍牙定位數(shù)據(jù)與手機內置的慣性測量單元（IMU） 數(shù)據(jù)進行融合，如使用行人航位推算（PDR） 來彌補藍牙定位的延遲和跳變問題，實現(xiàn)連續(xù)平滑的跟蹤。
了解機器學習/深度學習：
能夠應用回歸模型、聚類算法來優(yōu)化指紋庫和定位模型。
了解深度學習（如CNN, RNN, LSTM）在位置指紋識別、軌跡預測等方面的應用。
2. 藍牙技術專長
深入理解藍牙協(xié)議棧，特別是低功耗藍牙（BLE） 協(xié)議。
熟悉BLE的廣播 和掃描 機制，以及iBeacon, Eddystone 等信標協(xié)議。
了解藍牙5.1及以上版本引入的到達角（AoA） 和出發(fā)角（AoD） 技術，這是實現(xiàn)厘米級高精度定位的關鍵，是當前的技術熱點。
了解藍牙信道選擇、發(fā)射功率、廣播間隔等參數(shù)對定位性能的影響。
3. 經驗要求
2-5年相關領域的工作經驗
擁有完整的藍牙室內定位項目經驗，從技術選型、算法設計、仿真測試到現(xiàn)場部署和優(yōu)化的全流程經驗。
有處理大規(guī)模指紋數(shù)據(jù)庫或復雜室內環(huán)境（如多層商場、大型停車場、機場）定位問題的經驗。
有傳感器融合（特別是IMU+PDR）的實際項目經驗者優(yōu)先。
有AoA/AoD 相關技術研究或產品開發(fā)經驗者極具競爭力。