利用现有无线局域网进行室内定位算法研究

发布时间：2018-10-29 14:40

【摘要】：目前,多种WLAN室内定位方案被提出,但是往往需要重新部署无线AP,造成成本和复杂度上升。本文充分利用现有无线局域网的拓扑结构进行室内定位研究,提出了自适应网络变化的WKNN指纹算法,该算法通过实时监控无线AP的匹配数,自动根据位置适应网络变化,定位精度明显提高。在此基础上,为了减少无线信号不稳定引起的定位误差,提出了一种新的数据修正方法,该方法根据移动平均速度动态预测标准,动态调整α参数将预测坐标与实测坐标加权,从而得到最终定位坐标。最后,算法在实际环境中验证表明,利用现有无线局域网的自适应网络算法和数据修正使定位获得了33.5的误差改善。
[Abstract]:At present, a variety of WLAN indoor positioning schemes have been proposed, but it is often necessary to redeploy wireless AP, resulting in increased cost and complexity. In this paper, we make full use of the existing wireless LAN topology to study indoor location, and propose an adaptive WKNN fingerprint algorithm, which automatically adapts to the network changes according to the location by monitoring the matching number of wireless AP in real time. The positioning accuracy is obviously improved. On this basis, in order to reduce the positioning error caused by the instability of wireless signal, a new data correction method is proposed. According to the moving average velocity dynamic prediction standard, the 伪 parameter is dynamically adjusted to weight the predicted coordinate and the measured coordinate. The final positioning coordinates are obtained. Finally, the algorithm is verified in the actual environment, which shows that the existing adaptive network algorithm and data correction of WLAN can improve the positioning error by 33.5%.
【作者单位】： 南京邮电大学;
【基金】：国家自然科学基金(61201165) 国家重点基础研究发展计划(2013CB329005) 泛在无线通信和无线传感器网络教育部重点实验室开放课题项目(NYKL201306) 南京邮电大学基金自助项目(NY211032)
【分类号】：TN925.93

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