基于GF-KF修正RSSI的室內指紋定位方法

作者：韓學法,吳飛,朱海,鄢松,胡銳

摘要：針對Wi-Fi信號易受噪聲等外界不確定因素的影響以及移動終端接收信號強度指示(RSSI)與真實值存在偏差而導致定位精度不高的問題,本文提出了一種基于GF-KF修正RSSI的室內指紋定位方法.由于采集的RSSI不穩定,該方法利用RSSI類高斯分布的特性,對RSSI數據進行高斯擬合,以得到較為確定的RSSI值.在此基礎上,引入卡爾曼濾波算法對擬合后的RSSI數據進行誤差修正,結合加權K近鄰(WKNN)匹配算法進行定位.實驗結果表明:本文方法的平均定位誤差為1.5 m,2.0 m以內的誤差累積分布概率為90.06%,定位效果優于同類方法.

發文機構：上海工程技術大學電子電氣工程學院

關鍵詞：室內指紋定位RSSI高斯擬合卡爾曼濾波算法WKNNindoor fingerprint positioningRSSIGaussian fittingKalman filtering algorithmWKNN

分類號： TP393[自動化與計算機技術—計算機應用技術]