一种多次模糊推理加权KNN定位方法

摘要

本发明公开了一种多次模糊推理加权KNN定位方法，包括步骤：S1：采集待定位区域的数据并进行高斯滤波预处理，建立基于距离信息的可靠指纹库；S2：计算待定位点与指纹库中指纹的欧氏距离，通过KNN算法选取K个邻近指纹参考点；S3：使用模糊推理加权KNN算法处理后得到选定的K个参考节点加权值以及初始定位结果；S4：与设置的阈值比较，判断是否进行多次模糊推理加权处理。本发明采用了基于距离信息的方法建立指纹库，用高斯滤波对采集的数据预处理，提高指纹库的可靠性；采用模糊推理加权KNN算法得到初始定位结果，并与阈值比较，判断是否继续进行模糊推理加权KNN处理，改善节点分布不均导致的定位误差，提高了定位性能。