一种基于KD树和改进加权KNN的室内指纹定位方法
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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。
基本信息
专利标题 ：
一种基于KD树和改进加权KNN的室内指纹定位方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111918211A
申请号 ：
CN202010712334.7
公开（公告）日 ：
2020-11-10
申请日 ：
2020-07-22
授权号 ：
CN111918211B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
王俊伟耿友林童潼
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街1158号
代理机构 ：
浙江千克知识产权代理有限公司
代理人 ：
周希良
优先权 ：
CN202010712334.7
主分类号 ：
H04W4/021
IPC分类号 ：
H04W4/021 H04W4/33 G06K9/62 G01S5/02
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2020-11-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 4/021
申请日 : 20200722
申请日 : 20200722
2020-11-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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