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典型文献
基于KNN算法的室内定位系统的设计与实现
文献摘要:
室内环境复杂多变,卫星信号在传播过程中受人员和建筑物遮挡的影响,衰减较大,给室内环境人和物品的精确定位带来了困难.室内定位技术可以在室内环境代替卫星信号行使定位功能.随着通信技术和物联网的发展,人们已经研究出多种基于WiFi和智能终端的室内定位技术,其中基于智能手机和WiFi的室内定位技术可以利用现有设施和设备,节省定位系统建造时间和成本.本文提出了一种基于WiFi指纹的室内定位系统,通过采集WiFi信号的接收信号强度指标(RSSI)来建立指纹数据库,采用K-近邻位置指纹算法(KNN)进行室内定位.此外,还描述了基于KNN算法的室内定位系统的开发过程,包括数据库的构建方式、KNN算法的测试与实现以及安卓客户端系统的演示.系统测试表明,该系统可有效实现室内无障碍环境下的定位,具有实时性强、定位精度高等特点,能满足各类室内环境的定位需求.
文献关键词:
室内定位技术;RSSI;WiFi;K-近邻算法;定位算法;KNN算法
作者姓名:
吴雅琴;轩兴栋;张玉婷;秦龙斌;王雨豪;吴桐;吴彤
作者机构:
中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 100083
文献出处:
引用格式:
[1]吴雅琴;轩兴栋;张玉婷;秦龙斌;王雨豪;吴桐;吴彤-.基于KNN算法的室内定位系统的设计与实现)[J].物联网技术,2022(12):35-37,42
A类:
测试与实现
B类:
KNN,室内定位系统,室内环境,环境复杂,卫星信号,传播过程,遮挡,精确定位,室内定位技术,定位功能,WiFi,智能终端,智能手机,接收信号强度,强度指标,RSSI,指纹数据库,位置指纹算法,开发过程,构建方式,安卓,客户端系统,演示,系统测试,测试表明,无障碍环境,定位精度,近邻算法,定位算法
AB值:
0.263044
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