一种基于模糊推理的改进加权KNN定位算法

• 作者: 刘新华 吴芳 孙建强 尚俊娜 施浒立
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 位置指纹定位 模糊推理 KNN算法 改进加权
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 无线传感器技术
• 页码范围: 882-888
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.06.015

摘要

针对UWB定位性能易受障碍物遮挡、非视距干扰的问题,提出了一种新的UWB指纹匹配定位算法.该算法利用基站与各定位标签之间的距离信息建立指纹库,并在KNN定位算法的基础上,引入了模糊推理方法.通过模糊规则处理得到待定位节点与k个参考节点的匹配度,把该匹配度作为权值对KNN算法进行加权,获得初始定位;同时,创新性地提出了位置优化阈值T,根据阈值T和初始定位结果与k个参考节点的欧式距离大小,判断是否进行二次模糊加权处理.测试显示,该算法定位误差保持在10 cm左右,并且和一次模糊推理的加权KNN算法比较,优化算法定位精度提高了17.8％,提高了UWB室内定位的精确度和稳健性.