【摘 要】
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WiFi由于应用广泛而被作为室内定位的热门技术之一,而定位精度与速度向来是研究的焦点.文中针对室内感兴趣区域（ROI）的定位问题,提出了一种证据理论K近邻（EKNN）算法.首先以接收信
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61471174）,广州市科技计划项目（2014J4100247）,华南理工大学兴华人才项目（J2RS-D6161650）
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WiFi由于应用广泛而被作为室内定位的热门技术之一,而定位精度与速度向来是研究的焦点.文中针对室内感兴趣区域（ROI）的定位问题,提出了一种证据理论K近邻（EKNN）算法.首先以接收信号强度指示作为指纹,在各区域分别建立无线指纹数据库作为识别的类;然后利用证据理论在各类别内进行近邻证据组合、类别间进行证据融合;最后确定目标所在ROI类,并在类中进行精定位.与其他算法相比,文中设计的EKNN算法的最佳区域类识别率可以达到97%,最大定位误差约为2.2 m,定位效率也有较大提高.
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