基于RSS相关性的位置指纹室内定位方法

• 作者: 冯毅文 刘晶晶 周宝定 程凯 羊宗灏
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 设备差异性 室内定位 位置指纹 智能手机
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4285字
• 语种: 中文

摘要

解决设备差异性造成的Wi-Fi信号强度不确定问题是位置指纹室内定位应用与推广的关键.一种基于设备间接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)相关性的位置指纹室内定位方法被提出.以智能手机为用户终端,离线阶段,通过智能手机扫描的Wi-Fi信号强度信息,经过数据处理,筛选稳定的接入点(Access Point,AP),构建离线指纹数据库;在线定位阶段,对于实时获取的Wi-Fi信号强度信息,进行筛选处理后,挑选与离线指纹共同拥有的AP,并根据该AP集合,形成新的离线指纹和在线指纹.对离线指纹按RSS的大小降序排序;在线指纹,则以同一次序对RSS排序,然后利用皮尔逊相关系数和杰卡德相似系数,计算指纹相似度并排序,通过K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法实现用户定位.实验表明该方法可有效解决设备差异性问题,并实现精确定位,平均定位误差达到1.7 m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周宝定	深圳大学计算机与软件学院	4	27	3.0	4.0
2	羊宗灏	深圳大学计算机与软件学院	1	9	1.0	1.0
6	程凯	深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室	2	12	2.0	2.0
7	冯毅文	深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室	1	9	1.0	1.0
8	刘晶晶	深圳大学计算机与软件学院	1	9	1.0	1.0