一种改进的最近邻室内定位算法的研究与实践
面向无线传感网络的室内位置定位算法优化研究
面向无线传感网络的室内位置定位算法优化研究摘要：随着无线传感网络的快速发展和广泛应用，在室内定位领域也取得了显著的进展。
无线传感网络的室内位置定位算法在实际应用中面临着一系列挑战，包括多径效应、信号衰减和多路径干扰等。
因此，优化室内位置定位算法成为提高无线传感网络定位精度和稳定性的关键。
本文主要研究面向无线传感网络的室内位置定位算法的优化方法。
首先，我们对传统的室内位置定位算法进行了综述，包括基于无线信号强度的最近邻算法（RSSI）、基于卡尔曼滤波的定位算法等。
然后，针对传统算法存在的问题，提出了一种基于深度学习的室内位置定位算法，通过利用神经网络模型对无线信号进行建模和训练，提高定位算法的准确性和鲁棒性。
关键词：无线传感网络、室内定位、算法优化、深度学习引言：室内位置定位是指在室内环境中确定物体或人的准确位置的技术。
在日常生活和工业应用中，室内位置定位被广泛应用于室内导航、智能家居、智能仓储等领域。
而无线传感网络作为一种低成本、易部署的技术，已经成为室内位置定位的重要手段之一。
无线传感网络的室内位置定位算法旨在利用无线信号信息来推测目标物体的位置。
然而，由于室内环境的复杂性和无线信号的时变性和不确定性，室内定位算法面临着一系列挑战，如多径效应、信号衰减和多路径干扰等。
一、传统室内位置定位算法综述1. 基于无线信号强度的最近邻算法（RSSI）基于无线信号强度的最近邻算法是一种简单且广泛应用的室内定位算法。
该算法通过测量目标节点接收到的基站或参考节点发射的无线信号强度，通过比较不同节点之间的信号强度来确定最近的节点作为目标物体的位置。
然而，由于无线信号受多种因素的影响，如信号衰减、阴影效应和多径效应等，RSSI算法的定位误差较大。
2. 基于卡尔曼滤波的定位算法基于卡尔曼滤波的定位算法是一种利用系统模型和观测模型对目标物体位置进行预测和修正的算法。
该算法通过将传感器测量结果与系统模型进行融合，得到更准确的位置估计值。
室内定位技术的使用技巧与位置跟踪算法研究
室内定位技术的使用技巧与位置跟踪算法研究近年来，室内定位技术的发展得到了广泛的关注和应用。
随着智能手机等移动设备的普及，人们对于在室内环境中实现准确的定位需求越来越迫切。
本文将探讨室内定位技术的使用技巧以及相关的位置跟踪算法研究。
一、室内定位技术的使用技巧1. Wi-Fi定位技术Wi-Fi定位是一种基于无线网络的定位技术，通过收集周围Wi-Fi信号的强度和位置信息，结合事先建立的信号强度数据库，可以实现室内定位。
使用Wi-Fi定位技术时，需要确保Wi-Fi网络覆盖全室，并提前进行信号强度地图的收集和创建。
此外，为了提高定位的精准度，还可以结合其他传感器如陀螺仪、加速度计等进行辅助定位。
2. 蓝牙定位技术蓝牙定位是一种基于蓝牙信号的室内定位技术，通过收集周围蓝牙设备的信号强度和位置信息，结合预先部署的蓝牙信标，可以实现室内定位。
使用蓝牙定位技术时，需要在室内部署一定数量的蓝牙信标，这些信标会发送特定的蓝牙信号，手机等移动设备可以通过接收到的信号强度来确定自身的位置。
3. 超声波定位技术超声波定位是一种利用超声波传感器测量声波传播时间来实现室内定位的技术。
通过在室内安装一定数量的超声波传感器，以及将移动设备上的超声波发射器和接收器组合，可以实现室内定位。
超声波定位技术主要通过测量超声波的传播时间来计算出移动设备的距离和位置。
二、位置跟踪算法研究1. 需要用到的相关算法(1) 粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于蒙特卡洛采样的状态估计算法，在室内定位中具有较好的效果。
该算法通过采样一定数量的粒子，并使用粒子的权重来表示其在估计位置中的可能性，通过递归地更新粒子的权重，最终获得位置的估计结果。
(2) 扩展卡尔曼滤波算法扩展卡尔曼滤波算法是一种常用的状态估计算法，在室内定位中也有广泛的应用。
该算法通过线性化非线性运动模型和测量模型，通过递归地更新卡尔曼滤波器的状态和协方差矩阵，可以获得位置的估计结果。
2. 位置跟踪算法的改进与优化(1) 多传感器融合在室内定位中，使用多个传感器可以提供更准确的位置估计结果。
一种基于iBeacon的改进型KNN位置指纹室内定位算法
短距离、低成本的无线连接替代电缆连接，从而为现存的数 文中进行室内定位区域的形状为 长１０．６ ｍ，宽６ ｍ的矩形 ，在
据 网络和小型的外围设备接 口提供统一 的连接ｕＪ。目前，蓝 室内的４个角以及对角线交点上分别放置一个ｉＢｅａｅｏｎ￣Ｎ，
牙技术 已经在 日常生活 中随处可见了，已经被广泛应用到了 ｉＢｅａｃｏｎ使用的是蓝牙４．０标准规范其覆盖范围达到１ｏ０ ｍ以
位领域有着非常明显的优势。 自从蓝牙标准规范颁布 以来，利用蓝牙技术实现室内定
位 的研究一直都在进行，并且提 出了很 多基于蓝牙 的定位方
２ ０ …Ｑ Ｑ Ｑ…～ …．Ｄ一一 ＊ Ｂｅａｃｏｎ基站分布 １
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满足 室内环境 下基于 位置服务 的各种 需求。本文针对基于
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指 纹标定方法 中常用的ＫＮＮ算法 进行了改进 ，提 出了一种
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Ｗ－ＫＮＮ算法。在最终确定定位 点位置时，使用定位 点ＲＳＳＩ
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与参考 点ＲＳＳＩ的欧 氏距离倒数 的归一化值作为权值 。仿真 ，
实验结果表明，与传统基于邻近算法 （Ｋ－Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ，
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３７．６％。同时，本文还提 出了一种空间过滤的算法 ，将与定位
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４
５
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点信号强度 差距较大 的参 考节点进行滤 除，将本文 提出的
实 验 室 长 （ｍ ）
