一种利用RFID和块聚类的室内定位方法

摘要：

基于指纹的RFID室内定位技术,由于其定位精度高、普适性强等优点受到国内外学者的广泛关注.但因为其计算量较大,在实际应用仍然非常有限.提出基于实际应用场景的Kmeans和Weighted K-Nearest Neighbor(WKNN)联合的定位方法,将指纹地图通过聚类算法分成块,先初步确认待测点所属指纹块,在块的基础上定位,这样可以减小误差累计.仿真结果表明,该方法在保证适当定位精度的同时,也减少了计算量和在线定位时间.

关键词：无线射频定位技术(RFID)、指纹、室内定位、kmeans、加权K近邻

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61271233,60972038;教育部博士点基金20103223110001

在线出版日期：2016-07-13（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：112-117