本文選題：WiFi定位 + 機器學(xué)習(xí)　； 參考：《計算機工程》2017年03期

【摘要】：在分析位置指紋識別算法的基礎(chǔ)上,研究K近鄰(KNN)法在室內(nèi)定位中的應(yīng)用。為提高定位精度,設(shè)計新的相似度計算公式。針對K近鄰法計算量大問題,將聚類算法與KNN相結(jié)合,提出一種新的WiFi定位算法。實驗結(jié)果表明,該算法在WiFi定位上與KNN精度基本一致,但定位時間相應(yīng)縮短,可以滿足室內(nèi)和室外的定位要求。
[Abstract]:Based on the analysis of location fingerprint identification algorithm, the application of K nearest neighbor KNN method in indoor location is studied. In order to improve the positioning accuracy, a new similarity calculation formula is designed. In order to solve the problem of large computational complexity of K-nearest neighbor method, a new WiFi location algorithm is proposed by combining clustering algorithm with KNN. The experimental results show that the accuracy of the algorithm is basically the same as that of KNN in WiFi location, but the localization time is shortened accordingly, which can meet the requirements of indoor and outdoor positioning.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院;
【基金】：廣州市科技計劃項目“基于壓縮感知的無線室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用”(2014J4100247)
【分類號】：TP391.41;TN92

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 周而重;逄玉俊;;一種改進的K近鄰法在模式識別中的應(yīng)用[J];沈陽師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年04期

2 周彥利;周創(chuàng)明;王曉丹;;基于核的K近鄰法[J];航空計算技術(shù);2006年05期

3 于一;;K-近鄰法的文本分類算法分析與改進[J];火力與指揮控制;2008年04期

4 顏輝;K-近鄰法在入侵檢測中的應(yīng)用[J];吉林工程技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報;2003年12期

5 蔡傳軍;;基于K-近鄰法的化學(xué)分子結(jié)構(gòu)中原子字符的識別[J];福建電腦;2013年03期

6 李卿;狄文輝;樓新遠;;兩種提高決策樹性能的算法研究[J];計算機工程與設(shè)計;2008年15期

7 殷小舟;;一種改進的結(jié)合K近鄰法的SVM分類算法[J];中國圖象圖形學(xué)報;2009年11期

8 李仁兵;李艾華;白向峰;趙靜茹;;用于支持向量機拒識區(qū)域的加權(quán)k近鄰法[J];計算機工程;2010年16期

9 湯露;胡國兵;郭慶昌;;基于K-L變換和平均近鄰法的人臉識別[J];電子設(shè)計工程;2014年08期

10 薛開;李強;徐賀;王天龍;;基于振動采用k-近鄰法的機器人地形分類[J];振動.測試與診斷;2013年01期

相關(guān)會議論文 前3條

1 楊劍;李伏欣;王玨;;基于局部切距離的近鄰法[A];2005年中國智能自動化會議論文集[C];2005年

2 田琨;郭鳳霞;楊寧;;基于k-近鄰法的雷暴預(yù)報[A];第28屆中國氣象學(xué)會年會——S13雷電物理、監(jiān)測預(yù)警和防護[C];2011年

3 曾春;周立柱;邢春曉;;基于近鄰法的協(xié)作過濾算法的改進[A];第十九屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2002年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 張慶久;近鄰法與多視角學(xué)習(xí)的理論與算法研究[D];華東師范大學(xué);2011年

，

本文編號：1988702