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题名基于改进AP选择和K最近邻法算法的室内定位技术
被引量：14
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作者
李新春
侯跃
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机构
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
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第11期3276-3280,3287,共6页
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文摘
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%。
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关键词
k最近邻法算法
室内定位
箱形图
标准偏差
缩放权重
定位精度
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Keywords
k Nearest Neighbor （kNN） algorithm
indoor positioning
box plot
standard deviation
scaling weight
positioning accuracy
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分类号
TP393.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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