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基于信号均值滤波+k-means+WKNN的Wifi指纹定位算法研究
被引量：
20
1
作者
汪伦杰
廖兴宇
+1 位作者
潘伟杰
吕健
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017年第3期30-34,共5页
首先利用平滑均值滤波方法对采集信号的RSSI值进行均值平滑处理,提高信号采集的精度;其次利用kmeans聚类算法对指纹库进行优化提高指纹库的精度;最后在KNN算法的基础上采用加权的方法来进行改进,形成新的指纹算法WKNN,并将新的指纹匹配...
首先利用平滑均值滤波方法对采集信号的RSSI值进行均值平滑处理,提高信号采集的精度;其次利用kmeans聚类算法对指纹库进行优化提高指纹库的精度;最后在KNN算法的基础上采用加权的方法来进行改进,形成新的指纹算法WKNN,并将新的指纹匹配算法WKNN应用到文本设计的Wifi指纹定位系统中.实验结果表明:该改进算法在定位精度和稳定性方面较传统Wifi指纹定位算法有大幅度的提高.
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关键词
信号均值滤波
K-
mean
S聚类
加权KNN
Wifi指纹定位算法
下载PDF
职称材料
题名
基于信号均值滤波+k-means+WKNN的Wifi指纹定位算法研究
被引量：
20
1
作者
汪伦杰
廖兴宇
潘伟杰
吕健
机构
贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
中南大学信息科学与工程学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017年第3期30-34,共5页
基金
国家科技支撑计划项目(2014BAH05F01
2014BAH05F02
+4 种基金
2014BAH05F03)
贵州省科技计划项目(黔科合J字[2013]2108
Z字[2013]4005)
黔发改投资([2012]2747
[2012]2484)
文摘
首先利用平滑均值滤波方法对采集信号的RSSI值进行均值平滑处理,提高信号采集的精度;其次利用kmeans聚类算法对指纹库进行优化提高指纹库的精度;最后在KNN算法的基础上采用加权的方法来进行改进,形成新的指纹算法WKNN,并将新的指纹匹配算法WKNN应用到文本设计的Wifi指纹定位系统中.实验结果表明:该改进算法在定位精度和稳定性方面较传统Wifi指纹定位算法有大幅度的提高.
关键词
信号均值滤波
K-
mean
S聚类
加权KNN
Wifi指纹定位算法
Keywords
signal
mean
filter
k-
mean
s
elustering
weighted
KNN
fingerprint
location
algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信号均值滤波+k-means+WKNN的Wifi指纹定位算法研究
汪伦杰
廖兴宇
潘伟杰
吕健
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017
20
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