Ｗ－ＫＮＮ计 算速 度 提 升了３４．５％。
改进的全局最近邻查询算法及其在空间数据库中的应用
近邻 查询处 理算法 ，以及一种新 型 的裁 剪规则 ，但是 ，这 种 新 型的裁剪规则应 用于 Ｒ树类 型的索 引结 构 ，其查 询效果 不 太 明显 。在 文献 【】中 ，则 主要对二 维平 面中的线段 对象 的 ７
Ｉ ｐ ｏ ｅ ｏ ａ ａ ｅ ｔＮｅｇ ｂ ｒ Ｓ ａ ｃ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｔ ｐ ｉａ ｉ ｎ ｍ ｒ ｖ ｄ Ｇｌ ｂ ｌＮｅ ｒ ｓ ｉ ｈ ｏ ｅ ｒ ｈ Ａｌ ｏ ｉ ｈ ａ ｄ ｉ Ａｐ ｌ ｔｏ ｓ ｃ ｉ ｐ ｔａ ｔ ｂ ｓ ｓ ｎ Ｓ ａ ｉ ｌＤａ ａ ａ ｅ
最 近邻 查询处 理算法 进行探讨分 析 。当数 据集合 Ｐ和参考 集
合 Ｒ为 同一集 合时 ，基 于索 引结 构的任 意对象 的最 近邻很 可
能分 布在该对 象 的同一个或 者相邻 叶节点 中 ，已有 的基 于 Ｒ
树 的全局最 近邻查询 算法 中，对该情况并 没有进行深入考 虑 ， 在文献 【】中，也只是给 出了不依赖 于索引结构 的解决方 法。 ４
１ 引言
作为空间数据库中一种非常重要的查询类 型 ，全局最近邻 查询方法在数据分析 、数据挖掘和知识 发现 等众 多领域有着广 泛的应 用。全局最近邻查询的含义是指 ，对 于给定 的基础集合 Ｐ中的所有对象 ，在参 考集合 Ｒ中查询距离最近 的对象 。在应 用 中，基础集合 Ｐ和参考集合 Ｒ可以是 同一个数据集合 。从全
ｓａ ｉ ｔ ． ｔｂ ｌ ｙ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｔ ｌ ａａ ａ ｅ ｓ ａ ｉｌ ｕ ｒ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ；ａｌ ｎ ａ ｅ ｔ ｎ ｉｈ ｏ ｒ ｑ ｅ ； ｌｎ ｗｅ ｐ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ｙ ｗｏ ｄ ：Ｓ ａ ｉ ｔ ｓ ； ｐ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｔｏ ｓ ｌ － ｅ ｒ ｓ－ ｅｇ ｂ ｕ ｕ ｒ ｐ ａ ｅ ｓ ｅ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ａｄ ｂ ａｑ ｙ ｙ ｉ
《基于RSSI的室内位置指纹定位算法研究》范文
《基于RSSI的室内位置指纹定位算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的不断发展，室内定位技术已经成为众多领域的重要应用，如智慧城市、无人驾驶、应急救援等。
其中，基于接收信号强度指示（RSSI）的室内位置指纹定位算法因其简单、易实现和低成本的特点，得到了广泛关注。
本文旨在研究基于RSSI的室内位置指纹定位算法，分析其原理、优势及挑战，并提出相应的改进策略。
二、RSSI室内位置指纹定位算法原理RSSI室内位置指纹定位算法基于无线信号传播的原理，通过收集特定位置上的无线信号强度信息（RSSI值），构建室内环境的指纹数据库。
当设备进入该区域时，通过比较实时采集的RSSI 值与指纹数据库中的数据，确定设备的位置。
该算法主要包含离线阶段和在线阶段两个部分。
1. 离线阶段：在该阶段，需要收集不同位置上的RSSI值，构建指纹数据库。
具体步骤包括：在室内环境中选择若干个参考点，测量各参考点处不同无线接入点（AP）的RSSI值，并将这些数据存储在指纹数据库中。
2. 在线阶段：在该阶段，设备实时采集所在位置的RSSI值，并与指纹数据库中的数据进行比对，从而确定设备的位置。
常用的比对方法包括最近邻法、K近邻法等。
三、算法优势及挑战基于RSSI的室内位置指纹定位算法具有以下优势：1. 简单易实现：该算法无需复杂的硬件设备，只需通过收集RSSI值即可实现定位。
2. 成本低：相比其他室内定位技术，该算法所需的硬件设备和维护成本较低。
3. 适用范围广：该算法适用于各种类型的室内环境，如办公楼、商场、仓库等。
然而，该算法也面临一些挑战：1. 信号衰减和干扰：无线信号在传播过程中会受到多种因素的影响，如多径效应、信号衰减等，导致RSSI值发生变化，影响定位精度。
2. 指纹数据库构建：指纹数据库的构建需要大量的人力和时间成本，且需要定期更新以适应环境变化。
3. 隐私问题：在收集和处理RSSI数据时，可能涉及用户隐私保护问题。
四、算法改进策略针对上述挑战，本文提出以下改进策略：1. 多源数据融合：将RSSI数据与其他传感器数据（如摄像头、超声波等）进行融合，提高定位精度和稳定性。
一种改进的LANDMARC室内定位算法
一种改进的LANDMARC室内定位算法段瑞珍;李海宁;徐萌【摘要】针对射频定位LANDMARC算法精度差的问题,提出了一种改进算法,依据最邻近参考标签到阅读器的距离及其接收的信号强度指示RSSI(received signal strength indicator),通过拉格朗日插值法,得到阅读器到待定位标签的距离,并通过三边定位求得待定位标签的坐标.通过软件仿真分析改进后的算法比原算法的定位精确度提高了65％左右,最小误差由原算法的0.39 m降低为0.015 3 m.实验数据表明,该改进算法在室内定位系统中具有较高的应用价值和广阔的应用前景.【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》【年(卷),期】2016(021)005【总页数】4页(P86-89)【关键词】射频;LANDMARC;参考标签;拉格朗日插值法【作者】段瑞珍;李海宁;徐萌【作者单位】哈尔滨理工大学荣成学院,山东威海264300;哈尔滨理工大学荣成学院,山东威海264300;哈尔滨理工大学荣成学院,山东威海264300【正文语种】中文【中图分类】TP391.4随着物联网技术的高速发展，人们对移动物体位置信息的准确性的要求越来越高，针对目前应用比较广泛的全球定位系统GPS[1-2]，它能够提供较精确的室外定位服务，但是由于建筑物的屏蔽作用令其室内定位精度较差，所以考虑其定位精度和成本等方面的因素，并不适合于室内定位，为此人们提出了基于射频识别技术RFID的定位[3-5].RFID定位算法根据其原理可以分为两类：基于测距的算法和基于非测距的算法.