基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎＷｉＦｉ — ｂａｓｅｄｉｎｄｏｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎｌａＷｅｉｇｈｅｄＫ－ｎｅａｒｅｓｔＮｅｉｈｂｇｏｒ（ＷＫＮＮ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｒｅｃｅｉｖｅｄｓｉｇｎｌａｓｔｒｅｎｇｔｈ（ＲＳＳ）ｉｓｎｏｔａｂｌｅｔｏａｄａｐｔｉｖｅｌｙｇｅｔｖｌａｉｄａＣＣｅＳＳｐｏｉｎｔｓ（ＡＰ）ａｓｗｅｌｌａｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｈｉｇｈａｅ —
ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１０００３，Ｃｈｉｎａ；
ｃｕｒａｃｙｏｆｒｅｆｅｅｎｒｃｅｐｏｉｎｔｍａｔｃｈｉｎｇ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ．ｗｅｐｒｏｐｏｓｅＷＫＮＮｌｇａｏｉｒｔｈｍｗｉｔｌｌｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅｍａｔｃｈｉｎｇｎｄａ
王磊，周慧蒋国平郑宝玉
（１．南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室，江苏南京２１０００３；
２．东南大学移动通信国家重点实验室，江苏南京２１００９６）
摘
要：针对基于接收信号强度（ＲｅｃｅｉｖｅｄＳｉｇｎａｌＳｔｒｅｎｇｔｈ，ＲＳＳ）的ＷｉＦｉ室内定位技术中，传统加权Ｋ邻近
ＷＡＮＧＬｅｉ＇ＺＨＯＵＨｕｉＪＩＡＮＧＧｕｏ — ｐｉｎｇＺＨＥＮＧＢａｏ — ｙｕ
（１．ＫｅｙＬａｂｏｆＢｏａｒｄｂａｎｄＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｄａＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
２．ＮａｔｉｏｎａｌＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＲｅｓｅａｒｃｈＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１００９６，Ｃｈｉｎａ）
第３１卷第９期２０１５年９月
信号处理
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣ３１Ｎｏ．９
Ｓｅｐ．２０１５
基于ＷｉＦｉ的自适应匹配预处理ＷＫＮＮ算法
ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｉｎｔｈｉｓａｌｇｏｉｒｈｍ，ｔｔｈｅＲＳＳｖｌｕａｅｓｏｆＡＰａｒｅｓｏｒｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓｔａｔｅａｄａｐ —
关键词：ＷｉＦｉ；室内定位；室内地图；加权Ｋ邻近算法；自适应匹配预处理
中图分类号：ＴＮ９２
文献标识码：Ａ
文章编号：１００３ — ０５３０（２０１５）０９ — １０６７ — ０８
ＷｉＦｉ－ｂａｓｅｄＳｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅＭａｔｃｈｉｎｇａｎｄＰｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇＷＫＮＮＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
（ＷｅｉｇｈｔｅｄＫ－ｎｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ，ＷＫＮＮ）算法不能自适应获取ＷＬＡＮ中有效接入点（ＡｃｅｓｓＰｏｉｎｔ，ＡＰ）且参考点匹配准确度不高的问题，本文提出了自适应匹配预处理ＷＫＮＮ算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对ＡＰ的ＲＳＳ均值由大到小排序，然后选择ＲＳＳ均值较大的前个ＡＰ，与参考点中对应的个ＡＰ一起参与匹配预处理计算，从而优化了传统的指纹定位算法。同时将室内定位和室内地图相结合，使参考点和定位结果直观地展示在地图上，并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程。此外，本文设计并实现了基于Ａｎｄｒｏｉｄ平台的室内定位系统，通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性。实验结果表明，该算法可获得３０％以上的定位误差改善，有效提高了定位精度和定位稳定性。