典型文献
基于离散系数改进的VWKNN位置指纹定位算法
文献摘要：
位置指纹算法是研究室内定位技术的主要方法,其中在线阶段的匹配算法是影响室内定位精度的主要因素之一.目前,在线阶段的匹配算法有最近邻算法、K近邻算法以及加权K近邻算法.其中,最近邻算法和K近邻算法都没有考虑到不同参考点和待定位点之间的欧氏距离对定位精度的影响,而加权K近邻算法虽然考虑到了欧氏距离对定位精度的影响,对最终的定位结果采用欧氏距离归一化处理进行加权,却没有考虑到AP信号的波动性对定位结果也会产生很大的影响.因此,针对在线阶段的匹配算法作出改进,提出了基于离散系数改进的加权K近邻算法.在离线阶段建立位置指纹数据库,在在线阶段使用离散系数来反映各AP信号的稳定性,进而对待定位点与参考点之间的欧氏距离进行加权,计算出所有的加权欧氏距离后,从中选取距离最近的 k个参考点,估算出待定位点的物理位置.实验结果表明:基于离散系数改进的加权K近邻算法可以实现平均定位精度比K近邻算法提高15％～17％,较加权K近邻算法提高了 11％～13％的定位效果.
文献关键词：
室内定位;位置指纹;AP信号强度;加权K近邻;离散系数
中图分类号：
作者姓名：
许甜;何泾沙;朱娜斐;邓万航;吴霜;他永君
作者机构：
北京工业大学信息学部,北京100124
文献出处：
引用格式：
[1]许甜;何泾沙;朱娜斐;邓万航;吴霜;他永君-.基于离散系数改进的VWKNN位置指纹定位算法)[J].北京航空航天大学学报,2022(07):1242-1251
A类：
VWKNN
B类：
离散系数,位置指纹定位,指纹定位算法,位置指纹算法,研究室,室内定位技术,主要方法,在线阶段,匹配算法,定位精度,最近邻算法,参考点,待定,定位点,定位结果,归一化处理,AP,波动性,离线阶段,立位,指纹数据库,加权欧氏距离,定位效果,信号强度
AB值：
0.221303
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