ABSTRACT Den viktade grann-K-nearest-algoritmen (WKN) är en av de mest använda algoritmerna för inomhuspositionering. Den traditionella WKN-algoritmen väger emellertid referenspunkternas koordinater genom omvänd signalstyrkasindikation (RSSI), som inte är tillräckligt exakt på grund av det exponentiella förhållandet mellan RSSI och fysiskt avstånd. Dessutom, metoder baserade på probabilistisk modell eller datafusion inte beakta den ojämna rumsliga upplösningen av Wi-Fi RSSI. För att förbättra positioneringsnoggrannheten hos traditionella lokaliseringsalgoritmer föreslår detta dokument därför en ny viktad algoritm baserad på RSSI:s fysiska avstånd. Experiment genomfördes i en kontorsbyggnad och resultaten visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar KNN, Euclidian-W-KN, Manhattan-W-KN, EWKN, LiFS och GPR när det gäller positioneringsnoggrannhet, vilket definieras som den kumulativa fördelningsfunktionen för positionsfel. INDEX TERMS Viktade K-nearest granne, rumslig upplösning, Euclidean avstånd, fysiskt avstånd RSSI.
Xue m.fl. REF föreslår begreppet ojämn rumslig upplösning av RSS och utformar en viktad algoritm baserad på signaldämpningsmodellen.
A New Weighted Algorithm Based on the Uneven Spatial Resolution of RSSI for Indoor Localization
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}