基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法

• 作者: 何秀玲 戴志诚 李小年 陈增照
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 接收信号强度指示 KNN算法 可变权值 加权质心 指纹定位
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 310-314
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050886

摘要

针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法.该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段.离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库.在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标.实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965 m,且定位误差波动小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何秀玲	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	34	180	7.0	12.0
2	陈增照	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	31	225	7.0	14.0
3	戴志诚	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	4	32	3.0	4.0
4	李小年	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	1	3	1.0	1.0