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基于邻近加权自适应k值的KNN的室内目标定位方法

摘要

本发明提供一种基于邻近加权自适应k值的KNN的室内目标定位方法,包括如下步骤:步骤1:利用RFID设备采集的室内各个位置的RSS数据构建位置指纹数据库,位置指纹数据库包括位置集合P和信号强度值R;步骤2:利用RFID读卡天线对待定位目标采集相应信号强度值,然后利用KNN改进算法将该信号强度值和位置指纹数据库进行匹配,得到匹配程度最高的指纹,并将该指纹映射位置作为待定位目标当前位置。KNN改进算法通过计算在线测量RSS数据集与位置指纹数据库中指纹数据集的相关性得到待定位目标指纹信息对应的最优k值,并利用邻近加权的方法尽可能地减少匹配误差概率。仿真结果表示,相比于KNN和WKNN,改进的算法的匹配精度至少提升了7.1倍。

著录项

  • 公开/公告号CN111586605B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南通大学;

    申请/专利号CN202010430421.3

  • 申请日2020-05-20

  • 分类号H04W4/33(20180101);H04W64/00(20090101);H04B17/318(20150101);G06K17/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06F16/29(20190101);G16Y20/40(20200101);G16Y40/60(20200101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人秦秋星

  • 地址 226019 江苏省南通市崇川区啬园路9号

  • 入库时间 2022-08-23 12:51:43

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