在WiFi室内定位方法中,基于接收信号强度(RSSI)离线指纹数据库的加权K最邻近点(WKNN)算法得到了深入研究,但目前的WKNN算法未考虑实测数据维度高、无效缺省数据多等特点,不利于匹配定位精确度的提高.为此,在对实测RSSI指纹向量按照由大到小进行排序的基础上,只选取大于设定RSSI阈值的有效RSSI指纹数据进行后续的匹配;按照欧式距离的统计量自适应调整K值;按照欧式距离的均值,调整高斯权重系数.实验结果表明,与未改进的WKNN算法相比,改进后的WKNN算法定位精确度更高.
室内定位 WiFi 加权K最邻近点 接收信号强度