基于改进AP选择和K最近邻法算法的室内定位技术

发布时间：2019-04-23 18:15

【摘要】：针对复杂的室内环境和在传统K最近邻法(KNN)算法中认为信号差相等时物理距离就相等两个问题,提出了一种新的接入点(AP)选择方法和基于缩放权重的KNN室内定位算法。首先,改进AP的选择方法,使用箱形图过滤接收信号强度(RSS)的异常值,初步建立指纹库,剔除指纹库中丢失率高的AP,使用标准偏差分析RSS的变化,选择干扰较小的前n个AP;其次,在传统的KNN算法中引入缩放权重,构建一个基于RSS的缩放权重模型;最后,计算出获得最小有效信号距离的前K个参考点坐标,得到未知位置坐标。定位仿真实验中,仅对AP选择方法进行改进的算法平均定位误差比传统的KNN算法降低了21.9%,引入缩放权重算法的平均定位误差为1.82 m,比传统KNN降低了53.6%。
[Abstract]:Aiming at the complex indoor environment and considering that the physical distance is equal when the signal difference is equal in the traditional K nearest neighbor (KNN) algorithm, a new (AP) selection method for access points and an indoor location algorithm for KNN based on scaling weights are proposed. Firstly, the selection method of AP is improved, the abnormal value of received signal strength (RSS) is filtered by box diagram, the fingerprint database is established preliminarily, and the change of RSS is analyzed by using standard deviation to eliminate the AP, with high loss rate in fingerprint database. Select the first n AP; with less interference Secondly, the scaling weights are introduced into the traditional KNN algorithm to construct a scaling weight model based on RSS. Finally, the coordinates of the first K reference points of the minimum effective signal distance are calculated and the unknown position coordinates are obtained. In the localization simulation experiment, the average location error of the improved AP selection algorithm is 21.9% lower than that of the traditional KNN algorithm. The average positioning error of the scaling weight algorithm is 1.82 m, which is 53.6% lower than that of the traditional KNN algorithm.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;辽宁工程技术大学研究生院;
【分类号】：TN92

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本文编号：2463686