基于RSSI的KNN—PIT室内自适应定位算法

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针对基于接收信号强度指示(RSSI)的K最近邻(KNN)算法在室内定位精度较低的问题,提出一种改进的KNN—三角形内点(KNN—PIT)室内定位算法。根据室内空间结构特征,建立具有类标号的位置指纹库。引入虚拟参考点,利用PIT原理进一步约束目标点的定位区域,自适应地使用定位算法进行定位。综合运用高斯滤波、均值滤波技术,降低离线和在线阶段的信号随机误差。结果表明:改进后的KNN—PIT定位算法可以更好地估计用户的实际位置,降低定位误差,定位精度提高12.5%。
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