基于几何聚类指纹库的约束KNN室内定位模型

摘要：

针对室内环境基于RSSI定位不稳定问题,提出了以几何信息改进基于指纹库的KNN定位算法.根据室内几何布局建立了聚类指纹库,提出了表征点位几何特性的点散发性强度(geometric strength of sporadic,GSS)概念.利用最邻近样本点的GSS判别移动终端所在参考点RP控制网结构以动态选择KNN关键参数K,构建最佳多边形为约束准则自适应选取后K-1个邻近点,建立了基于几何聚类指纹库的约束加权KNN室内定位模型.结果表明,改进后定位模型可以更好地估计终端位置信息,其中几何聚类指纹库是改善定位准确性的关键,约束KNN能够有效地提高室内定位精度.

关键词：室内定位、聚类指纹库、几何特性、RP控制网结构、约束KNN

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.23

资助基金：The National High Technology Research and Development Program of China 863 Program,No.2013AA12A201; the Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsPAPD ; the Fundamental Research Funds for the Central Universities,No.2013RC16; the New Century Excellent Talents in University,No.NCET-13-1019.国家863计划资助项目2013AA12A201;江苏高校优势学科建设工程资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2013RC16;新世纪优秀人才支持计划资助项目NCET-13-1019.

在线出版日期：2015-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1287-1292