基于RSSI特征值匹配改进的室内定位算法

为了提高目前室内定位的精度,文中对以往的室内定位算法进行了改进.针对以往指纹匹配阶段只考虑待测点的RSSI向量与其他参考点的RSSI向量之间的绝对距离,而忽视其相关距离的不足之处,造成分类的不准确,文中提出一种利用RSSI向量之间的相关距离及类的可信度对待测点所属指纹簇进行选择的改进匹配算法,即先求出某一RSSI向量与其余RSSI向量之间的相关距离,从中选取若干个最小相关距离的RSSI向量,再根据类可信度来判断其所属的指纹簇.仿真实验结果表明,将改进的匹配算法应用到位置指纹定位模型中后,定位精确分别比原有算法提高了10.38%和8.77%.

一种RSSI不同特征值融合的提取算法

室内WIFI指纹位置定位一般取RSSI的平均值作为其定位特征值,但考虑到室内环境的复杂性和动态性,平均值并不能准确地反映RSSI信号特征值。通过对不同外界干扰因素下RSSI的概率分布特征研究的基础上,提出一种RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法。给出算法实现的步骤,并且在稳态环境下和动态环境下分别进行指纹定位在线端的数据采集实验。实验结果表明:RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法的定位精度优于均值指纹定位算法的定位精度。