WiFi的室内定位技术的改进研究

何志爽; 万亚平; 赵庆; 王明艳

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现行传统WiFi(wireless fidelity)接收信号强度指示RSSI(receievd signal strength inication)的位置指纹室内定位技术存在定位误差大、稳定性差的缺陷.因此,我们对原有的K最近邻KNN(K-Nearest neighbor)算法提出了改进的方案.同时,在原有的KNN算法的基础上提出了融合朴素贝叶斯概率算法的新算法-BKWNN(Bayes K-Nearest weighted neighbor)算法.通过仿真实验的结果表明:在相同的实验环境下,BKWNN算法显著地提高了室内定位的精确度,BKWNN算法相比于原来其它常用的指纹匹配算法具有更高的稳定性.

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来源
《南华大学学报（自然科学版）》|2018年第3期|60-64|共5页
作者
何志爽; 万亚平; 赵庆; 王明艳;
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作者单位

南华大学计算机学院,湖南衡阳421001;

南华大学计算机学院,湖南衡阳421001;

南华大学计算机学院,湖南衡阳421001;

南华大学计算机学院,湖南衡阳421001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
室内定位; 指纹匹配; 朴素贝叶斯概率算法; BKWNN; 比重系数;

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