基于方差滤波的动态自适应室内指纹定位算法

发布时间：2018-12-27 08:51

【摘要】：目前常用的室内定位算法在构建指纹库时,因为在参考点处接收到的信号强度值存在噪声值,传统的欧氏距离计算公式忽略信号发射器的稳定程度从而造成定位误差,以及K近邻算法无法根据实际情况动态确定参与定位的参考点个数,从而造成定位算法缺乏拓展性和稳定性。针对上述情况,设计了一种经过方差滤波的动态自适应室内指纹定位算法。该算法首先在离线阶段利用方差滤波去掉噪声值,之后在在线阶段利用新的基于方差的相似度计算公式计算待定位点与各个参考点之间的相似度,然后动态自适应地确定距离较小的K个点来参与定位计算,最后利用确定的K个点加权估计待定位点的位置。实验结果证明,该算法较对比算法能够有效提高定位精度和定位的稳定性。
[Abstract]:At present, the commonly used indoor localization algorithm in the construction of fingerprint database, because there is noise value in the signal intensity value received at the reference point, the traditional Euclidean distance calculation formula neglects the stability of the signal transmitter, thus causing the positioning error. And the K-nearest neighbor algorithm can not dynamically determine the number of reference points to participate in the location according to the actual situation, which results in the lack of expansibility and stability of the location algorithm. A dynamic adaptive indoor fingerprint location algorithm based on variance filtering is designed. At first, the noise value is removed by variance filtering in the off-line phase, and then the similarity between the undetermined sites and the reference points is calculated in the online phase by using a new formula for calculating the similarity based on variance. Then the K points with small distance are determined dynamically and adaptively to take part in the location calculation. Finally, the location of the undetermined sites is estimated by using the determined K points weighted. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the accuracy and stability of localization.
【作者单位】： 信息工程大学理学院;
【分类号】：TN92

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本文编号：2392809