【摘要】：由于人們對(duì)基于位置服務(wù)的需求越來(lái)越高,室內(nèi)定位技術(shù)在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,而定位算法則是室內(nèi)定位研究的重點(diǎn)。首先介紹了最近鄰和KNN兩種信號(hào)強(qiáng)度指紋定位算法,并說(shuō)明了KNN信號(hào)強(qiáng)度指紋算法的不足。在KNN信號(hào)強(qiáng)度指紋定位算法的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)的基于區(qū)域劃分的定位算法。在定位階段,首先對(duì)接收信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行補(bǔ)償和濾波處理,以降低各種外在因素對(duì)定位精度的影響;同時(shí)對(duì)定位區(qū)域進(jìn)行劃分,選擇主參考節(jié)點(diǎn),并基于加權(quán)的最近鄰匹配來(lái)選擇最近的信號(hào)強(qiáng)度指紋;最后對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行計(jì)算并驗(yàn)證。仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的區(qū)域劃分算法相對(duì)于傳統(tǒng)的KNN算法,定位精度提高了22.2%,達(dá)到2.1m,證明了改進(jìn)算法的可行性。
[Abstract]:Due to the increasing demand for location-based services, indoor positioning technology has been widely used in many fields, and location algorithm is the focus of indoor positioning research. Firstly, two signal strength fingerprint localization algorithms, nearest neighbor and KNN, are introduced, and the shortcomings of KNN signal strength fingerprint algorithm are explained. On the basis of KNN signal strength fingerprint location algorithm, an improved location algorithm based on region partition is proposed. In the positioning stage, the received signal strength is compensated and filtered to reduce the influence of various external factors on the positioning accuracy. At the same time, the positioning area is divided, the main reference node is selected, and the nearest signal strength fingerprint is selected based on weighted nearest neighbor matching. Finally, the positioning results are calculated and verified. The simulation results show that compared with the traditional KNN algorithm, the positioning accuracy of the improved region partition algorithm is improved by 22.2% to 2.1 m, which proves the feasibility of the improved algorithm.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2501915