基于K近邻法的WiFi定位研究与改进

发布时间：2018-06-07 00:00

  本文选题：WiFi定位 + 机器学习　； 参考：《计算机工程》2017年03期

【摘要】：在分析位置指纹识别算法的基础上,研究K近邻(KNN)法在室内定位中的应用。为提高定位精度,设计新的相似度计算公式。针对K近邻法计算量大问题,将聚类算法与KNN相结合,提出一种新的WiFi定位算法。实验结果表明,该算法在WiFi定位上与KNN精度基本一致,但定位时间相应缩短,可以满足室内和室外的定位要求。
[Abstract]:Based on the analysis of location fingerprint identification algorithm, the application of K nearest neighbor KNN method in indoor location is studied. In order to improve the positioning accuracy, a new similarity calculation formula is designed. In order to solve the problem of large computational complexity of K-nearest neighbor method, a new WiFi location algorithm is proposed by combining clustering algorithm with KNN. The experimental results show that the accuracy of the algorithm is basically the same as that of KNN in WiFi location, but the localization time is shortened accordingly, which can meet the requirements of indoor and outdoor positioning.
【作者单位】： 华南理工大学电子与信息学院;
【基金】：广州市科技计划项目“基于压缩感知的无线室内定位关键技术及应用”(2014J4100247)
【分类号】：TP391.41;TN92

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本文编号：1988702