WiFi指纹定位中的楼层辨识方法研究

• 作者: 李泰舟 王玙璠 艾浩军
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: WiFi定位 位置指纹 楼层辨识 K近邻 神经网络 MEMS
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 269-273,286
• 页数: 6页
• 分类号: TN98
• 字数: 3964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3852.2015.03.003

摘要

WiFi指纹室内定位中准确的楼层辨识能有效地减小指纹匹配的搜索空间，从而降低运算复杂度，提高定位精度。楼层辨识方法可以分解为楼层判决和楼层变化检测两个步骤，针对楼层判决，分别提出了信号强度加权K近邻算法和神经网络方法；针对楼层变化检测，利用智能终端MEMS传感器，提出了适应不同运动场景的融合感知方法。实验结果表明，实验楼层判决的准确率达到99％，楼层切换成功率高于97％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾浩军	武汉大学计算机学院	38	367	12.0	18.0
2	王玙璠	武汉大学计算机学院	6	36	3.0	6.0
6	李泰舟	武汉大学计算机学院	1	15	1.0	1.0