文献类型：期刊文章

作　　者：田洪亮[1,2] 钱志鸿[1] 梁潇[1] 王义君[3] 王雪[1]

机构地区：[1]吉林大学通信工程学院,长春130012 [2]东北电力大学信息工程学院,吉林吉林132012 [3]长春理工大学电子信息工程学院,长春130022

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61371092;61401175;61540022);吉林大学研究生创新基金(2016091)

年　　份：2017

卷　　号：49

期　　号：5

起止页码：94-99

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为改善加权K近邻位置指纹定位算法在室内环境复杂时的定位性能,提出一种以位置指纹离散度作为权值参考的改进加权K近邻位置指纹定位算法.算法在离线位置指纹数据库建立阶段采用K-means聚类算法对位置指纹进行聚类,来降低搜索位置指纹库的计算量.从离线位置指纹库中选取K个与在线实测Wi-Fi信号强度信息最相似的位置指纹,比较其离散程度,将离散程度小的位置指纹赋予较高的加权系数,以减小原加权K近邻算法在室内复杂环境信号强度随距离变化较大情况下带来的位置估算误差.对离散度加权K近邻算法时间复杂度的分析表明,其计算量小于原加权K近邻算法;实际环境实验结果表明,离散度加权K近邻算法具有更高的定位精度,且定位误差波动较小.

关 键 词：无线定位 位置指纹  WI-FI 接收信号强度指示 离散度

分 类 号：TP393]