基于增强指纹特征的WiFi室内定位方法

基于位置指纹的WiFi定位是室内常用的定位方法之一,但WiFi位置指纹库存在无线接入点(AP,access points)分布及稀疏样本等问题,严重影响室内局部区域的定位效果。为此,提出一种基于增强指纹特征的WiFi室内定位方法。在指纹库建立阶段,通过基于接收比率与方差的AP优选策略,筛选出更加稳定、质量更好的AP点;再对相应位置指纹库进行扩充,实现在减少前期建库工作量的同时提高指纹库质量;最后在匹配定位阶段,融合皮尔逊相关系数构建加权的k最邻近(k-Nearest Neighbor,kNN)定位算法。实际定位场景测试结果表明,与常规的位置指纹Wi Fi室内定位方法相比,该方法将定位精度提高了22.5%。所提出的基于增强指纹特征的WiFi室内定位可以在降低指纹库采集成本的同时,有效提升定位效益与精度。