其中基于测距的算法是通过到达时间TOA (time of arrival)[6]、到达时间差TDOA(time difference of arrival)[7]、到达角度AOA(angle of arrival)[8-9]等来进行定位的.比较常用的为三边定位，但其算法在定位过程中会存在测距误差，使定位结果准确度不高[10].基于非测距算法原理是通过场景分析求得待定位标签的位置，主要有BVIRE[11]、VIRE[12]和LANDMARC算法.LANDMARC由于其算法简单的优点而得到广泛应用，但LANDMARC算法的定位精度很大程度上依赖于参考标签的密度，其定位精度较差[13-14].针对三边定位及LANDMARC算法的定位缺点，本文提出一种改进的LANDMARC插值室内定位算法.LANDMARC是一种采用参考标签来实现定位的算法[15-18].具体实现过程是先在室内放置一些参考电子标签，参考标签的位置已知，然后把待定位标签的RSSI值和参考标签的RSSI值进行比较，找出与定位标签的RSSI最接近的参考标签，利用参考标签的位置来推测定位标签的位置[19].设定有K个阅读器，M个参考标签和N个待定位标签.设定读写器接收待定位标签的信号强度矢量为：对于参考标签，设定其对应的信号强度为表示第k个阅读器测到第m个参考标签的信号强度，其中，m∈1,M,k∈1,K.通过欧氏距离来表示参考标签和待定位标签的相似度：对于待定位标签待定位标签和参考标签的相似矩阵为选取l个离待定位标签距离最近的参考标签，并赋其权重为依据最邻近参考标签的坐标计算待定位标签，计算其位置坐标为定位误差为LANDMARC系统定位精度很大程度上受到参考标签密度影响，为提高系统的定位精度，就要放置较多的参考标签，但参考标签数量的增加会造成标签之间的信号干扰，这样反而会影响系统的定位精度[20].针对LANDMARC算法存在的以上不足，本文提出了一种基于拉格朗日插值改进算法.改进后算法定位模拟系统如图1所示.参考标签到阅读器距离为电子标签的RSSI值和距离d相关，采用拉格朗日插值法来计算待定位标签与阅读器的距离，即式(9).通过拉格朗日插值算法可以求得待定位标签到阅读器的距离，然后采用三边定位算法进行定位，选取最邻近的三个阅读器，得到式(11).求解式(11)得到定位标签的位置为其中为了验证改进后算法的定位效果，本文进行仿真实验，在8×8 m2的区域内，放置4个读写器，49个参考标签，并随机选取了20个待定位标签，分别用LANDMARC算法和改进算法进行定位，定位结果如图2所示.根据图2的仿真结果可以清楚地看出改进后算法的定位效果优于改进前算法.根据定位结果分析两种算法的整体定位误差，其误差分析结果如图3所示.通过图3的误差结果分析可以看出改进后算法整体的定位误差远小于改进前算法，并且改进前算法的定位误差非常不稳定，外界的干扰对定位误差影响较大，改进后算法则整体比较稳定，可以更好地适应不同的室内环境，达到比较好的定位效果. 本文针对LANDMARC定位算法在定位精度方面存在的问题，以及三边定位获取距离有较大的测距误差的缺陷，提出了拉格朗日插值法来对现有算法定位精度差的问题进行改进，改进后的算法在不增加成本的情况下降低了定位误差，能够更好地适用于情况更复杂的室内环境系统中，很大程度上减小了外界干扰的影响，定位精度有了比较理想的提高.本文通过软件仿真分析，改进后的算法比原算法的定位精确度提高了65%左右，最小误差由原算法的0.39 m降低为0.015 3 m.实验结果表明，改进后算法在室内定位系统中具有较理想的结果.分析不同环境下的最邻近的参考标签的选取个数会对定位精度产生影响，针对此问题，今后的研究方向会对具体环境下的最适宜最邻近参考标签个数进行分析.。
室内定位算法的研究与优化
室内定位算法的研究与优化第一章研究背景与意义室内定位算法是近年来基于无线通信技术的一个重要研究领域。
室内定位技术可以实现对室内空间中人员、物品或设备的准确定位，实现室内导航、资源管理、安全监控等功能，对于提升室内空间的智能化程度和用户体验具有重要意义。
然而，室内环境的复杂性和无线信号的传播特性给室内定位算法的研究和实现带来了挑战。
相比于室外环境，室内环境受到墙壁、隔板等物体的遮挡，信号传播受到干扰和衰减的影响更为严重。
因此，如何准确、稳定地定位室内目标成为了研究重点。
第二章室内定位算法及其原理2.1 全局定位算法全局定位算法是一种基于场景特征的定位方法。
该算法通过构建室内环境的场景模型，根据场景中的特征点和物体位置进行定位。
主要包括基于图像处理的算法、基于超声波的算法等。
全局定位算法的优点是准确性高，但受到室内环境变化的影响较大。
2.2 基于信号强度的定位算法基于信号强度的定位算法通过测量接收信号强度指示（RSSI）来计算目标位置。
该算法利用无线信号在空间中的衰减规律，通过建立信号强度与距离之间的映射关系来进行定位。
该算法简单易行，但由于受到多径效应、干扰等因素影响，定位精度较低。
2.3 基于时间延迟的定位算法基于时间延迟的定位算法利用无线信号在传播过程中的时间延迟来计算目标位置。
常见的算法有到达时间差（TDOA）算法、基于超宽带（UWB）技术的定位算法等。
该算法在复杂室内环境中的定位精度较高，但需要高精度的时钟和硬件支持。
第三章室内定位算法的优化方法3.1 信号预处理信号预处理是一种对接收到的信号进行处理和滤波的方法。
通过去除噪声、抑制干扰等手段，可以提高定位算法的准确性和稳定性。
常见的信号预处理方法有高斯滤波、中值滤波等。
3.2 场景建模与匹配场景建模与匹配是一种利用室内环境的结构信息进行定位的方法。
通过建立室内环境的场景模型，将实际观测到的信号特征与模型进行匹配，可以提高定位的准确性。
常见的场景建模与匹配方法有拓扑图方法、粒子滤波方法等。
基于LANDMARK系统的KNN室内定位改进算法
基于LANDMARK系统的KNN室内定位改进算法针对LANDMARC系统中传统k最近邻算法（KNN）中定位精度不高计算量大的问题，提出了一种改进的定位算法，通过利用MICA2传感网络协助，把整个定位区域分成若干个分区，利用传感网络确定目标节点在哪一个分区，消除远离目标节点的参考节点，缩小了k值的选取范围，在分区内再采用基于泰勒级数展开法的KNN算法计算出目标节点的坐标提高精度，并依据改进后的算法开发出了相应的软件界面实测表明本文提出的算法在精度上比原算法有了明显的提高。
标签：射频识别技术（RFID）;无线传感网络;最近邻算法（KNN）;接收信号强度指示（RSSI）0 引言随着物联网的发展，位置服务（LPS）受到人们越来越多的关注，对移动目标定位方法的研究也随之深入。
