本文關(guān)鍵詞：基于最鄰近相關(guān)系數(shù)的指紋室內(nèi)定位新算法　出處：《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 最鄰近相關(guān)系數(shù) 指紋數(shù)據(jù)庫 KNN Wi-Fi

【摘要】：室內(nèi)定位技術(shù)可提供準(zhǔn)確的位置信息的服務(wù),因而在多種領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。在Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,相關(guān)系數(shù)法和KNN算法是基于指紋數(shù)據(jù)庫的2種常用定位算法,但兩者的定位精度都十分有限,不能滿足室內(nèi)精確定位的要求。為此提出一種最鄰近相關(guān)系數(shù)算法,該算法結(jié)合了均值的相關(guān)系數(shù)與KNN算法,在一定的室內(nèi)環(huán)境下共同發(fā)揮了兩者的定位優(yōu)勢,并且較好解決了斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)和皮爾遜相關(guān)系數(shù)的異值點問題。在實際物理空間建立起指紋數(shù)據(jù)庫,選擇多個測試點對新算法進行了性能測試,測試結(jié)果表明,文中提出的最鄰近相關(guān)系數(shù)法在定位精度上有所提升,分別比相關(guān)系數(shù)法和KNN法的定位精度提升了38.86%和23.35%,同時在數(shù)據(jù)運算量上并沒有增加,可以在室內(nèi)定位中廣泛運用。
[Abstract]:Indoor positioning technology can provide accurate location information services, so it has been widely used in many fields. In the Wi-Fi network environment. Correlation coefficient method and KNN algorithm are two common localization algorithms based on fingerprint database, but the accuracy of both is very limited. It can not meet the requirements of accurate indoor location. Therefore, this paper proposes a nearest neighbor correlation coefficient algorithm, which combines the mean correlation coefficient with the KNN algorithm. In a certain indoor environment, the location advantages of both are brought into play together, and the problem of the abnormal value of Spelman grade correlation coefficient and Pearson correlation coefficient is solved well, and the fingerprint database is established in the actual physical space. Several test points are selected to test the performance of the new algorithm. The test results show that the nearest neighbor correlation coefficient method proposed in this paper has improved the positioning accuracy. Compared with the correlation coefficient method and the KNN method, the positioning accuracy is improved by 38.86% and 23.355.At the same time, the data operation is not increased, so it can be widely used in indoor positioning.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61401360) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(3102017zy026)資助
【分類號】：TN92
【正文快照】： 隨著對位置服務(wù)的需要,基于個人或是物體的定位技術(shù)不斷涌現(xiàn),GNSS(global navigation satellitesystem)在室外已經(jīng)可以較為精確地解決這個問題,例如GPS(global positioning system)、北斗導(dǎo)航系統(tǒng)和伽利略(Galileo)定位系統(tǒng)等。而在人們活動時間更為長久的室內(nèi)環(huán)境中,GNSS信號

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王超,張景繪;相關(guān)系數(shù)在參數(shù)識別中的應(yīng)用[J];航空學(xué)報;1988年08期

2 劉成瑞,傅惠民;相關(guān)系數(shù)平穩(wěn)序列濾波、預(yù)測和平滑[J];機械強度;2003年05期

3 錢鐘泰;用相關(guān)系數(shù)表示線性回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差[J];計量學(xué)報;1993年01期

4 林麗;余輪;;基于相關(guān)系數(shù)的EMD改進算法[J];計算機與數(shù)字工程;2008年12期

5 韋海軍;黃海風(fēng);朱炬波;梁甸農(nóng);;一種InSAR相關(guān)系數(shù)精估計方法[J];遙感信息;2011年02期

6 云日升,彭海良,王彥平;相關(guān)系數(shù)圖分類及其在干涉SAR二維相位展開中的應(yīng)用[J];電子與信息學(xué)報;2004年09期

7 楊克信;;PAL電視信號的2—D相關(guān)系數(shù)和功率譜密度[J];北京郵電學(xué)院學(xué)報;1983年03期

8 陳思寶;姚志強;胡郁;王仁華;;基于樹的相關(guān)系數(shù)補償滿方差建模技術(shù)[J];清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年S1期

9 朱永松,國澄明;基于相關(guān)系數(shù)的相關(guān)匹配算法的研究[J];信號處理;2003年06期

10 張祖勛,張劍清;相關(guān)系數(shù)匹配的理論精度[J];測繪學(xué)報;1987年02期

相關(guān)會議論文 前1條

1 陳思寶;姚志強;胡郁;王仁華;;基于樹的相關(guān)系數(shù)補償滿方差建模技術(shù)研究[A];第九屆全國人機語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 李通;反相對稱法中噪聲相關(guān)系數(shù)的測試與研究[D];太原理工大學(xué);2008年

，

本文編號：1422362