高斯函数定权的改进KNN室内定位方法

发布时间：2018-03-09 02:13

  本文选题：信号接收强度　切入点：欧氏距离　出处：《测绘通报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：室内某些区域无线访问接入点(AP)布设稀疏,以及信号指纹的时变特性等因素,均使得无线信号接收信号强度(RSSI)序列与射电地图(radio map)相应RSSI序列完全相同成为可能,计算得到信号空间的欧氏距离为0或非常小。利用欧氏距离定权的加权质心算法解算会出现错误,无法得到定位结果;取K个参考点坐标均值的KNN算法以1/K为权值,定位精度相对较低。本文提出了高斯函数定权的KNN定位算法,对K个最近邻欧氏距离进行了标准化处理,利用高斯函数分配权值,得到加权坐标值。与KNN和WKNN算法的定位结果相比,该方法提高了鲁棒性和定位精度。
[Abstract]:The sparse arrangement of wireless access points in some indoor areas and the time-varying characteristics of signal fingerprints make it possible that the radio signal received signal intensity (RSSI) sequence is exactly the same as the radio map's corresponding RSSI sequence. The Euclidean distance in the signal space is 0 or very small. The weighted centroid algorithm with Euclidean distance weight will make mistakes in the solution and can not get the location result. The KNN algorithm with the mean coordinates of K reference points is weighted at 1 / K. The positioning accuracy is relatively low. In this paper, a KNN localization algorithm based on Gao Si function is proposed, and K nearest neighbor Euclidean distance is standardized. Compared with the localization results of KNN and WKNN, the proposed method improves the robustness and accuracy.
【作者单位】： 中国矿业大学;中国测绘科学研究院;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFB0502102) 国家863计划(2013AA12A201) 江苏省普通高校学术学位研究生创新计划(KYLX16_0544)
【分类号】：TN92

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本文编号：1586551