[发明专利]基于邻近加权自适应k值的KNN的室内目标定位方法有效
| 申请号： | 202010430421.3 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111586605B | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 施佺;夷立华;施佳佳;许致火;张永伟 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | H04W4/33 | 分类号： | H04W4/33;H04W64/00;H04B17/318;G06K17/00;G06K9/62;G06F16/29;G16Y20/40;G16Y40/60 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 邻近 加权 自适应 knn 室内 目标 定位 方法 | ||
【主权项】：
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