一种层次聚类和自适应加权K近邻组合的室内定位算法

摘要

针对基于接收信号强度的位置指纹室内定位算法定位精度不高的问题,提出了一种均值层次聚类和自适应加权K近邻(weighted K nearest neighbor,WKNN )的室内定位算法.算法首先在设置的参考点上采集蓝牙信号强度构建离线指纹数据库,然后采用均值层次聚类方法将所有参考点根据各自之间的相似度分为n个类,滤除掉相似度较小的参考点,最后根据待定位点和参考点间的信号距离的相似度,计算出距离差的标准差来自适应确定K值,并进行位置估算.实验结果表明,本文提出的算法在定位精度上比WKNN、动态加权K近邻(enhanced weighted K nearest neighbor,EWKNN )方法分别提升了30.0％和18.0％,在定位实时性上比WKNN和EWKNN方法分别提高了19.2％和28.4％.将该算法用于室内物体定位,可以同时提高定位精度和定位实时性.