WIFI位置指纹定位作为目前常见的室内定位方法,存在接收信号强度(received signal strength,RSS)波动和时变等问题,导致定位精度不高。文章为此设计了一种采用结合卡尔曼滤波的方差修正加权K最近邻(weighted K-nearest neighbor,WKNN)...WIFI位置指纹定位作为目前常见的室内定位方法,存在接收信号强度(received signal strength,RSS)波动和时变等问题,导致定位精度不高。文章为此设计了一种采用结合卡尔曼滤波的方差修正加权K最近邻(weighted K-nearest neighbor,WKNN)算法的室内定位方法。离线阶段,经过卡尔曼滤波后,选择数据的方差和均值作为反映RSS变化的特征值;在线阶段,通过采集的信号均值计算近似方差,对欧式距离进行权重修正,最后选择K个最近邻点确定待定点位置。实验结果表明:该文采用的定位方法平均定位精度达到1.248 m,相比于传统的WKNN室内定位方法,平均定位精度提升了20.3%;对比K-均值聚类结合动态加权K最近邻算法(K-means-EWKNN),平均定位精度提升了8.9%。展开更多
针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)时变现象影响WLAN室内定位精度问题进行了研究,提出了一种基于RSSI概率统计分布(Statistical Probability Distribution,SPD)的加权K最近邻(Weighted K-Nearest Neighbo...针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)时变现象影响WLAN室内定位精度问题进行了研究,提出了一种基于RSSI概率统计分布(Statistical Probability Distribution,SPD)的加权K最近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)方法——SPD-WKNN方法。该方法首先利用SPD方法得到指纹点RSSI向量区间;然后运用SVM算法选取测试点K个近邻指纹点,计算测试点RSSI向量到每个近邻指纹点的最小欧氏距离;最后结合WKNN算法获取定位结果。实验结果表明,SPD-WKNN方法与NN、KNN、WKNN、SVR和LSSVM方法相比定位误差分别降低了47.3%、41.6%、31.9%、27.1%和16.3%,呈现了良好的定位效果;利用SVM算法的稀疏性明显减小了运算时间。展开更多
针对室内定位指纹数据库更新成本过高的问题,设计了一种通过区域划分进行局部更新指纹数据库的RFID(Radio Frequency Identification,射频识别技术)室内定位算法。该算法通过聚类算法将指纹地图分成若干个子区域,每个子区域选取一个代...针对室内定位指纹数据库更新成本过高的问题,设计了一种通过区域划分进行局部更新指纹数据库的RFID(Radio Frequency Identification,射频识别技术)室内定位算法。该算法通过聚类算法将指纹地图分成若干个子区域,每个子区域选取一个代表点代表该子区域的指纹有效性,通过检测代表点的有效性来选择加权k近邻算法(Weighted k-Nearest Neighbor,WkNN)定位或子区域数据库的局部更新。实验结果表明,该算法在低成本的条件下极大限度地提高了定位精度和长期定位稳定性。展开更多
文摘针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)时变现象影响WLAN室内定位精度问题进行了研究,提出了一种基于RSSI概率统计分布(Statistical Probability Distribution,SPD)的加权K最近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)方法——SPD-WKNN方法。该方法首先利用SPD方法得到指纹点RSSI向量区间;然后运用SVM算法选取测试点K个近邻指纹点,计算测试点RSSI向量到每个近邻指纹点的最小欧氏距离;最后结合WKNN算法获取定位结果。实验结果表明,SPD-WKNN方法与NN、KNN、WKNN、SVR和LSSVM方法相比定位误差分别降低了47.3%、41.6%、31.9%、27.1%和16.3%,呈现了良好的定位效果;利用SVM算法的稀疏性明显减小了运算时间。
文摘针对室内定位指纹数据库更新成本过高的问题,设计了一种通过区域划分进行局部更新指纹数据库的RFID(Radio Frequency Identification,射频识别技术)室内定位算法。该算法通过聚类算法将指纹地图分成若干个子区域,每个子区域选取一个代表点代表该子区域的指纹有效性,通过检测代表点的有效性来选择加权k近邻算法(Weighted k-Nearest Neighbor,WkNN)定位或子区域数据库的局部更新。实验结果表明,该算法在低成本的条件下极大限度地提高了定位精度和长期定位稳定性。
