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一种改进的WKNN匹配算法
1
作者
方琼
《太赫兹科学与电子信息学报》
2021年第5期910-915,共6页
在WiFi室内定位方法中,基于接收信号强度(RSSI)离线指纹数据库的加权K最邻近点(WKNN)算法得到了深入研究,但目前的WKNN算法未考虑实测数据维度高、无效缺省数据多等特点,不利于匹配定位精确度的提高。为此,在对实测RSSI指纹向量按照由...
在WiFi室内定位方法中,基于接收信号强度(RSSI)离线指纹数据库的加权K最邻近点(WKNN)算法得到了深入研究,但目前的WKNN算法未考虑实测数据维度高、无效缺省数据多等特点,不利于匹配定位精确度的提高。为此,在对实测RSSI指纹向量按照由大到小进行排序的基础上,只选取大于设定RSSI阈值的有效RSSI指纹数据进行后续的匹配;按照欧式距离的统计量自适应调整K值;按照欧式距离的均值,调整高斯权重系数。实验结果表明,与未改进的WKNN算法相比,改进后的WKNN算法定位精确度更高。
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关键词
室内定位
WIFI
加权k最邻近点
接收信号强度
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职称材料
题名
一种改进的WKNN匹配算法
1
作者
方琼
机构
杭州科技职业技术学院继续教育学院
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2021年第5期910-915,共6页
基金
校级课题(基于WiFi的一种改进的WKNN匹配算法研究)资助项目(HKYZXYB-2021-17)。
文摘
在WiFi室内定位方法中,基于接收信号强度(RSSI)离线指纹数据库的加权K最邻近点(WKNN)算法得到了深入研究,但目前的WKNN算法未考虑实测数据维度高、无效缺省数据多等特点,不利于匹配定位精确度的提高。为此,在对实测RSSI指纹向量按照由大到小进行排序的基础上,只选取大于设定RSSI阈值的有效RSSI指纹数据进行后续的匹配;按照欧式距离的统计量自适应调整K值;按照欧式距离的均值,调整高斯权重系数。实验结果表明,与未改进的WKNN算法相比,改进后的WKNN算法定位精确度更高。
关键词
室内定位
WIFI
加权k最邻近点
接收信号强度
Keywords
indoor positioning
Wireless Fidelity(WiFi)
Weighted
k
Nearest Neighbors(W
k
NN)
Received Signal Strength Indication(RSSI)
分类号
TN926 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种改进的WKNN匹配算法
方琼
《太赫兹科学与电子信息学报》
2021
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