基于K-means的室内定位加权优化k-NN算法

• 作者: 吉彩云 李瑞祥 汤家森 袁明辉
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: K均方 K最近邻 加权 指纹数据库 室内定位
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 通信技术
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TN925
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1701424

摘要

室内定位已广泛应用于众多领域,目前已存在多种室内定位算法,然而多数算法的定位精度不能满足用户需求,针对基于k最近邻(k-NN)算法的室内定位精度较低的问题,提出了一种基于K-means的加权改进算法.首先通过K均方(K-means)算法处理指纹数据库,可大幅度减小测量数据的起伏波动.然后在K-NN定位算法中引入加权因子对目标节点与指纹数据库进行匹配,可有效提高匹配准确度.实验测试表明,该改进算法能有效提高定位精度40％左右,解决了基于K-NN算法的室内定位精度低的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁明辉		31	63	4.0	7.0
2	李瑞祥		20	72	5.0	7.0
3	吉彩云		2	8	1.0	2.0
4	汤家森		2	0	0.0	0.0