文献类型：期刊文章

作　　者：王培良[1,2] 张婷[3] 肖英杰[1]

Wang Peiliang;Zhang Ting;Xiao Yingjie(Engineering Research Center of Simulation Technology of the Ministry of Education,Merchant Marine College,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China;Weifang University of Science and Technology,Weifang 262700,China;Shandong Transport Vocational College,Weifang 261206,China)

机构地区：[1]上海海事大学商船学院,航运仿真技术教育部工程研究中心,上海201306 [2]潍坊科技学院,山东潍坊262700 [3]山东交通职业学院,山东潍坊261206

出　　处：《电子技术应用》

基　　金：国家科技支撑计划子课题(2015BAG20B05-02);潍坊科技学院2018年度校级课题(科技类)(2018KJYB02,2018KJYB03)

年　　份：2018

卷　　号：44

期　　号：10

起止页码：97-101

语　　种：中文

收录情况：DOAJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：随着传感器网络的不断发展,基于位置服务逐步成为研究热点,其中的室内定位技术发展更为迅猛。为准确而快速地确定室内待测节点位置,通过对ZigBee无线网络的研究,提出在离线建库阶段使用基于离群点检测与双阈值滤波算法(频率阈值和均值阈值)处理采集到的不同接入点(Access Point,AP)的信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI),建立高精度指纹数据库,然后在线定位阶段,结合使用模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)和基于频率因子的加权K最邻近算法(Weighting K-Nearest Neighbor,WKNN)计算出待测节点的最终位置,并给出"备用位置"。结果表明,采用该研究方法建立的指纹库在精度上有较大提升,同时定位精度也显著提高。

关 键 词：室内定位  ZIGBEE无线网络 FCM WKNN  

分 类 号：TN914]