1 I detta dokument föreslås en mjuk räckvidd begränsad K närmaste grannar (SRL-KN) lokalisering fingeravtryck algoritm. Den konventionella KNN avgör en användares grannar genom att beräkna och rangordna fingeravtrycksavståndet mätt på den okända användarplatsen och referensplatserna i databasen. SRL-KN, som skiljer sig från den metoden, skalar fingeravtrycksavståndet med en intervallfaktor som är relaterad till det fysiska avståndet mellan användarens tidigare position och referensplatsen i databasen för att minska den rumsliga tvetydigheten i lokaliseringen. Även om använda tidigare platser, SRL-KN inte kräver kunskap om den exakta rörelsehastighet och riktning av användaren. För att ta hänsyn till tidsvariationerna för den mottagna signalstyrkasindikatorn (RSSI) ingår dessutom RSSI-histogrammet i avståndsberäkningen. Faktiska experiment på plats visar att den nya algoritmen uppnår ett genomsnittligt lokaliseringsfel på 0,66 m med 80% av felen under 0,89 m, vilket överträffar konventionella KNN-algoritmer med 45% under samma testmiljö.
En mjuk räckvidd begränsad Knearest granne (SRL-KN) lokalisering fingeravtryck algoritm föreslogs i REF, som skalar fingeravtrycksavståndet med en intervallfaktor relaterad till det fysiska avståndet mellan användarens tidigare position och referensplatsen i databasen för att minska den rumsliga tvetydigheten i lokalisering.
A Soft Range Limited K-Nearest Neighbours Algorithm for Indoor Localization Enhancement
{'venue': 'IEEE Sensor Journal, vol. 18, pp.10208 - 10216, Dec. 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}