【摘 要】
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为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法.该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离
【机 构】
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内蒙古工业大学 电力学院内蒙古机电控制重点实验室 呼和浩特010051
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为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法.该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离作为WKNN中距离的度量方法,其次计算接入点信号取值的差异程度,将其作为移动目标与参考点之间马氏距离的权重参数,并用该加权距离对参考点位置进行加权估计移动目标位置.通过将最大熵准则引入CQKF得到MCCQKF,并采用MCCQKF算法对改进WKNN得到的定位结果进行滤波,有效地提高定位精度.实验结果表明,改进WKNN比传统WKNN具有更小的定位误差,MCCQKF不但具有较高的估计精度,而且相比于未采用滤波处理的定位结果,MCCQKF可使定位误差减小53.2％.
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