【摘 要】
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针对WiFi指纹定位中传统的信号欧氏距离不能很好地反映各位置点间物理距离的问题,提出了改进的加权k近邻定位算法。首先,在信号距离的计算中引入接收信号强度的方差;然后,根
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,中国电子科技集团公司第五十四研究所,卫星导航系统与装备技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0502100,2016YFB0502103);中央高校基础科研基金(HEUCF180801)
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针对WiFi指纹定位中传统的信号欧氏距离不能很好地反映各位置点间物理距离的问题,提出了改进的加权k近邻定位算法。首先,在信号距离的计算中引入接收信号强度的方差;然后,根据接收信号强度和物理距离之间的非线性关系引入加权系数,设计了一种信号加权欧氏距离;最后,利用信号加权欧氏距离进行指纹匹配和位置估计,改进了加权k近邻算法。在真实环境下的实验结果表明,信号加权欧氏距离能够更准确地衡量各点之间的物理距离并选择更合理的最近邻参考点。与现有的加权k近邻算法相比,改进的加权k近邻算法能够明显地提高WiFi指纹定位的精
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