一种基于WiFi指纹特征匹配的加权K近邻室内定位算法OA
A weighted K nearest neighborhood localization algorithm based on WiFi fingerprint feature matching
针对WiFi信号强度测量存在波动,位置指纹定位系统精度低的问题,提出了一种改进的加权K近邻室内定位算法.从指纹采样间隔、WiFi接入点的数量等方面分析接收信号强度特性,优化指纹数据库,实现室内定位,并分析了接入点数量、采样间隔、K取值对定位精度的影响.实验结果表明,利用该算法可以实现1.98 m的定位精度.
Because of the fluctuation of WiFi signal intensity,which leads to the low precision of the location fingerprint sys-tem,a weighted K nearest neighbor indoor localization algorithm is improved.The characteristics of the received signal strength are analyzed by the interval between the fingerprint sampling and the number of WiFi access points.And the finger-print database is optimized to achieve positioning.The influence of the number of access points,samplin…查看全部>>
王恩良;王玫;孟志斌;徐湘寓
桂林电子科技大学 认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西 桂林 541004桂林电子科技大学 认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西 桂林 541004桂林电子科技大学 广西信息科学实验中心,广西 桂林 541004桂林电子科技大学 认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西 桂林 541004
信息技术与安全科学
WiFi室内定位指纹库加权K近邻
WiFiindoor positioningfingerprint databaseweighted K nearest neighbor
《桂林电子科技大学学报》 2017 (4)
传感与通信一体化FMCW信号处理技术研究
276-281,6
国家自然科学基金(61172054,61371107)广西信息科学实验中心基金(LD16061X)广西自然科学基金(2016GXNSFBA38014)中国博士后科学基金(2016M602921XB)
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