基于自适应K值选择的K近邻算法研究

发布时间：2018-08-24 19:08

【摘要】：针对室内定位中基于位置指纹的K近邻法采用固态K值无法得到最优定位结果的问题,提出自适应K值选择的K近邻法。算法利用相邻定位点短时间间隔内空间位置变化引起的信号强度变化规律推测运动趋势,并与不同K值的定位结果构建的空间矢量进行匹配,从而自适应地从K近邻法的不同K值中选取最优的K值。同时依据室内AP的几何布局特征划分多个矢量域内,并对定位结果进行区域改正。试验结果表明,该算法能够很好地抑制较大误差的出现,提高定位的实时性、定位精度和稳定性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the K nearest neighbor method based on position fingerprint can not get the optimal location result by using solid state K value, an adaptive K value selection K-nearest neighbor method is proposed. The algorithm infer the motion trend by using the change of signal intensity caused by the change of spatial position in a short time interval, and matches the space vector constructed by the location results of different K values. Thus the optimal K value is selected adaptively from the different K values of the K-nearest neighbor method. At the same time, according to the geometric layout characteristics of indoor AP, it is divided into several vector domains, and the location results are corrected. The experimental results show that the algorithm can restrain the occurrence of large errors, and improve the real-time, positioning accuracy and stability.
【作者单位】： 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室;中国矿业大学环境与测绘学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA12A201) 面向地理国情服务的资源开发地表沉降监测资助项目(201412016) 2014江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(KYLX_1394) 江苏高校优势学科建设工程“测绘科学与技术学科”资助项目(SZBF2011-6-B35)~~
【分类号】：TN925.93

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本文编号：2201754