基于近邻点数优化的WLAN室内KNN定位方法

摘要

基于近邻点数优化的WLAN室内KNN定位方法，它涉及模式识别领域，它解决了现有的WLAN室内KNN定位方法中，因近邻点数选取不当所导致的定位精度恶化的问题。本发明首先建立完整的WLAN定位场景和位置指纹数据库；然后，根据测试点处采集的信号强度和预存储的位置指纹数据，利用近邻数为2的KNN定位法对测试点位置进行预估计；进而获取近邻点数为1和2时的KNN定位法关于测试点在预估计位置上的理论期望误差，并选择具有较高理论精度的KNN定位法所对应的近邻点数，作为估计测试点位置的最优近邻点数；最终利用最优近邻点数下的KNN定位法，实现WLAN室内KNN定位。本发明适用于室内定位。

主权项

基于近邻点数优化的WLAN室内KNN定位方法，其特征在于它的定位过程为：步骤一：针对室内环境布置多个接入点AP，确保所述环境中任意一点被一个或一个以上的接入点AP发出的信号覆盖，并在所述室内环境中均匀设置NRP个参考点；步骤二：选取一个参考点为坐标原点Oc建立二维直角坐标系，获得NRP个参考点在该二维直角坐标系中的坐标位置，并在每个参考点上利用信号接收机采集来自每一个接入点AP的信号强度RSS值，依据每一个参考点的坐标位置和所述参考点采集的来自每一个接入点AP的信号强度RSS值建立位置指纹数据库；步骤三：获取测试点i采集的来自每一个接入点AP的信号强度RSS值，并利用近邻点数k为2的KNN定位法，依据位置指纹数据库中的位置指纹样本信息对测试点i的位置进行预估计，获得测试点i的预估计位置；步骤四：获取近邻点数k为1时的KNN定位法关于测试点i在预估计位置上的理论期望误差E1(ε)和近邻点数k为2时的KNN定位法关于测试点i在预估计位置上的理论期望误差E2，2(ε)；步骤五：判断E1(ε)≤E2，2(ε)，如果是，选取近邻点数k＝1为应用KNN定位法定位测试点i位置的最优近邻点数，否则选取近邻点数k＝2为应用KNN定位法定位测试点i位置的最优近邻点数；步骤六：利用最优近邻点数下的KNN定位法，估计测试点i的坐标位置，实现WLAN室内KNN定位。