针对室内复杂环境的定位技术一直是研究的难点。
目前，RFID定位技术[1]以其非接触、非视距、高灵敏度和低成本的优点，正在成为室内定位系统的优选技术，受到了更多的关注。
目前，出现了许多利用RFID进行定位的定位系统，如LANDMARC[2]、SpotOn[3]、BVIRE等。
K-最近邻算法（KNN）作为常用的定位算法，通过比较目标节点信号强度值（RSSI）与各个参考节点信号强度值（RSSI）的相对大小，计算目标节点的坐标。
由于RSSI容易受环境中温度和噪声的影响，在选择K个参考节点时常常会包含那些偏离目标节点较远的参考节点，对定位精度造成很大影响。
本文针对K-最近邻算法存在的这些问题提出一种改进方法，首先利用传感器信息建立网络协助，确定目标节点所在的区域，计算目标节点的初步坐标，最后利用Taylor级数展开方法对坐标迭代，得到目标节点的精确位置，提高定位精度。
1 K-最近邻定位算法假设有m个读写器和n个参考节点以及u个目标节点。
对任一目标节点，其场强值向量表示为，其中Tj代表第j个读写器采集到的目标节点场强值;对第i个参考节点，其场强值向量表示为，其中代表第j个读写器采集到的参考节点i 的场强值。
室内定位算法研究与实现
室内定位算法研究与实现一、室内定位算法的研究背景随着移动互联网、物联网等技术的发展，人们对室内定位技术的需求越来越大。
在室内环境下，GPS、北斗等卫星定位技术受限，无法满足精准定位的需求。
因此，研究基于WiFi、蓝牙、NFC等室内定位算法成为了目前的热点话题。
二、常见的室内定位算法1.基于WiFi信号的室内定位算法利用精细的WiFi信号强度指纹地图，可以在室内环境下实现厘米级的定位精度。
该算法需要较大的存储空间来存储地图数据，同时对WiFi信号的采集和处理也需要较高的计算能力。
2.基于蓝牙信号的室内定位算法蓝牙信号的强度会受到物理障碍物、天线方向、电子设备干扰等因素的影响，因此基于蓝牙信号的定位精度相对于WiFi而言要低一些。
但是，相对于WiFi，蓝牙的耗电量更低，更适合移动设备的定位需求。
3.基于惯性传感器的室内定位算法惯性传感器可以检测并记录三维空间运动，包括加速度、角速度和磁场强度等参数。
利用这些参数，可以推算出设备的运动轨迹和位置信息。
但是，惯性传感器的精度会随着时间的推移而逐渐减小，需要结合其他定位算法（如WiFi、蓝牙）来校准和补偿。
三、算法实现1.数据采集首先需要在室内环境下采集一组WiFi、蓝牙信号强度值和惯性传感器数据。
可以利用手机、智能手表等设备采集。
2.数据处理接下来需要对采集到的数据进行处理。
比如，将WiFi信号强度值转化为数值型的数据，并将所有数据按时间戳排序。
3.算法优化针对采集到的数据进行优化，包括滤波、去噪、数据补偿等，提高定位算法的准确性和鲁棒性。
4.定位精度评估最后对定位算法的精度进行评估。
可以利用离线测试或在线测试进行评估。
离线测试需要预先准备好测试数据集和坐标信息，然后对算法的定位误差进行评估。
在线测试需要在真实环境下进行，利用已知的位置信息和算法测出的位置信息进行对比，评估算法的实际精度。
四、应用前景室内定位算法在室内导航、定位服务、安防监控等领域都有广泛的应用前景。
高精度室内定位技术研究与改进
高精度室内定位技术研究与改进近年来，室内定位技术的发展迅猛，随着无线电频段的拍照、信号处理、位置估计和地理信息系统的重视，高精度室内定位技术研究与改进成为了当下一个热门的研究领域。
本文将从室内定位技术的基本原理、现有技术的研究与改进以及未来发展方向等几个方面进行探讨。
首先，室内定位技术的基本原理是通过收集室内环境中的信号信息，利用算法将其转化为可用的位置信息。
室内定位技术主要包括无线定位和红外定位两种方式。
无线定位技术利用WiFi、蓝牙、Zigbee等无线设备的信号强度或时间差等特征来推算位置信息，而红外定位技术则通过红外传感器感知红外发射器或接收器的位置来进行定位。
无论是无线定位还是红外定位，都需要通过离散点的位置信息来构建一个连续的位置场景。
当前，广泛应用的室内定位技术包括信号强度定位、ToF定位、指纹定位等。
信号强度定位是利用接收设备的无线信号强度与距离之间的关系进行推测，但由于多种因素的干扰，其精度较低。
ToF定位则基于时差测距原理，利用发送和接收时的时间差来计算距离，精度较高。
指纹定位则是通过预先采集地点各个位置的信号指纹数据，再根据当前的信号指纹进行匹配从而进行定位。
这些技术在实际应用中都有其优劣之处。
为了提高室内定位技术的精度，研究者们提出了一系列改进方法。
首先，基于深度学习的室内定位方法得到了广泛应用。
通过深度学习算法对大量的信号数据进行分析和挖掘，可以提取出更加准确的位置特征，从而提高定位精度。
其次，引入地理信息系统(GIS)技术可以使得室内定位系统与室外环境相连。
通过将室内定位数据与地图信息相结合，可以提供更加准确的位置服务。
此外，还可以利用多传感器融合技术来提高定位精度。
通过将不同类型传感器的数据进行融合，可以消除单一传感器的局限性，从而提高定位的准确性和可靠性。
除了对现有技术的改进，未来的室内定位技术还有很大的发展空间。
一方面，随着物联网的快速发展，室内定位技术将与其他各类智能设备相结合，形成更加智能化和智慧化的环境。
室内定位技术中的定位精度提升算法研究与系统设计优化
室内定位技术中的定位精度提升算法研究与系统设计优化室内定位技术是指在室内环境中使用各种传感器和无线通信技术来确定移动设备或人员的准确位置。
它已经广泛应用于室内导航、智能家居、商场布局优化等领域。
然而，室内环境的复杂性和多样性给室内定位系统的定位精度带来了挑战。
为了提高室内定位系统的定位精度，研究人员提出了各种定位精度提升算法并进行了系统设计优化。
为了提高室内定位系统的定位精度，研究人员针对不同的室内定位技术提出了不同的算法。
下面将重点介绍三种常用的室内定位技术及其相应的算法。
1. WiFi定位技术WiFi定位技术利用无线信号的信号强度指纹来确定设备的位置。
它最常见的算法是基于指纹匹配的方法。
其原理是通过事先采集室内环境中各个位置的WiFi信号强度指纹，然后在定位时将实时采集到的WiFi信号强度与数据库中的指纹进行匹配来确定位置。
为了提高WiFi定位技术的定位精度，研究人员提出了多种指纹匹配算法。
例如，基于最近邻算法的指纹匹配方法可以通过比较采集到的WiFi信号强度与数据库中的指纹来找到最相似的指纹，并确定位置。
另外，基于贝叶斯理论的指纹匹配方法利用贝叶斯推理来计算最可能的位置。
此外，WiFi定位技术的系统设计也对定位精度有影响。
