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基于位置指纹算法的Android平台WiFi定位系统

时间:2016-12-29 10:42:27  来源:  浏览量:



图4定位框图


3.2匹配算法

通常的匹配算法有K最近邻匹配算法(KNN),该算法能够有效提高定位精度且应用成熟。本文采用了该匹配算法,K最近邻匹配算法的实质是计算待测点采集到的RSS向量和数据库中已记录的RSS向量之间的距离。假设待测区域有n个AP,m个参考点,则距离的表达式如下:

其中,q为正整数,当q=1时称为曼哈顿距离,q=2,称为欧式距离;L代表向量在空间中的距离。本文使用q=2进行计算,当取得n个最小欧式距离的位置点后,求取n个坐标点的质心为待测点位置坐标。

3.3改进的位置指纹定位算法

理论研究表明:由于室内环境复杂,无线信号会因为时间的变化、人体的随机晃动及环境等因素的影响使信号强度值呈现一定的波动。为了保证信号数据本身的稳定性,在实验室环境下进行如下实验:在同一位置的不同时间分别采集数据,上午和下午两个时间段每隔1 S共采集300次WiFi信号。发现无线信号随时间变化不大,基本存在2 dB左右误差,对定位结果影响较小。

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