针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)时变现象影响WLAN室内定位精度问题进行了研究,提出了一种基于RSSI概率统计分布(Statistical Probability Distribution,SPD)的加权K最近邻(Weighted K-Nearest Neighbo...针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)时变现象影响WLAN室内定位精度问题进行了研究,提出了一种基于RSSI概率统计分布(Statistical Probability Distribution,SPD)的加权K最近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)方法——SPD-WKNN方法。该方法首先利用SPD方法得到指纹点RSSI向量区间;然后运用SVM算法选取测试点K个近邻指纹点,计算测试点RSSI向量到每个近邻指纹点的最小欧氏距离;最后结合WKNN算法获取定位结果。实验结果表明,SPD-WKNN方法与NN、KNN、WKNN、SVR和LSSVM方法相比定位误差分别降低了47.3%、41.6%、31.9%、27.1%和16.3%,呈现了良好的定位效果;利用SVM算法的稀疏性明显减小了运算时间。展开更多
文摘针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)时变现象影响WLAN室内定位精度问题进行了研究,提出了一种基于RSSI概率统计分布(Statistical Probability Distribution,SPD)的加权K最近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)方法——SPD-WKNN方法。该方法首先利用SPD方法得到指纹点RSSI向量区间;然后运用SVM算法选取测试点K个近邻指纹点,计算测试点RSSI向量到每个近邻指纹点的最小欧氏距离;最后结合WKNN算法获取定位结果。实验结果表明,SPD-WKNN方法与NN、KNN、WKNN、SVR和LSSVM方法相比定位误差分别降低了47.3%、41.6%、31.9%、27.1%和16.3%,呈现了良好的定位效果;利用SVM算法的稀疏性明显减小了运算时间。
文摘为解决传统加权K最近邻算法(WKNN,Weighting K-Nearest Neighbor)定位方法中选取K值存在局限性影响定位精度的问题,提出了一种改进型几何聚类指纹室内定位方法。该方法首先利用网格分布在定位区域构建指纹点几何位置分布,采集指纹点接收信号强度(RSS,Received Signal Strength)和位置信息,建立指纹定位数据库;然后,利用支持向量机分类算法在解决高维度和非线性问题上的优势选取定位点的多个近邻指纹点,根据对定位贡献度的大小筛选近邻指纹点并构建几何聚类定位区域;最后利用WKNN算法进行定位。实验结果表明,提出的方法解决了传统WKNN方法中多边形定位区域在K值选取存在局限性的问题,具有更高的定位精度和工程实用性。
