基于RSSI概率统计分布的室内定位方法

摘要：

针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)时变现象影响WLAN室内定位精度问题进行了研究,提出了一种基于RSSI概率统计分布(Statistical Probability Distribution,SPD)的加权K最近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)方法——SPD-WKNN方法.该方法首先利用SPD方法得到指纹点RSSI向量区间;然后运用SVM算法选取测试点K个近邻指纹点,计算测试点RSSI向量到每个近邻指纹点的最小欧氏距离;最后结合WKNN算法获取定位结果.实验结果表明,SPD-WKNN方法与NN、KNN、WKNN、SVR和LSSVM方法相比定位误差分别降低了47.3%、41.6%、31.9%、27.1%和16.3%,呈现了良好的定位效果;利用SVM算法的稀疏性明显减小了运算时间.

关键词：接收信号强度指示(RSSI)、室内定位、概率统计分布、加权K最近邻(WKNN)、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划项目2013BAH52F01;国家级大学生创新创业计划项目201410359025

在线出版日期：2016-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：119-124,130