【摘要】：目前,多種WLAN室內(nèi)定位方案被提出,但是往往需要重新部署無線AP,造成成本和復(fù)雜度上升。本文充分利用現(xiàn)有無線局域網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行室內(nèi)定位研究,提出了自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)變化的WKNN指紋算法,該算法通過實時監(jiān)控?zé)o線AP的匹配數(shù),自動根據(jù)位置適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)變化,定位精度明顯提高。在此基礎(chǔ)上,為了減少無線信號不穩(wěn)定引起的定位誤差,提出了一種新的數(shù)據(jù)修正方法,該方法根據(jù)移動平均速度動態(tài)預(yù)測標(biāo)準(zhǔn),動態(tài)調(diào)整α參數(shù)將預(yù)測坐標(biāo)與實測坐標(biāo)加權(quán),從而得到最終定位坐標(biāo)。最后,算法在實際環(huán)境中驗證表明,利用現(xiàn)有無線局域網(wǎng)的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)算法和數(shù)據(jù)修正使定位獲得了33.5的誤差改善。
[Abstract]:At present, a variety of WLAN indoor positioning schemes have been proposed, but it is often necessary to redeploy wireless AP, resulting in increased cost and complexity. In this paper, we make full use of the existing wireless LAN topology to study indoor location, and propose an adaptive WKNN fingerprint algorithm, which automatically adapts to the network changes according to the location by monitoring the matching number of wireless AP in real time. The positioning accuracy is obviously improved. On this basis, in order to reduce the positioning error caused by the instability of wireless signal, a new data correction method is proposed. According to the moving average velocity dynamic prediction standard, the 偽 parameter is dynamically adjusted to weight the predicted coordinate and the measured coordinate. The final positioning coordinates are obtained. Finally, the algorithm is verified in the actual environment, which shows that the existing adaptive network algorithm and data correction of WLAN can improve the positioning error by 33.5%.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201165) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(2013CB329005) 泛在無線通信和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)教育部重點實驗室開放課題項目(NYKL201306) 南京郵電大學(xué)基金自助項目(NY211032)
【分類號】：TN925.93

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本文編號：2297987