例如，部署合适数量和位置的WiFi接入点可以提高定位精度。
此外，使用多个频段的WiFi信号和多个天线来采集信号强度指纹也可以提高定位精度。
2. 蓝牙定位技术蓝牙定位技术利用蓝牙信号的接收信号强度来确定设备的位置。
它的算法原理与WiFi定位技术类似，也是通过比较实时采集到的蓝牙信号强度与事先采集到的指纹数据库来确定位置。
为了提高蓝牙定位技术的定位精度，研究人员提出了一些改进算法。
例如，基于时间差异的算法可以利用多个蓝牙信号接收器之间的信号传播时间差来确定位置。
另外，基于机器学习的算法可以通过对大量数据的学习来提高定位精度。
系统设计上，蓝牙定位技术可以使用多个蓝牙信号接收器来覆盖整个室内环境，以提高定位精度。
基于一种优化的KNN算法在室内定位中的应用研究
（ 西北 工 业 大 学 电 子 信 息 学 院 ， 陕 西 西安 ７ １ ０ ０ ７ ２ ） 摘要 ： 根 据 位 置指 纹 室 内 定位 算 法 的理 念 ，提 出 了一 种 旨在 减 小计 算 量 的 定位 方 法 ，并 将 此 方 法应 用 于 Ｋ Ｎ Ｎ 算 法 中 。以 Ｋ Ｎ Ｎ 算 法 为例 ， 理 论 上 分 析 了其 计 算 量 优 化 的 情 况 ， 并在此优化算法的基础上 ， 通 过 仿 真 比较 了 Ｋ 的 取值 、 Ａ Ｐ 节 点 的 位 置 及 数 量 对 定 位 精 度 的 影 响 。 结 果 表 明 该 算 法 不但 能 够保 证位 置 指 纹 室 内定位 的 精 度 ， 而且 还 能 有 效 的 减 小定 位 过 程 中的 计 算 量 。该 方 法 同样 可 以推 广 到 其 他 位 置 指 纹 定 位 算 法 中 ， 能在 理 论 上 解 决位 置指 纹 定 位 算 法 的 计 算 量 问题 。 关 键 词 ：室 内定 位 ； 位置指纹 ； 计 算量 ； Ｋ Ｎ Ｎ
ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ，ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ，ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ Ｋ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ＡＰ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｂ ｙ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ． Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｉ ｓ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｂ ｙ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ Ｋ ＮＮ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｉ ｓ ａ ｌ ｓ ｏ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｏｒ ｆ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ｔ ｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｉ ｎ ｄ ｏ ｏ ｒ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｆ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ；ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ；ＫＮＮ
室内定位算法研究及其在智能导航中的应用
室内定位算法研究及其在智能导航中的应用随着智能化时代的到来，我们的生活越来越离不开科技的支持。
而在室内，定位技术的应用正逐渐成为生活中的重要一环。
对于室内导航的实现，室内定位算法是关键所在。
本文将就室内定位算法的研究以及其在智能导航中的应用进行探讨。
一. 室内定位算法研究1. 跟踪室内定位算法跟踪算法是提供测量初始位置及掌握实时位置信息的主流算法，在室内定位系统中得到广泛应用。
跟踪算法采集了位置信息后，即可根据移动特征和地图信息预测下一次位置。
其中最常用的算法有粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法等等。
粒子滤波算法是一种基于蒙特卡洛分析的定位算法，可用于处理非高斯和非线性情况。
在中小型区域中，该算法运行速度较快，能够提供较高的定位精度，可用于节点定位。
卡尔曼滤波算法是一种递归的最优解算法，适用于线性系统，思路简单，运行效率较高。
但是有一定局限性，无法处理非线性问题。
在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
2. 基于信号强度的室内定位算法基于信号强度的定位算法是一种被广泛应用的算法，如WiFi定位、蓝牙定位等。
该算法通过采集接收器收到的信号强度来确定当前位置，因而该算法的精度会受到环境中障碍物、多路径等因素的影响。
在该算法中，我们可以使用K近邻算法、最小二乘法等算法来处理数据。
K近邻算法通过找到最接近的邻居点，计算每个邻居点的距离并计算平均值以确定信号。
而最小二乘法则寻找最合适的曲线来拟合位置与强度之间的关系。
二. 室内定位算法在智能导航中的应用1. 虚拟导游在博物馆、展览馆等场所内，基于室内定位算法的虚拟导游可以为参观者提供更为详细的展品信息。
当参观者靠近某个展品时，导游系统会通过室内定位技术自动播放相关视频或音频，使参观者获得更加完整的展品信息。
2. 室内广告投放基于室内定位技术，商家可以为用户提供更精准的广告推送。
当用户进入商场或服装店时，通过室内定位系统可以知道用户所在位置，并向用户推送相应的优惠信息。
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》范文
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术逐渐成为研究热点。
WiFi因其广泛覆盖和易于部署的特点，成为室内定位的主要手段之一。
