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基于聚类优选自适应KNN的改进定位算法
被引量：
14
1
作者
商磊
关维国
龚瑞雪
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第3期136-139,共4页
针对室内复杂环境下,WiFi定位算法选取固定K近邻(KNN)会导致定位精度变差的问题,提出基于MeanShift聚类选取自适应KNN的混合相似度加权KNN(MWKNN)定位算法,并基于几何位置对自适应KNN进行动态优选。通过MeanShift聚类和几何位置动态优...
针对室内复杂环境下,WiFi定位算法选取固定K近邻(KNN)会导致定位精度变差的问题,提出基于MeanShift聚类选取自适应KNN的混合相似度加权KNN(MWKNN)定位算法,并基于几何位置对自适应KNN进行动态优选。通过MeanShift聚类和几何位置动态优选自适应KNN进行加权KNN(WKNN)算法定位估计,削弱了含有较大误差的近邻点参与定位的影响,显著提高了算法的定位精度。实验结果表明:在3 m网格及3 dBm噪声标准差条件下,改进MWKNN定位算法的均方根误差为0.92 m,平均定位误差小于0.74 m;2 m精度下的概率达到96%。定位精度明显优于传统KNN和WKNN算法,同时提升了定位结果的稳定性。
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关键词
室内
定位
MeanShift聚类
几何位置优选
自适应
k
近邻
加权k近邻定位
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职称材料
双源信号下多元尺度融合室内位置测算方法
被引量：
3
2
作者
陈潇
秦宁宁
宋书林
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期311-320,共10页
针对大型多接入点场景的指纹定位中存在的定位点区域归属误判、离群点干扰的问题,提出一种双源信号下多元尺度融合室内位置测算方法。指纹在线定位阶段,利用PDR信号的时空信息,将定位点归属分区内的参考点数量进行扩展,缓解邻界区域误...
针对大型多接入点场景的指纹定位中存在的定位点区域归属误判、离群点干扰的问题,提出一种双源信号下多元尺度融合室内位置测算方法。指纹在线定位阶段,利用PDR信号的时空信息,将定位点归属分区内的参考点数量进行扩展,缓解邻界区域误判带来的负效益;此外,利用多元距离与卡方距离代替传统欧氏距离,结合空间域物理距离尺度,实现多元尺度下的近邻筛选,有效克服离群点干扰;引入K值动态适配,并基于此进行Wi-Fi与PDR预定位的动态链接式融合,进一步提高定位算法的准确性。实验结果表明,在引入双源信号的相同条件下,相比其他多元尺度与动态K值算法,所提方案综合性能较优,平均定位精度优于其他算法6.6%~23.1%。
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关键词
室内
定位
指纹
定位
行人航位推算
加权k近邻定位
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职称材料
题名
基于聚类优选自适应KNN的改进定位算法
被引量：
14
1
作者
商磊
关维国
龚瑞雪
机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第3期136-139,共4页
基金
辽宁省自然科学基金指导计划资助项目(20170540437)
辽宁省教育厅服务地方项目(LJKFZ20220238)。
文摘
针对室内复杂环境下,WiFi定位算法选取固定K近邻(KNN)会导致定位精度变差的问题,提出基于MeanShift聚类选取自适应KNN的混合相似度加权KNN(MWKNN)定位算法,并基于几何位置对自适应KNN进行动态优选。通过MeanShift聚类和几何位置动态优选自适应KNN进行加权KNN(WKNN)算法定位估计,削弱了含有较大误差的近邻点参与定位的影响,显著提高了算法的定位精度。实验结果表明:在3 m网格及3 dBm噪声标准差条件下,改进MWKNN定位算法的均方根误差为0.92 m,平均定位误差小于0.74 m;2 m精度下的概率达到96%。定位精度明显优于传统KNN和WKNN算法,同时提升了定位结果的稳定性。
关键词
室内
定位
MeanShift聚类
几何位置优选
自适应
k
近邻
加权k近邻定位
Keywords
indoor positioning
MeanShift clustering
geometric position optimization
adaptive
k
-nearest neighbor
weighted
k
-nearest neighbor(W
k
NN)positioning
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
双源信号下多元尺度融合室内位置测算方法
被引量：
3
2
作者
陈潇
秦宁宁
宋书林
机构
江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期311-320,共10页
基金
国家自然科学基金(61702228)
江苏省自然基金(BK20170198)
中国高校产学研创新基金(2021ITA10003)项目资助。
文摘
针对大型多接入点场景的指纹定位中存在的定位点区域归属误判、离群点干扰的问题,提出一种双源信号下多元尺度融合室内位置测算方法。指纹在线定位阶段,利用PDR信号的时空信息,将定位点归属分区内的参考点数量进行扩展,缓解邻界区域误判带来的负效益;此外,利用多元距离与卡方距离代替传统欧氏距离,结合空间域物理距离尺度,实现多元尺度下的近邻筛选,有效克服离群点干扰;引入K值动态适配,并基于此进行Wi-Fi与PDR预定位的动态链接式融合,进一步提高定位算法的准确性。实验结果表明,在引入双源信号的相同条件下,相比其他多元尺度与动态K值算法,所提方案综合性能较优,平均定位精度优于其他算法6.6%~23.1%。
关键词
室内
定位
指纹
定位
行人航位推算
加权k近邻定位
Keywords
indoor positioning
fingerprint positioning
pedestrian dead rec
k
oning
weighted
k
-nearest neighbor localization
分类号
TN96 [电子电信—信号与信息处理]
TH89 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类优选自适应KNN的改进定位算法
商磊
关维国
龚瑞雪
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
14
在线阅读
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职称材料
2
双源信号下多元尺度融合室内位置测算方法
陈潇
秦宁宁
宋书林
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
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