最強基站MAC地址匹配的RSSI加權室內定位方法

作者：孫玉曦,甄杰,郭英,李晨輝

摘要：針對傳統k近鄰算法定位時不能有效剔除距離較遠參考點的問題,提出最強基站介質訪問控制(MAC)地址匹配的接收信號強度指示(RSSI)加權改進室內定位方法:離線階段,通過模糊c均值算法劃分待測點的定位區域,生成基于區域劃分的聚類指紋庫;在線階段,首先確定待測點所在的目標區域,其次在目標區域內利用動態加權k近鄰算法剔除距離偏遠的參考點,然后通過MAC地址序列匹配的方法,只信任最強的基站,進一步篩選出k個中最優的參考點,最后計算最優參考點對應坐標的加權平均值作為待測點的最終估計位置。實驗結果表明,與動態加權k近鄰算法相比,該算法在房間以及走廊環境下的平均定位誤差都有改善,并且1~2 m和2~3 m定位精度的可信度有較好的提升。

發文機構：中國測繪科學研究院 山東科技大學測繪科學與工程學院 遼寧工程技術大學測繪與地理科學學院

關鍵詞：模糊C均值算法動態加權k近鄰算法介質訪問控制地址序列匹配fuzzy c-means algorithmdynamic weighted k-nearest neighbor algorithmmedia access control address sequence matc h ing

分類號： P228[天文地球—大地測量學與測量工程]