Den snabba utvecklingen av mobilt Internet har gett möjlighet för WiFi inomhuspositionering att komma i fokus på grund av dess låga kostnad. Nuförtiden kan dock inte exaktheten i WiFi-positionering inomhus uppfylla kraven i praktiska tillämpningar. För att lösa detta problem, föreslår detta dokument en förbättrad WiFi inomhus positionering algoritm genom viktad fusion. Den föreslagna algoritmen är baserad på traditionella platsfingeravtrycksalgoritmer och består av två steg: förvärv offline och positionering online. Den offline förvärvsprocessen väljer optimala parametrar för att slutföra signalförvärvet, och det bildar en databas över fingeravtryck genom felklassificering och hantering. För att ytterligare förbättra positioneringens noggrannhet använder onlinepositioneringsprocessen först en förmatchningsmetod för att välja kandidatfingeravtryck för att förkorta positioneringstiden. Därefter använder man det förbättrade Euclideanavståndet och den förbättrade gemensamma sannolikheten för att beräkna två mellanliggande resultat, och ytterligare beräknar slutresultatet från dessa två mellanliggande resultat genom viktad fusion. Det förbättrade Euclideanavståndet introducerar standardavvikelsen för WiFi-signalstyrkan för att jämna ut WiFi-signalfluktuationerna och den förbättrade gemensamma sannolikheten inför den logaritmiska beräkningen för att minska skillnaden mellan sannolikhetsvärdena. Jämföra den föreslagna algoritmen, den Euclidean distansbaserade WKN-algoritmen och den gemensamma sannolikhetsalgoritmen, visar de experimentella resultaten att den föreslagna algoritmen har högre positioneringsnoggrannhet.
Samtidigt, Ma et al. REF använde den viktade fusionen för att förbättra den WiFi-baserade inomhuslokaliseringen.
An Improved WiFi Indoor Positioning Algorithm by Weighted Fusion
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}