一种基于iBeacon的改进型KNN位置指纹室内定位算法

• 作者: 千博 韩非
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: iBeacon 室内定位 K近邻算法 位置指纹
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 113-115
• 页数: 3页
• 字数: 2713字
• 语种: 中文

摘要

iBeacon有着体积小、功耗低、覆盖范围广等特点,因此其在室内定位领域有着非常明显的优势.文章提出了一种基于iBeacon的以定位点RSSI与参考点RSSI的欧氏距离倒数的归一化值作为权值的改进型KNN算法,同时提出了一种空间滤波算法,提升了算法效率.仿真实验结果表明,文章提出的改进型KNN算法在定位精度上相比原KNN算法提升了43.6％.此外,文章提出的空间滤波算法提高算法的运算速度约34％,使得在保证定位精度的同时,保证了定位的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	千博	西安电子科技大学机电工程学院	20	57	4.0	6.0
2	韩非	西安电子科技大学机电工程学院	1	1	1.0	1.0