基于特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法

• 作者: 孙希延 李云柯 王守华 纪元法 邓桂辉 陆明炽
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: iBeaon信标 聚类分析 特征匹配 距离加权 行人定位
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 2359-2364
• 页数: 6页
• 分类号: TN965.72
• 字数: 6839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020295

摘要

针对传统iBeacon指纹定位技术中接收信号强度值(RSSI)波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法.在离线阶段,该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理,然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值,并与位置坐标等信息组成指纹信息,形成指纹库;在在线定位阶段,根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法(WKNN)实现室内行人定位.在定位仿真实验中,该算法可以自动根据特征码进行聚类,从而降低了聚类的复杂度,能实现最大误差在0.952 m内的室内行人定位精度.