改进指纹库精度下的室内定位算法研究

被引：5

作者：

王培良 ^{[1
,2
]}

张婷 ^{[3
]}

肖英杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海海事大学商船学院航运仿真技术教育部工程研究中心

[2] 潍坊科技学院

[3] 山东交通职业学院

来源：

电子技术应用 | 2018年 / 44卷 / 10期

关键词：

室内定位; ZigBee无线网络; FCM; WKNN;

D O I：

10.16157/j.issn.0258-7998.180768

中图分类号：

TN929.5 [移动通信]; TP212.9 [传感器的应用];

学科分类号：

080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ; 080202 ;

摘要：

随着传感器网络的不断发展,基于位置服务逐步成为研究热点,其中的室内定位技术发展更为迅猛。为准确而快速地确定室内待测节点位置,通过对ZigBee无线网络的研究,提出在离线建库阶段使用基于离群点检测与双阈值滤波算法(频率阈值和均值阈值)处理采集到的不同接入点(Access Point,AP)的信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI),建立高精度指纹数据库,然后在线定位阶段,结合使用模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)和基于频率因子的加权K最邻近算法(Weighting K-Nearest Neighbor,WKNN)计算出待测节点的最终位置,并给出"备用位置"。结果表明,采用该研究方法建立的指纹库在精度上有较大提升,同时定位精度也显著提高。

引用

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页数：6

共 10 条

[1] 一种改进的RSSI指纹库定位算法 [J].