改进指纹库精度下的室内定位算法研究

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.

关键词：室内定位、ZigBee无线网络、FCM、WKNN

所属期刊栏目：44

分类号：TN914

资助基金：国家科技支撑计划子课题2015BAG20805-02;潍坊科技学院2018年度校级课题科技类2018KJYB02,2018KJYB03

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：97-101,105