然而，传统的WiFi定位方法往往受到信号衰减、多径效应等因素的影响，导致定位精度不高。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN（加权K近邻）算法的WiFi室内定位方法。
二、传统WiFi室内定位的局限性传统的WiFi室内定位方法主要依赖于信号强度进行定位，但由于室内环境复杂，信号衰减和多径效应等问题使得定位精度受到很大影响。
此外，传统的定位方法往往忽略了用户设备的移动性和环境变化的实时性，导致定位结果不够准确。
三、改进K-means聚类算法为了解决上述问题，我们引入了改进的K-means聚类算法。
该算法通过对WiFi信号进行聚类分析，将相似的信号分组，从而减少信号的冗余和干扰。
在聚类过程中，我们采用了基于密度的聚类方法，提高了聚类的准确性和鲁棒性。
同时，我们通过对K 值进行动态调整，以适应不同环境和用户设备的变化。
四、WKNN算法WKNN算法是一种基于距离的近邻算法，通过计算待测点与已知参考点之间的距离，选择距离最近的K个点作为近邻，然后根据这些近邻的信息进行加权计算，得到待测点的位置信息。
在我们的方法中，我们利用改进的K-means聚类结果，选择聚类中心作为参考点，计算待测点与这些参考点之间的距离，并利用WKNN算法进行加权计算。
五、方法实现我们的方法主要包括以下几个步骤：首先，通过改进的K-means聚类算法对WiFi信号进行聚类分析，得到各聚类中心的位置信息；然后，利用WKNN算法计算待测点与各聚类中心之间的距离，并选择距离最近的K个聚类中心作为近邻；最后，根据这些近邻的信息进行加权计算，得到待测点的位置信息。
六、实验与分析我们通过实际实验验证了该方法的有效性。
室内定位技术的精度提升方法与实践
室内定位技术的精度提升方法与实践随着人们对室内定位技术的需求日益增加，如何提高其定位精度成为了研究者们关注的焦点。
室内定位技术的发展已经从最初的无线信号强度定位到了基于蓝牙、Wi-Fi、惯性传感器和超声波等多种技术的综合应用，但是在现实应用中，室内定位的精度仍然有待提高。
本文将探讨室内定位技术的精度提升方法和实践，并重点关注基于蓝牙和Wi-Fi的室内定位技术。
下面将介绍几种提高室内定位精度的方法。
第一种方法是优化信号分析算法。
在蓝牙和Wi-Fi室内定位技术中，信号接收到的强度和距离之间存在着一定的关系。
通过改进信号解析算法，可以更准确地计算出信号的距离，并以此作为定位的依据。
例如，可以使用加权平均算法来消除异常值的影响，或者利用差分信号强度（RSSI）的变化趋势来估计定位位置。
第二种方法是建立地图数据库。
在室内定位中，建立一个准确而完整的地图数据库对定位精度非常重要。
该数据库应包含室内区域的地理信息、信号覆盖范围和标识等信息。
有了这样一个数据库，可以根据接收到的信号强度或其他特征来匹配和识别定位区域，从而实现室内定位。
第三种方法是引入机器学习算法。
机器学习算法已广泛应用于各个领域，可以通过训练模型来提高室内定位的精度。
通过监督学习，可以将信号强度和距离的关系建模，并根据新的信号数据来预测定位位置。
同时，还可以利用强化学习来实现室内定位精度的增强，通过系统的试错和调整来提高模型的准确性。
第四种方法是利用传感器数据进行辅助定位。
惯性传感器和超声波等传感器可以提供额外的信息，以改善室内定位的精度。
比如，通过结合惯性传感器的加速度计和陀螺仪数据，可以对行走轨迹和方向进行更精确地估计。
超声波传感器可以用于实时监测和辅助室内定位，尤其在定位精度要求较高的环境下效果显著。
通过以上的方法和实践，可以提高室内定位技术的精度。
然而，要想实现更高的精度，仍然面临一些挑战和局限性。
首先，室内环境的复杂性是一个难题，如墙体、家具和人流等都会对信号传播产生干扰。
室内定位与导航系统中的算法改进与性能优化
室内定位与导航系统中的算法改进与性能优化近年来，随着室内定位与导航系统的快速发展，人们可以在室内环境中准确找到目的地并实现导航。
然而，目前的室内定位与导航系统在算法方面仍然存在一些问题，需要进行改进和优化。
本文将重点讨论室内定位与导航系统中的算法改进与性能优化。
首先，对于室内定位系统来说，定位准确性是最基本的需求。
目前广泛使用的方法包括Wi-Fi定位、蓝牙定位和惯性定位等。
然而，这些方法在室内环境中都面临一些挑战，例如信号弱化、多径效应和多楼层干扰等。
为了改善定位准确性，可以考虑以下算法改进和优化。
首先，融合多种传感器数据可以提高定位的准确性。
例如，将Wi-Fi信号强度、蓝牙信号强度和惯性传感器数据进行融合，可以更准确地确定用户的位置。
此外，还可以利用室内地图和环境特征进行辅助定位，如地磁传感器和光传感器等。
通过综合利用多种传感器数据，定位准确性可以得到显著提高。
其次，改进信号处理算法也是提高定位准确性的关键。
对于Wi-Fi定位来说，信号强度的衰减模型是定位算法的基础。
传统的衰减模型通常基于距离的平方反比关系，但在实际环境中信号传播受到很多因素的影响，如墙壁、家具和人体等。
因此，可以采用机器学习模型来建立更准确的信号衰减模型，例如支持向量回归（SVR）和深度学习等。
通过对大量的信号数据进行训练和优化，可以得到更准确的信号衰减模型，从而提高定位的准确性。
此外，室内导航系统中的路径规划算法也需要进行改进与优化。
在室内环境中，路径规划受到各种限制条件的影响，如楼层高度、走廊宽度和门的通行情况等。
因此，传统的路径规划算法无法很好地适应室内环境的特点。
为了解决这个问题，可以采用图论和启发式搜索算法来进行路径规划。
通过构建室内环境的图模型，将各种限制条件作为约束，可以得到符合实际情况的最优路径。
另外，为了提高用户体验，室内导航系统的性能也需要进行优化。
首先，系统的响应速度要足够快，以确保用户能够即时获取导航指引。
《2024年基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》范文
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术逐渐成为研究热点。
WiFi因其广泛覆盖和易于部署的特点，在室内定位领域得到了广泛应用。
然而，传统的WiFi室内定位方法往往面临定位精度不高、计算复杂度大等问题。
为此，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN（加权K最近邻）算法的WiFi室内定位方法，旨在提高定位精度并降低计算复杂度。
二、K-means聚类算法的改进K-means聚类算法是一种常见的无监督学习方法，常用于数据分类和聚类。
