一种改进的组合定权的指纹定位算法

室内场景复杂、WiFi信号不稳定等因素,造成基于信号空间K最近邻法的WiFi指纹定位算法匹配的邻近点会出现偏差,使用偏差较大的点计算待定点位置会直接影响定位结果。本文提出了一种改进的组合定权的指纹定位算法,对K个邻近点的几何结构进行分析,剔除其中偏离邻近点几何中心较远的点后,同时分析匹配邻近点中心同待定点几何位置存在理论上的关联,利用选择后的邻近点与其中心点的几何距离、待定点与指纹点欧氏距离组合定权,加权求取坐标。与KNN、WKNN算法定位结果分别进行比较,表明该方法提高了定位准确性和精度。     

基于WIFI的位置指纹参考节点密度与定位精度关系研究

为探究基于WIFI的位置指纹室内定位中定位精度与离线数据库参考节点密度关系,本文采用待测节点与参考节点位置关系原理理论推导、正方形、三角形和六边形三种不同参考节点的排布方式的计算机拟合并以正方形排布方式为例进行实际验证的方法,对参考节点密度与定位精度关系开展研究。回归分析结果表明,参考节点密度与定位精度在不同排布方式下均呈现显著正相关线性关系。     

多类智能终端基于灰色关联度的WKNN定位效果分析

为了解决WiFi指纹定位中遇到不同智能终端定位时产生的定位精度下降问题,针对多类智能终端情况,研究了以灰色关联度替代欧氏距离的改进加权K最近邻算法(WKNN)的改进效果,并进行了不同设备的定位实验。结果表明,对多类智能终端进行WiFi定位时,相较于传统WKNN算法,基于灰色关联度的改进WKNN算法在定位精度和普适性上均有很大提升。