基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法研究
Research on Wi-Fi indoor location algorithm based on MD5-KNN
1. 郑州大学 信息工程学院, 郑州 450001
2. 香港中文大学(深圳)深圳市大数据研究院, 广东 深圳 518172
摘要
为降低RSSI指纹数据库中指纹数据量和AP数量对KNN算法的运算效率的影响，提出一种基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法，对大型场所构建的RSSI指纹数据库进行优化。在离线阶段，将RSSI指纹数据库中的每条指纹转换成包含32位16进制表示的MD5序列。在线上阶段，该算法完成定位所需时间与AP数量无关，且不随指纹数量的增加而线性增加，降低了定位所需时间和运算量。同时，该算法自适应地匹配出合适的K值，有效解决了RSSI-KNN算法需手动设定K值的问题。实验结果表明，该算法有效提高了基于Wi-Fi的室内定位技术的定位精度以及定位效率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61571401,61701426)
河南省技术创新引导专项资助项目(182106000027)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0178
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 2746-2749
文章编号: 1001-3695(2019)09-041-2746-04
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
苗云龙, 陆彦辉, 尹峰, 等. 基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2746-2749. (Miao Yunlong, Lu Yanhui, Yin Feng, et al. Research on Wi-Fi indoor location algorithm based on MD5-KNN [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2746-2749. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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