然而，传统K-means算法在处理大型数据集时可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
因此，本文对K-means算法进行了以下改进：1. 初始化优化：采用基于密度的初始化方法，选择具有代表性的样本作为初始聚类中心，以降低陷入局部最优的风险。
2. 距离度量改进：引入一种基于信号强度的加权距离度量方法，以更好地反映不同WiFi信号间的关系。
3. 迭代优化：引入一种局部搜索策略，对聚类结果进行微调，以提高聚类效果。
三、WKNN算法的引入与应用WKNN算法是一种基于距离度量的分类与回归方法，其通过计算待测样本与已知样本之间的相似度，实现对未知样本的分类或回归。
在WiFi室内定位中，WKNN算法可以用于根据接收到的WiFi信号强度信息，估算出移动设备的位置。
本文将WKNN 算法与改进的K-means聚类算法相结合，形成一种混合定位方法。
具体步骤如下：1. 利用改进的K-means算法对WiFi信号强度数据进行聚类，得到各聚类中心及对应的区域。
2. 根据待测设备接收到的WiFi信号强度信息，利用WKNN 算法计算其与各聚类中心的相似度。
3. 根据相似度结果，将待测设备分配到最相似的聚类中心所代表的区域。
4. 通过加权的方式综合考虑多个WiFi接入点的信息，进一步提高定位精度。
四、实验与分析为验证本文提出的基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法的性能，我们进行了实验分析。
室内定位技术中基于人工智能的算法设计与性能优化
室内定位技术中基于人工智能的算法设计与性能优化随着人工智能技术的不断发展，室内定位技术也得到了巨大的突破和改进。
基于人工智能的算法设计和性能优化成为了实现精准室内定位的关键因素。
本文将从算法设计和性能优化两个方面，探讨室内定位技术中基于人工智能的创新和发展。
首先，算法设计是实现室内定位准确性的核心。
在人工智能的支持下，我们可以利用深度学习算法和神经网络结构来实现室内定位。
深度学习可以通过学习大量的数据和特征，自动提取和识别室内环境中的各种信号特征，从而实现室内位置的准确定位。
同时，还可以结合传感器和辅助设备，通过多源信息进行融合和交叉验证，提高定位的精度和鲁棒性。
其次，性能优化是保证室内定位技术实用性的重要因素。
人工智能的算法设计需要考虑到实时性和效率性，以满足实际场景的需求。
在算法设计阶段，可以通过优化模型结构、参数调整和特征选择等手段，提高算法的计算速度和准确度。
同时，还可以运用特定的训练策略，提高模型的泛化能力和适应性，适应不同室内环境的复杂性和变化性。
另外，基于人工智能的算法设计应注重对室内环境特征的建模和分析。
室内空间的复杂性和多样性要求我们对室内环境中的各种特征进行建模和分析。
例如，可以利用深度学习模型提取出墙壁、家具和人体等特征，并通过特征匹配和定位算法来实现位置的精确定位。
同时，还可以利用大数据和智能化算法，分析室内空气质量、光照强度和温湿度等环境因素，为用户提供更好的室内定位体验。
除了算法设计和性能优化，还需考虑到系统的可扩展性和可靠性。
室内定位技术往往需要在大规模场景中运行，因此需要考虑系统的扩展性，以适应不同规模和复杂度的室内环境。
同时，在实际应用中，还需要解决信号干扰、多路径效应和误差累积等问题，以提高系统的稳定性和可靠性。
在室内定位技术中基于人工智能的算法设计与性能优化方面，我们可以借鉴其他相关领域的研究成果，并结合室内环境的特点，进行创新和改进。
例如，可以借鉴计算机视觉和图像处理领域的研究成果，将室内环境映射成二维或三维的视觉特征，利用卷积神经网络等深度学习模型来实现定位。
室内定位技术研究与优化
室内定位技术研究与优化第一章引言随着移动互联技术的发展，我们离不开智能手机和移动互联应用。
在室内，如何准确地定位用户位置并提供实时信息称为一种非常重要的技术。
目前，室内定位技术已经越来越成熟和广泛使用，涉及商业、医疗、教育，以及旅游等多个领域。
本文将对室内定位技术进行研究和探讨，帮助读者深入了解该技术，掌握其各个方面的重要特点和优化。
第二章常见的室内定位技术2.1 Bluetooth技术Bluetooth技术是一种短距离无线通信技术，它主要利用射频信号传输数据。
Bluetooth技术重要特点是低功耗，它非常适用于如定位、监视、追踪等应用。
但是，由于其信号受干扰的影响较大，因此其定位精度不如其他室内定位技术。
2.2 Wi-Fi定位技术Wi-Fi技术用于室内定位，主要是通过分析移动设备和无线局域网之间的信号强度、频率、时延等信息实现定位。
由于Wi-Fi覆盖范围广泛，并可支持多种网络配置，因此它逐渐成为较为流行的室内定位技术之一。
同时Wi-Fi由于其信号可以穿过建筑物墙壁，它的辐射范围比其它无线信号更广。
2.3 RFID定位技术RFID技术主要通过无线电波将标签的数据传输到读取器或ANTENNA。
在室内定位中，标签可以通过贴在墙壁、家具等地方实现定位。
RFID技术标签记录了设备或者个人的位置信息和它们的移动信息，可以提供较为准确的室内定位。
但是，RFID设备的价格较高，而且需要人为介入标签的安装与处理等问题在一定程度上限制了其实际应用。
第三章室内定位技术优化研究目前，室内定位技术在优化上得到了很好的发展。
本节将介绍几种优化方法。
3.1 盲区调整优化在实践应用中，我们通常会发现一些区域会被误判，被称为盲区。
一旦盲区建立，这些区域通常会被忽略，这就影响了室内定位的精度。
为了解决这个问题，可以使用调整方法，通过增加或减少信号发送到不同的设备来调整盲区。
3.2 信号过滤优化在使用Wi-Fi技术进行室内定位时，我们会发现信号的质量会受到干扰的影响；特别是在室内使用中，与室外相比更容易受到信号干扰。
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一种改进的最近邻室内定位算法的研究与实践
作者：姜辉
来源：《建筑与装饰》2019年第22期
摘要由于对位置服务的需求不断增加，用于智能建筑方面基于空间的技术在许多领域得到了广泛的应用。
本文首先介绍了最近邻算法，并基于最近邻提出改进定位算法。
knn信号强度算法提出了一种改进的基于区域的定位算法。
在定位阶段，首先对接收到的信号强度进行补偿和滤波，以减小不同外部因素对定位精度的影响，同时共享定位范圍。
在加权邻域匹配的基础上，选择主参考节点，选择最近的信号强度，最后对定位结果进行计算和验证。
