【摘要】：基于KNN(K Nearest Neighbor)的算法廣泛應(yīng)用在Wi-Fi室內(nèi)定位中,但傳統(tǒng)的KNN模式匹配階段匹配時(shí)間消耗過(guò)長(zhǎng),而且采用固定的K值來(lái)搜索最鄰近點(diǎn)存在較大的定位誤差。針對(duì)這兩個(gè)方面,文中提出一種基于Kmeans聚類和動(dòng)態(tài)WKNN(Weighted K Nearest Neighbor)的新型兩層定位算法。實(shí)驗(yàn)表明在時(shí)間復(fù)雜度和平均定位誤差方面,文中提出的改進(jìn)算法較傳統(tǒng)的KNN,WKNN和EWKNN(Enhanced Weighted K Nearest Neighbor)均有改善。同時(shí)針對(duì)在指紋庫(kù)構(gòu)建階段現(xiàn)實(shí)存在的暫時(shí)性"消失"現(xiàn)象,提出針對(duì)缺省值的最鄰近插值方法,實(shí)驗(yàn)證明可以有效減少定位誤差。

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2569650