[发明专利]一种基于集成HWKNN的WiFi室内定位方法有效
| 申请号： | 201710600157.1 | 申请日： | 2017-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN107484123B | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 陈绍建;龙云亮 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04W4/02 | 分类号： | H04W4/02;H04W4/33;H04B17/318;H04B17/391 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张钦满 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于集成HWKNN的WiFi室内定位方法，包括：1)构建可靠的室内WiFi指纹数据库；2）根据建立的指纹数据库，估计出每个接入点的位置坐标以及对应的室内路径损耗模型；3）当计算待定位节点和指纹数据库之间的欧式距离时，利用2）得到的室内路径损耗模型为相应的维度赋予权重；4）对步骤3）得到的欧式距离选出K个距离最小的参考点，并根据信号强度相似度对K个参考点进行加权并确定待定位节点位置；5）将步骤2‑4）的方法作为一种弱定位方法，通过随机选取K值的大小和接入点的个数组建若干个弱定位估计器来最终估计出待定位节点的位置坐标。本发明中提出的定位算法能够有效的增强室内定位的鲁棒性，最终实现室内的精准定位。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 hwknn wifi 室内 定位 方法 | ||
【主权项】：
一种基于集成HWKNN的WiFi室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建可靠的室内WiFi指纹数据库；2)根据建立的指纹数据库，估计出各个接入点的位置坐标以及每个接入点的室内路径损耗模型；3)在计算待定位的指纹信息和构建的指纹数据库中的每个指纹之间的欧式距离时，利用步骤2)得到的不同接入点的室内路径损耗模型为相应的维度赋予权重；4)从步骤3)得到的欧式距离中选出K个距离最小的指纹作为参考点，并根据信号强度相似度对K个参考点进行加权确定待定位节点位置；5)将步骤2‑4)的方法作为一种弱定位方法，随机选取K值的大小和WiFi接入点的个数组建若干个弱定位估计器，由这若干个弱定位估计器组成的强定位估计器得出最终的待定位的位置坐标。
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