本文選題：信號接收強(qiáng)度　切入點(diǎn)：歐氏距離　出處：《測繪通報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：室內(nèi)某些區(qū)域無線訪問接入點(diǎn)(AP)布設(shè)稀疏,以及信號指紋的時變特性等因素,均使得無線信號接收信號強(qiáng)度(RSSI)序列與射電地圖(radio map)相應(yīng)RSSI序列完全相同成為可能,計算得到信號空間的歐氏距離為0或非常小。利用歐氏距離定權(quán)的加權(quán)質(zhì)心算法解算會出現(xiàn)錯誤,無法得到定位結(jié)果;取K個參考點(diǎn)坐標(biāo)均值的KNN算法以1/K為權(quán)值,定位精度相對較低。本文提出了高斯函數(shù)定權(quán)的KNN定位算法,對K個最近鄰歐氏距離進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,利用高斯函數(shù)分配權(quán)值,得到加權(quán)坐標(biāo)值。與KNN和WKNN算法的定位結(jié)果相比,該方法提高了魯棒性和定位精度。
[Abstract]:The sparse arrangement of wireless access points in some indoor areas and the time-varying characteristics of signal fingerprints make it possible that the radio signal received signal intensity (RSSI) sequence is exactly the same as the radio map's corresponding RSSI sequence. The Euclidean distance in the signal space is 0 or very small. The weighted centroid algorithm with Euclidean distance weight will make mistakes in the solution and can not get the location result. The KNN algorithm with the mean coordinates of K reference points is weighted at 1 / K. The positioning accuracy is relatively low. In this paper, a KNN localization algorithm based on Gao Si function is proposed, and K nearest neighbor Euclidean distance is standardized. Compared with the localization results of KNN and WKNN, the proposed method improves the robustness and accuracy.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué);中國測繪科學(xué)研究院;
【基金】：國家重點(diǎn)研發(fā)計劃(2016YFB0502102) 國家863計劃(2013AA12A201) 江蘇省普通高校學(xué)術(shù)學(xué)位研究生創(chuàng)新計劃(KYLX16_0544)
【分類號】：TN92

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本文編號：1586551