文档名：基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法
针对基于接收信号强度(ReceivedSignalStrength,RSS)的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近(WeightedK-nearestNeighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点(AeessPoint,AP)且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法.该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法.同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程.此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性.实验结果表明,该算法可获得30％以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性.
作者：王磊 周慧 蒋国平 郑宝玉
作者单位：南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,江苏南京210003;东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,江苏南京210003
母体文献：第十七届全国信号处理学术年会论文集
会议名称：第十七届全国信号处理学术年会
会议时间：2015年10月1日
会议地点：天津
主办单位：中国仪器仪表学会,中国电子学会
语种：chi
分类号：
关键词：室内定位 自适应匹配预处理 加权K邻近算法 无心局域网
在线出版日期：2017年11月24日
基金项目：
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