基于中值和滑动窗口融合滤波的WKNN定位算法

李小年; 谭方; 齐斐; 杨永锋; 姜汗涛; 李芳芳

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)05-0142-04

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基于中值和滑动窗口融合滤波的WKNN定位算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于中值和滑动窗口融合滤波的WKNN定位算法
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- 传感器与微系统 2025年第5期页码：142-145
- 作者机构：
  
  陇东学院数学与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  甘肃省科技计划项目(23JRZA494);甘肃省庆阳市科技计划项目(QY-STK—2022A—020,QY2021A—G001,QY2021A—S073,QY-STK—2022A—086);甘肃省高校教师创新基金项目(2023A—148);陇东学院青年科技创新项目(XYZK2201,XYZK2204,XYBYZK2307,XYZK2305,XYZK2405)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)05-0142-04
  中图分类号： TN92;TN713
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李小年, 谭方, 齐斐, 等. 基于中值和滑动窗口融合滤波的WKNN定位算法[J]. 传感器与微系统, 2025,(5):142-145.
李小年, 谭方, 齐斐, 等. 基于中值和滑动窗口融合滤波的WKNN定位算法[J]. 传感器与微系统, 2025,(5):142-145. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)05-0142-04.

DOI：

摘要

针对室内定位中接收信号强度指示(RSSI)受到环境干扰波动大，使得定位精度低且不稳定，但是单一滤波算法较难实现有效滤波的问题，本文提出基于中值和滑动窗口融合滤波的加权K最近邻(WKNN)定位算法，该算法分别用中值和滑动窗口对RSSI值进行滤波，再用卡尔曼算法对两种滤波结果进行融合，实现融合滤波，最后用基于动态权重的WKNN算法实现定位。实验结果表明，经过融合滤波处理RSSI后，定位的平均误差为0.946 m

定位精度优于单一滤波且更稳定。

Abstract

关键词

Keywords

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