室内信号强度指纹定位算法改进
[Abstract]:Due to the increasing demand for location-based services, indoor positioning technology has been widely used in many fields, and location algorithm is the focus of indoor positioning research. Firstly, two signal strength fingerprint localization algorithms, nearest neighbor and KNN, are introduced, and the shortcomings of KNN signal strength fingerprint algorithm are explained. On the basis of KNN signal strength fingerprint location algorithm, an improved location algorithm based on region partition is proposed. In the positioning stage, the received signal strength is compensated and filtered to reduce the influence of various external factors on the positioning accuracy. At the same time, the positioning area is divided, the main reference node is selected, and the nearest signal strength fingerprint is selected based on weighted nearest neighbor matching. Finally, the positioning results are calculated and verified. The simulation results show that compared with the traditional KNN algorithm, the positioning accuracy of the improved region partition algorithm is improved by 22.2% to 2.1 m, which proves the feasibility of the improved algorithm.
【作者单位】: 武汉大学计算机学院;
【分类号】:TN911.7
【参考文献】
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【共引文献】
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,本文编号:2501915
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