基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法

摘要

随着无线通信技术的快速发展和日趋成熟,基于位置的无线定位服务对于无线通信网络优化分析越来越重要.当GPS不能达到全覆盖时,类似于指纹库的定位技术逐渐产生.本文提出了一种自适应WKNN指纹库定位算法,该算法引入了随机森林算法,计算出每个特征的重要性,并通过丢弃不可靠的参考点进行自适应选择,以提升每个用户定位结果的准确性.整个方法是使用Apache Spark框架实现的,并在运营商的真实数据流上进行测试.结果表明,与TA+AOA和传统的WKNN指纹库定位方法相比,该方法有了显著的改进.