【摘要】：目前常用的室內(nèi)定位算法在構(gòu)建指紋庫時(shí),因?yàn)樵趨⒖键c(diǎn)處接收到的信號(hào)強(qiáng)度值存在噪聲值,傳統(tǒng)的歐氏距離計(jì)算公式忽略信號(hào)發(fā)射器的穩(wěn)定程度從而造成定位誤差,以及K近鄰算法無法根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)確定參與定位的參考點(diǎn)個(gè)數(shù),從而造成定位算法缺乏拓展性和穩(wěn)定性。針對(duì)上述情況,設(shè)計(jì)了一種經(jīng)過方差濾波的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)室內(nèi)指紋定位算法。該算法首先在離線階段利用方差濾波去掉噪聲值,之后在在線階段利用新的基于方差的相似度計(jì)算公式計(jì)算待定位點(diǎn)與各個(gè)參考點(diǎn)之間的相似度,然后動(dòng)態(tài)自適應(yīng)地確定距離較小的K個(gè)點(diǎn)來參與定位計(jì)算,最后利用確定的K個(gè)點(diǎn)加權(quán)估計(jì)待定位點(diǎn)的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法較對(duì)比算法能夠有效提高定位精度和定位的穩(wěn)定性。
[Abstract]:At present, the commonly used indoor localization algorithm in the construction of fingerprint database, because there is noise value in the signal intensity value received at the reference point, the traditional Euclidean distance calculation formula neglects the stability of the signal transmitter, thus causing the positioning error. And the K-nearest neighbor algorithm can not dynamically determine the number of reference points to participate in the location according to the actual situation, which results in the lack of expansibility and stability of the location algorithm. A dynamic adaptive indoor fingerprint location algorithm based on variance filtering is designed. At first, the noise value is removed by variance filtering in the off-line phase, and then the similarity between the undetermined sites and the reference points is calculated in the online phase by using a new formula for calculating the similarity based on variance. Then the K points with small distance are determined dynamically and adaptively to take part in the location calculation. Finally, the location of the undetermined sites is estimated by using the determined K points weighted. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the accuracy and stability of localization.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)理學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN92

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本文編號(hào)：2392809