一种改进的基于KNN的动态预测指纹定位算法

发布时间：2018-05-10 08:31

  本文选题：室内定位 + K最近邻　； 参考：《计算机应用研究》2017年07期

【摘要】：针对目前的Wi-Fi室内定位普遍存在定位精度不高、定位结果不稳定等问题进行了研究,为了改善这些不稳定因素,根据室内传播信号波动较大的特点,提出了一种基于KNN的指纹定位改进算法的方法。该算法通过动态预测节点位置,从无线地图中过滤掉到标签处没有相似RSS向量的RP来寻找最近邻,以降低KNN算法的时间和计算复杂度。实验结果表明,改进后的算法在定位精确度方面有了较大的提高。因此得出结论:改进后的KNN定位算法减小了位置漂移和定位的平均误差,确实可以提高定位的精确度。
[Abstract]:In order to improve these unstable factors, the current Wi-Fi indoor positioning has many problems, such as low positioning accuracy and unstable localization results. In order to improve these unstable factors, according to the characteristics of large fluctuation of indoor propagation signal, An improved fingerprint location algorithm based on KNN is proposed. In order to reduce the time and computational complexity of the KNN algorithm, the algorithm finds the nearest neighbor by dynamically predicting the location of the node and filtering it from the wireless map to RP with no similar RSS vector at the label. Experimental results show that the improved algorithm has a great improvement in the accuracy of location. Therefore, it is concluded that the improved KNN localization algorithm can reduce the position drift and the average error of location, and can improve the accuracy of location.
【作者单位】： 西北工业大学电子信息学院;
【分类号】：TN92

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本文编号：1868590