【摘要】：針對復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境和在傳統(tǒng)K最近鄰法(KNN)算法中認(rèn)為信號差相等時物理距離就相等兩個問題,提出了一種新的接入點(diǎn)(AP)選擇方法和基于縮放權(quán)重的KNN室內(nèi)定位算法。首先,改進(jìn)AP的選擇方法,使用箱形圖過濾接收信號強(qiáng)度(RSS)的異常值,初步建立指紋庫,剔除指紋庫中丟失率高的AP,使用標(biāo)準(zhǔn)偏差分析RSS的變化,選擇干擾較小的前n個AP;其次,在傳統(tǒng)的KNN算法中引入縮放權(quán)重,構(gòu)建一個基于RSS的縮放權(quán)重模型;最后,計算出獲得最小有效信號距離的前K個參考點(diǎn)坐標(biāo),得到未知位置坐標(biāo)。定位仿真實(shí)驗(yàn)中,僅對AP選擇方法進(jìn)行改進(jìn)的算法平均定位誤差比傳統(tǒng)的KNN算法降低了21.9%,引入縮放權(quán)重算法的平均定位誤差為1.82 m,比傳統(tǒng)KNN降低了53.6%。
[Abstract]:Aiming at the complex indoor environment and considering that the physical distance is equal when the signal difference is equal in the traditional K nearest neighbor (KNN) algorithm, a new (AP) selection method for access points and an indoor location algorithm for KNN based on scaling weights are proposed. Firstly, the selection method of AP is improved, the abnormal value of received signal strength (RSS) is filtered by box diagram, the fingerprint database is established preliminarily, and the change of RSS is analyzed by using standard deviation to eliminate the AP, with high loss rate in fingerprint database. Select the first n AP; with less interference Secondly, the scaling weights are introduced into the traditional KNN algorithm to construct a scaling weight model based on RSS. Finally, the coordinates of the first K reference points of the minimum effective signal distance are calculated and the unknown position coordinates are obtained. In the localization simulation experiment, the average location error of the improved AP selection algorithm is 21.9% lower than that of the traditional KNN algorithm. The average positioning error of the scaling weight algorithm is 1.82 m, which is 53.6% lower than that of the traditional KNN algorithm.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)研究生院;
【分類號】：TN92

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2 本報記者 吳佳s，

本文編號：2463686