基于PSO-KNN的WiFi-RSSI指纹算法的四旋翼室内定位

• 作者: 周云天 孙瑶 王延召 王磊 陶少俊
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 室内定位 K最近邻算法 粒子群算法 四旋翼飞行器
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 117-118,140
• 页数: 3页
• 字数: 1714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6944.2018.03.046

摘要

针对室内无GPS下的四旋翼定位问题,文章提出一种基于PSO-KNN的WiFi-RSSI指纹算法.运用粒子群算法对K最近邻算法的权重进行优化,去除信号不稳定产生的干扰项,快速选择全局最优权值,实现室内四旋翼的较高精度定位.与传统的NN和KNN比较分析表明,文章所设计基于PSO-KNN的WiFi-RSSI指纹算法司搜索到全局最优的权值,有效提高分类的精度,降低定位误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	江苏科技大学电子信息学院	17	58	5.0	7.0
2	孙瑶	江苏科技大学电子信息学院	2	1	1.0	1.0
3	王延召	江苏科技大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0
4	周云天	江苏科技大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0
5	陶少俊	江苏科技大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0