作者：吉彩云; 袁明辉; 李瑞祥; 汤家森k均方k最近邻加权指纹数据库室内定位
摘要：室内定位已广泛应用于众多领域,目前已存在多种室内定位算法,然而多数算法的定位精度不能满足用户需求,针对基于k最近邻(k-NN)算法的室内定位精度较低的问题,提出了一种基于K-means的加权改进算法。首先通过K均方(K-means)算法处理指纹数据库,可大幅度减小测量数据的起伏波动。然后在K-NN定位算法中引入加权因子对目标节点与指纹数据库进行匹配,可有效提高匹配准确度。实验测试表明,该改进算法能有效提高定位精度40%左右,解决了基于K-NN算法的室内定位精度低的问题。
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