K近邻快速匹配的WiFi指纹定位方法

罗宇锋; 刘艳辉; 王国东

doi:10.13873/j.1000-9787(2018)08-0022-03

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K近邻快速匹配的WiFi指纹定位方法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- K近邻快速匹配的WiFi指纹定位方法
- Fast matching method of K nearest neighbor for WiFi fingerprint localization
- 传感器与微系统 2018年第8期页码：22-24+28
- 作者机构：
  
  1. 河南理工大学电气工程与自动化学院
  2. 无锡九宇建筑设计院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2018)08-0022-03
  中图分类号： TN92
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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罗宇锋, 刘艳辉, 王国东. K近邻快速匹配的WiFi指纹定位方法[J]. 传感器与微系统, 2018,(8):22-24+28.

LUO Yu-feng, LIU Yan-hui, WANG Guo-dong. Fast matching method of K nearest neighbor for WiFi fingerprint localization[J]. 2018, (8): 22-24+28.
罗宇锋, 刘艳辉, 王国东. K近邻快速匹配的WiFi指纹定位方法[J]. 传感器与微系统, 2018,(8):22-24+28. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2018)08-0022-03.

LUO Yu-feng, LIU Yan-hui, WANG Guo-dong. Fast matching method of K nearest neighbor for WiFi fingerprint localization[J]. 2018, (8): 22-24+28. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2018)08-0022-03.

摘要

为解决室内Wi Fi指纹定位速度慢及定位波动大的问题

采用高斯拟合和多次测量取平均值的方法对接收的信号进行平滑处理;以距离为相似性测度

规定一个阈值对建立指纹数据库进行分类;改进K近邻算法

并在分类的基础上实现K近邻快速匹配。实验结果表明:经过分类处理过的定位系统耗时有很大程度的改善

平均降幅62.8%;Wi Fi指纹定位精度的平均误差从4.17 m降到了2.12 m。

Abstract

Aiming at the problem of low localization speed and big positioning fluctuations of indoor Wi Fi fingerprints positioning

use the method of Gauss fitting and averaging by multimetering and smoothing processing on received signal. Use distance as similarity measurement

set a threshold to classify fingerprint database. By improving K nearest neighbor algorithm and on the basis of classification

implement fast matching of K nearest neighbor. The experimental results show that the time efficiency of the classified localization system is greatly improved

with an average decreasing anplitude of 62. 8 %; average error of Wi Fi fingerprint positioning decrease from 4. 17 m to 2. 12 m.

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