[发明专利]一种基于决策树的快速KNN室内WiFi定位方法有效
申请号: | 201710044989.X | 申请日: | 2017-01-20 |
公开(公告)号: | CN106851571B | 公开(公告)日: | 2020-07-28 |
发明(设计)人: | 傅予力;吴泽泰;吴小思;陈培林;唐杰 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | H04W4/02 | 分类号: | H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;G01S5/02 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 罗观祥 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于决策树的快速KNN室内WiFi定位方法,所述方法具体包括以下步骤:将定位区域划分为多个子区域,在每一个子区域设置多个定位坐标点;终端采集每个坐标点RSSI指纹信息和坐标信息,通过无线网络传输至服务器,构建指纹数据库;服务器通过集成的决策树算法对目标所处区域类别进行判别;采用KNN算法以目标所处类别进行匹配,计算精确位置;将定位结果返回至终端显示。本发明设计的基于决策树的快速KNN的室内WiFi定位方法,克服了传统KNN算法定位速度慢的问题,利用决策树算法对定位目标进行区域分类,利用KNN算法对目标进行准确定位,定位方法在定位精度和效率上都得到显著提升。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 决策树 快速 knn 室内 wifi 定位 方法 | ||
【主权项】:
一种基于决策树的快速KNN室内WiFi定位方法,其特征在于,所述方法包括下列步骤:将定位区域划分为多个子区域,在每一个子区域设置多个定位坐标点;终端采集每个坐标点RSSI指纹信息和坐标信息,通过无线网络传输至服务器,构建指纹数据库Ψ;服务器通过集成的决策树算法对目标所处区域类别进行判别;采用KNN算法对以目标所处类别进行匹配,计算精确位置。
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