与传统的knn算法相比，改进算法的定位精度提高了22.2%至2.1m，证明了改进算法的可行性。
关键词室内定位;算法;研究
引言
近年来，用于智能建筑方面的室内定位越来越受到关注。
由于wlan网络在很多地方已经相当普遍，因此基于wlan的室内系统以其硬件附加、成本低、使用范围广等优点得到了广泛的应用。
无线局域网空间定位系统大多采用指纹技术，并基于无线局域网定位系统采集室内接入点数据获取信号强度值，用匹配法评估用户的位置[1]。
需要注意的为并非所有登记的RSS 值都对评估进程做出了重大贡献，而且由于多角效应RSS的不稳定值最终降低了定位精度。
1 最近邻定位算法介绍
标记以及读取器的顺序见下图1。
如若说M读取器、U目标标签以及N个参考标签存在。
m-readers读取发送给读取器的n个参考标签和u个目标标签的信号场强度。
在ladmarc系统中有8个场强值，将上述场强值以矢量的形式写出，并注意目标符号的场强矢量[2]。
在公式中，其中表示的为读取的目标标记的字段强度值;参考标签的场强值向量为参考标签的场强向量为，其中代表第j个阅读器督导参考标签i的场强值。
对各个目标标签定义从而得到判断标签近邻程度的效果。
ei越小，距离越近。
通过比较ei值，选择最接近目标标记的k 个参考标记作为下一个相邻标记，其标记号形成一个集合。
k的值可以根据应用环境设置。
这些k个隔壁标签的权重定义为如此一来，，landmarkc系统使用16个参考标签，4个读取器，参考标签之间的距离约为1～2m，最大误差为两米，平均为1米。
2 基于最近邻提出的改进定位算法
2.1 目标标签历史轨迹算法
结果表明，改进对实际测试的准确性有一定的影响，这里给出了一个简短的描述。
由于目标标签的移动速度有限，目标标签的位置在很短的时间内不会发生明显的变化，因此可以根据目标标签的历史位置权重来估计当前位置。
该方法的优点为减少了偶然误差和偶然电磁干扰对定位精度的影响，通过设置目标标志的位置来获得当前时间。
分别于接近时刻之前进行测量，每次测量都使用上述算法来获得估计值。
设当前时刻估计值为; 设第i次历史测量得到的估值为; 考虑历史痕迹后，估计值为（x，y）。
要研究剩余加权函数：
如若q值达到最小值，则可以确定最佳估计位置（x，y），因此，上述公式分别计算x的次导数。
使子导数等于0，并且（x，y）的值可以解析为：
值如下并对应于每个历史位置的权重：
表达式表示，如若历史位置和当前位置之间的距离越近，则越大其在估计中的权重越大。
改进后的算法能更好地克服随机干扰的影响，提高算法的精度和稳定性。
2.2 动态k值设定方法
在实际测量中，通常会出现这样的情况，即一个或多个向量的强度不能被读取。
如若这些标签接近目标的标签，这可能导致在选择下一个相邻的目标标签方面的巨大差异，从而导致在定位上的差异。
目标标签周围的四个标签页未被读取，也许，在目标标签中，四个网格角的另一边，选择下一个相邻的标签为四个标签，这会导致在定位上的大错误。
为避免这种情况，我们可以增加k值设置，一旦添加了一个相关的定位标签，以减少错误的定位，启动和定位程序，可以先设定K的初始值k0，在硬件控制程序中为未读字段强度值设定。
2.3 最近邻标签偏差的自校正
输入机读取标记字段的值不为线性的，而为一个曲线，类似于负指数，如若距离较短场强随距离的变化较快;如若距离较大且目标标记的位置接近读出装置而不为另一个读出装置，则字段的大小在阅读装置附近读到的数据会发生急剧的变化，从而导致读出装置读取数据方向l 值e大于其他三个方向的差L值e，或视读数装置在每个方向的放大而定，在同一距离读到的每一个方向的磁场强度可能各不相同，处理偏离位置的问题，这种各向异性所引起的偏差可作为一种修正。
2.4 最终算法
综合上述改进算法最终为一个过程，以下为算法的详细说明。
①设定不同参数的值，如阅读m的次数，引用n的次数，最后一批相邻的标签k，历史阅读s的意义;②每读标签字段的
值;③在字段强度值中所定义的值，即计算每一个参考标记e;④计算每一个参考值Y的可靠性;⑤根据E和Y的数值选择K最接近的标签;⑥计算最近邻近标签的重量;⑦估计最近相关标签的重量;⑧使用每一个最近的相邻标签作为参考，其余的n-1作为参考标签恢复以获得最近的标签位置的估计，和计算他们的偏差;评价标签的目的为得到一个新的估计;⑨重复步骤s+1，最后的估计为当前值，和以前的历史意义;⑩计算不同历史地点的值;⑪加权——最终目的地评估。
3 硬件系统和实际测试结果
INTELR1000无线电频率识别平台，采用硬件定位系统，包括硬件系统的主要部件：XCTF-8030A无源射频识别标签、IntelR1000射频识别开发平台、PC机、遥控读写器天线。
系统可读取256级信号强度。
采用3对天线分时乘法代替多个数据读取器，以PC机为主机，根据上述算法开发接口软件，建立软硬件坐标系。
在空旷大厅和开放实验室建立了一个定位系统，根据界面上的排列排列参考标签，网格边长为0.7m。
测量误差定义为其中; 为目标标签的估计，表示目标标签的实际位置。
采用统计概率分布函数法，E为实际测量中的位置误差（单位：m），L为横坐标（单位：m），定义为概率分布函数。
测量误差e小于p的横坐标l（e<l），例如p（e<0.5）为测量结果的数目，d小于总测量的0.5m。
时间百分比。
许多测量为在10小时内进行的，并根据测量结果绘制了p（e<l）曲线，为检验不同参数设置对定位精度的影响，分别采用本文提出的算法确定k0值。
在相同的其他条件下改变权重设置并对结果进行分析，在空旷大厅中，采用本文提出的算法，将权重设置为二阶权重，k0为3、4、5。
可见; 时定位效果最好，次之，较差。
于空旷大厅使用这里提出的算法，将k0设置为4，并进行一个实验来调整一级，二级和对数的权重。
认为二阶值最好，如若误差小则一级精度高于两级，但条件不好。
定位精度严重降低，最大定位误差大于一阶精度的初始值。
4 结束语
根据最新定位算法提出了基于平台R1000射频识别的新改进算法，利用多天线乘法取代多个数据阅读器建立硬件定位系统并开发网站的软件接口。
人在步行、物体放置、电磁干扰等情况下无限制进行，接近实际工作环境，实际测量明显提高了改进算法在恶劣环境下的适应性和稳定性，最大定位误差减小，平均定位精度比相邻算法提高约20%。
参考文献
[1] 张会清，苏园竟，陈一伟.基于WiFi位置指纹室内定位算法的研究与实践[J].自动化技术与应用，2018，37（3）：55-58.
[2] 李新春，侯跃.基于改进AP选择和K最近邻法算法的室内定位技术[J].计算机应用，2017，37（11）：3276-3280.。