基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法

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.

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

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划SQ2018YFB10006,2017YFB1401303

在线出版日期：2019-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：310-314