基于CSI的改进KNN室内定位方法

党小超; 马平川; 郝占军

doi:10.13873/j.1000-9787(2019)10-0051-03

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基于CSI的改进KNN室内定位方法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于CSI的改进KNN室内定位方法
- Improved KNN indoor positioning method based on CSI
- 传感器与微系统 2019年第10期页码：51-53
- 作者机构：
  
  1. 西北师范大学计算机科学与工程学院
  2. 甘肃省物联网工程研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61662070,61762079)
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2019)10-0051-03
  中图分类号： TN925.93
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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党小超, 马平川, 郝占军. 基于CSI的改进KNN室内定位方法[J]. 传感器与微系统, 2019,(10):51-53.

DANG Xiaochao, MA Pingchuan, HAO Zhanjun. Improved KNN indoor positioning method based on CSI[J]. 2019, (10): 51-53.
党小超, 马平川, 郝占军. 基于CSI的改进KNN室内定位方法[J]. 传感器与微系统, 2019,(10):51-53. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2019)10-0051-03.

DANG Xiaochao, MA Pingchuan, HAO Zhanjun. Improved KNN indoor positioning method based on CSI[J]. 2019, (10): 51-53. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2019)10-0051-03.

摘要

为了解决基于接收信号强度指示(RSSI)的室内定位方法定位精度低和稳定性差等问题

提出了一种基于信道状态信息(CSI)的无源室内定位算法。该算法使用卡尔曼滤波处理原始CSI信号

结合高斯径向基核函数加权的K邻近算法(RBF-KNN)与置信度空间进行室内定位。实验结果表明:该方法精度高于其他算法。

Abstract

In order to solve the problem of low positioning precision and poor stability of indoor positioning method based on received signal strength indication（RSSI）

a passive indoor positioning algorithm based on channel state information（CSI） is proposed.The algorithm uses Kalman filter to process the original CSI signal

combined with the Gaussian radial basis kernel function weighted K-nearest neighbor algorithm（RBF-KNN） and the confidence interval for perform indoor positioning.The experimental results show that precision of the proposed algorithm is higher than other algorithms.

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