基于K近邻法的WiFi定位研究与改进

作     者：吴泽泰 蔡仁钦 徐书燕 吴小思 傅予力 WU Zetai;CAI Renqin;XU Shuyan;WU Xiaosi;FU Yuli

作者机构：华南理工大学电子与信息学院广州510640 

基　　金：广州市科技计划项目"基于压缩感知的无线室内定位关键技术及应用"(2014J4100247) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2017年第34卷第3期

页      码：289-293页

摘      要：在分析位置指纹识别算法的基础上,研究K近邻(KNN)法在室内定位中的应用。为提高定位精度,设计新的相似度计算公式。针对K近邻法计算量大问题,将聚类算法与KNN相结合,提出一种新的WiFi定位算法。实验结果表明,该算法在WiFi定位上与KNN精度基本一致,但定位时间相应缩短,可以满足室内和室外的定位要求。

主 题 词：WiFi定位 机器学习 位置指纹识别 K近邻法 聚类 箱形图 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2017.03.048

馆 藏 号：203218883...