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摘要:
现行传统WiFi(wireless fidelity)接收信号强度指示RSSI(receievd signal strength inication)的位置指纹室内定位技术存在定位误差大、稳定性差的缺陷.因此,我们对原有的K最近邻KNN(K-Nearest neighbor)算法提出了改进的方案.同时,在原有的KNN算法的基础上提出了融合朴素贝叶斯概率算法的新算法-BKWNN(Bayes K-Nearest weighted neighbor)算法.通过仿真实验的结果表明:在相同的实验环境下,BKWNN算法显著地提高了室内定位的精确度,BKWNN算法相比于原来其它常用的指纹匹配算法具有更高的稳定性.
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文献信息
篇名 WiFi的室内定位技术的改进研究
来源期刊 南华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 室内定位 指纹匹配 朴素贝叶斯概率算法 BKWNN 比重系数
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 60-64
页数 5页 分类号 TP391
字数 3006字 语种 中文
DOI 10.19431/j.cnki.1673-0062.2018.03.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 万亚平 南华大学计算机学院 43 285 6.0 16.0
2 何志爽 南华大学计算机学院 4 6 1.0 2.0
3 王明艳 南华大学计算机学院 3 5 1.0 2.0
4 赵庆 南华大学计算机学院 2 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
室内定位
指纹匹配
朴素贝叶斯概率算法
BKWNN
比重系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南华大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-0062
43-1442/N
大16开
湖南衡阳市常胜西路28号南华大学内
42-102
1987
chi
出版文献量(篇)
2087
总下载数(次)
5
总被引数(次)
9174
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