[发明专利]一种基于KD树和改进加权KNN的室内指纹定位方法有效
| 申请号： | 202010712334.7 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111918211B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 王俊伟;耿友林;童潼 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | H04W4/021 | 分类号： | H04W4/021;H04W4/33;G06V10/74;G06K9/62;G01S5/02 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于KD树和改进加权KNN的室内指纹定位方法，包括步骤：1.1构建RSS指纹数据库；1.2采集不同位置的RSS序列，并对采集到的RSS序列进行均值平滑滤波处理，得到滤波后的RSS指纹信息；1.3基于RSS指纹数据库构建KD树存储结构，将得到的滤波后的RSS指纹信息输入KD树存储结构进行处理，得到K个近邻点的RSS指纹特征；1.4计算K个近邻点的RSS指纹特征与滤波后的RSS指纹信息的余弦相似度，得到K个近邻点的RSS指纹特征与滤波后的RSS指纹信息的余弦相似度的系数；1.5将得到的余弦相似度系数输入softmax加权KNN算法中进行处理，输出概率相似度作为加权KNN算法的权重，并计算得到最终定位结果。本发明提升了室内定位精度和定位效率，也降低了终端差异对定位精度的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 kd 改进 加权 knn 室内 指纹 定位 方法 | ||
【主权项】：
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