一种基于Wi-Fi信号指纹的楼宇内定位算法

• 作者: 刘洋 卢邦辉 宋文芳 牛建伟
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 楼宇内定位 Wi-Fi RSSI k近邻算法 属性加权k近邻算法
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 568-577
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 7455字
• 语种: 中文

摘要

由于GPS无法在楼宇内使用,而目前的楼宇内定位技术一般都需要预先部署额外的设施,因此楼宇内无基础设施定位成为了一个热点研究问题.提出了一种利用Wi-Fi接入点的MAC地址和RSSI(received signal strength indication)值,通过机器分类的方式实现楼宇内房间级定位的算法R-kNN(relativity k-nearest neighbor).R-kNN是一种属性加权k近邻算法,它通过将AP之间的相关性反应在权值的分配上,有效地降低了维度冗余对分类准确率的负面影响.R-kNN没有对房间和AP的物理位置做出任何假设,只需要使用环境中现存的AP就可以取得较好的定位效果,无需部署任何额外设施或修改现有设施.实验结果表明,在AP数量较多的楼宇环境中,R-kNN能够取得比k近邻算法和朴素贝叶斯分类器更好的定位效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘洋	北京航空航天大学计算机学院	49	419	10.0	20.0
2	宋文芳	北京航空航天大学计算机学院	1	22	1.0	1.0