基于余弦相似度的加权K近邻室内定位算法

摘要

基于位置指纹的室内定位系统能够实现较高精度的定位,其中KNN(K-nearest neighbor)和余弦相似度定位算法原理简单且易于实现.但每种算法仅从单一限制条件进行匹配,导致定位精度不高.针对此问题,提出基于余弦相似度的加权KNN算法,并通过实验测试算法的定位性能.实测结果表明,该算法的定位精度高于传统定位算法.当AP数量为5时,平均误差为1.67 m.定位精度优于1 m的置信概率为42％,优于2m的置信概率为88％,最大定位误差为4.3m.