自适应动态K的WKNN室内定位方法

• 作者: 刘宏立 徐琨 胡久松
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 指纹识别 加权K-最近邻(WKNN) 无线电地图 相似度度量
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 物联网与5G通信技术
• 页码范围: 431-438
• 页数: 8页
• 分类号: TN393.1
• 字数: 4230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2018.04.001

摘要

WiFi室内定位已被广泛研究,并且提出了许多解决方案,其中以接收信号强度(received signal strength,RSS)作为位置指纹的加权K-最近邻(weighted K-Nearest neighbor,WKNN)算法是目前使用最广泛的位置指纹算法之一.由于WKNN算法通常采用固定的K值,其定位精度在实际使用时具有局限性.尽管动态K的方案被提出,但是由于引入了新的不确定性参数,因此,并未真正解决问题.针对这个问题,提出了一种自适应动态K的WKNN室内定位方法.提出的算法的K值自适应调整仅依赖于离线和在线数据,即可以不引入新的不确定参数.在这个前提下,提出的算法采用“多雷达搜索策略”的方式自适应选择近邻数K值进行在线位置估计.在真实环境中采样了大量数据进行了试验.试验结果表明,提出的算法可根据在线情况自适应调整K值,获得了较好的定位结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏立	湖南大学电气与信息工程学院	161	1237	15.0	28.0
2	徐琨	湖南大学电气与信息工程学院	25	126	7.0	9.0
3	胡久松	湖南大学电气与信息工程学院	12	59	4.0	7.0