【摘要】：介紹了基于位置指紋匹配的Wi Fi室內(nèi)定位常用方法,提出了一種基于余弦相似度的指紋匹配算法的室內(nèi)Wi Fi定位方法。該方法匹配算法復(fù)雜度低,降低了手機(jī)終端定位應(yīng)用的功耗。本文也給出了Wi Fi定位系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)方法,通過(guò)在某室內(nèi)環(huán)境將余弦相似度算法與常用方法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試,誤差范圍1.5 m,準(zhǔn)確度較高,滿足室內(nèi)定位精度需求。
【圖文】：

-nearestneighbor，KNN）是一種確定性方法[9]，該方法從待定位目標(biāo)點(diǎn)測(cè)得的信號(hào)強(qiáng)度（RSSI）出發(fā)，，在樣本空間中（保存了各個(gè)采樣點(diǎn)一段時(shí)間內(nèi)信號(hào)強(qiáng)度平均值），尋找與測(cè)得的信號(hào)強(qiáng)度最接近的K個(gè)訓(xùn)練樣本點(diǎn)，然后將這些樣本點(diǎn)的位置坐標(biāo)的質(zhì)心或加權(quán)位置坐標(biāo)[10]作為目標(biāo)點(diǎn)的位置估計(jì)。當(dāng)K=1時(shí)，就是最近鄰算法，即選取歐式距離d=∑in(Ri--Ri)2最小的點(diǎn)作為估計(jì)值。其中n為AP的個(gè)數(shù)，Ri為當(dāng)前實(shí)際接收到的第i個(gè)AP信號(hào)強(qiáng)度值，-Ri為指紋庫(kù)中保存的位置點(diǎn)的信號(hào)特征值。圖1位置指紋匹配定位原理Fig.1Locationprincipleoffingerprintmatching劉冰等.基于余弦相似度的指紋匹配算法的室內(nèi)定位方法199

S(xi,yi,tj)=(RSSIAP1,tj,RSSIAP2,tj,RSSIAP3,tj,...,RSSIAPn,tj)。將同一采樣坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)同一AP的K次采樣，每次采樣間隔一定時(shí)間的RSSI取平均值，作為該采樣做標(biāo)點(diǎn)的指紋S(xi,yi)=(--------RSSIAP1,----------RSSIAP2,----------RSSIAP3,...,----------RSSIAPn)錄入到定位服務(wù)器的位置指紋庫(kù)中。其中--------RSSIAPi=∑j=1kRSSIAPi,tjk,i∈[1,n]。建立位置強(qiáng)度信號(hào)指紋庫(kù)如圖2所示：圖2位置指紋庫(kù)建立Fig.2Establishmentoffingerprintdatabase2.3.2余弦相似度匹配算法余弦相似度通過(guò)測(cè)量?jī)蓚�(gè)向量?jī)?nèi)積空間的夾角的余弦值來(lái)度量它們之間的相似性。余弦值越接近1，表示兩個(gè)向量的夾角越接近0度，即表示兩個(gè)向量越相似。如圖3所示：圖3余弦相似度Fig.3Cosinesimilarity兩個(gè)向量間的余弦值可以很容易地通過(guò)使用歐幾里得點(diǎn)積和量級(jí)公式推導(dǎo)：AB=

本文編號(hào)：2581706