【摘 要】
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现如今,人们对室内定位的需求与日俱增。由于WiFi设备的广泛使用,利用WiFi进行室内定位的技术受到了人们的广泛关注。目前,在WiFi定位领域,一些研究者主要根据定位区域特有的RSSI信号强度特征,采用WiFi指纹定位的方法,对目标定位节点进行更准确的测定。由于基于WKNN的WiFi指纹定位算法以及使用Kmeans+RVM的WiFi指纹定位算法存在定位精度不达标、收集的信号不稳定等问题,本文提出一
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现如今,人们对室内定位的需求与日俱增。由于WiFi设备的广泛使用,利用WiFi进行室内定位的技术受到了人们的广泛关注。目前,在WiFi定位领域,一些研究者主要根据定位区域特有的RSSI信号强度特征,采用WiFi指纹定位的方法,对目标定位节点进行更准确的测定。由于基于WKNN的WiFi指纹定位算法以及使用Kmeans+RVM的WiFi指纹定位算法存在定位精度不达标、收集的信号不稳定等问题,本文提出一种改进算法,在离线阶段,首先采用核Kmeans聚类算法,使采集到的信号按照强弱聚类划分,并将收集到的信号特征值保存在指纹数据库中,然后对这些收集到的数据进行RVM回归分析,以此对所建立的指纹数据库进行优化;在在线阶段,在传统的WKNN算法的基础上,分析了选取的K个近邻节点和近邻点的中心节点与待测节点的位置距离,将指纹数据库中的指纹节点与待测节点的距离以及K个邻近节点与其中心节点的距离进行混合加权,求得权值,获取定位坐标。经Matlab仿真,结果显示该算法和改进前的算法相比可以有效解决原有的缺陷,在定位误差和稳定性等方面有较好的改善。因此,本文中提出的改进WiFi指纹定位算法定位更精准,具有较好的实用价值。
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