發(fā)布時(shí)間：2018-05-10 08:31

  本文選題：室內(nèi)定位 + K最近鄰��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期

【摘要】：針對(duì)目前的Wi-Fi室內(nèi)定位普遍存在定位精度不高、定位結(jié)果不穩(wěn)定等問題進(jìn)行了研究,為了改善這些不穩(wěn)定因素,根據(jù)室內(nèi)傳播信號(hào)波動(dòng)較大的特點(diǎn),提出了一種基于KNN的指紋定位改進(jìn)算法的方法。該算法通過動(dòng)態(tài)預(yù)測節(jié)點(diǎn)位置,從無線地圖中過濾掉到標(biāo)簽處沒有相似RSS向量的RP來尋找最近鄰,以降低KNN算法的時(shí)間和計(jì)算復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法在定位精確度方面有了較大的提高。因此得出結(jié)論:改進(jìn)后的KNN定位算法減小了位置漂移和定位的平均誤差,確實(shí)可以提高定位的精確度。
[Abstract]:In order to improve these unstable factors, the current Wi-Fi indoor positioning has many problems, such as low positioning accuracy and unstable localization results. In order to improve these unstable factors, according to the characteristics of large fluctuation of indoor propagation signal, An improved fingerprint location algorithm based on KNN is proposed. In order to reduce the time and computational complexity of the KNN algorithm, the algorithm finds the nearest neighbor by dynamically predicting the location of the node and filtering it from the wireless map to RP with no similar RSS vector at the label. Experimental results show that the improved algorithm has a great improvement in the accuracy of location. Therefore, it is concluded that the improved KNN localization algorithm can reduce the position drift and the average error of location, and can improve the accuracy of location.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN92

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本文編號(hào)：1868590