| 一种基于Wi-Fi信号指纹的楼宇内定位算法 |
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| 引用本文： | 牛建伟,刘洋,卢邦辉,宋文芳.一种基于Wi-Fi信号指纹的楼宇内定位算法[J].计算机研究与发展,2013,50(3):568-577. |
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| 作者姓名： | 牛建伟 刘洋 卢邦辉 宋文芳 |
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| 作者单位： | 1. 软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京 100191
2. 北京航空航天大学计算机学院 北京 100191 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，新世纪优秀人才支持计划基金项目，软件开发环境国家重点实验室基金项目 |
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| 摘 要： | 由于GPS无法在楼宇内使用,而目前的楼宇内定位技术一般都需要预先部署额外的设施,因此楼宇内无基础设施定位成为了一个热点研究问题.提出了一种利用Wi-Fi接入点的MAC地址和RSSI(received signal strength indication)值,通过机器分类的方式实现楼宇内房间级定位的算法R-kNN(relativity k-nearest neighbor).R-kNN是一种属性加权k近邻算法,它通过将AP之间的相关性反应在权值的分配上,有效地降低了维度冗余对分类准确率的负面影响.R-kNN没有对房间和AP的物理位置做出任何假设,只需要使用环境中现存的AP就可以取得较好的定位效果,无需部署任何额外设施或修改现有设施.实验结果表明,在AP数量较多的楼宇环境中,R-kNN能够取得比k近邻算法和朴素贝叶斯分类器更好的定位效果.
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| 关 键 词： | 楼宇内定位 Wi-Fi RSSI k近邻算法 属性加权k近邻算法 |
An In-Building Localization Algorithm Based on Wi-Fi Signal Fingerprint |
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| Niu Jianwei
,
Liu Yang
,
Lu Banghui
,
Song Wenfang.An In-Building Localization Algorithm Based on Wi-Fi Signal Fingerprint[J].Journal of Computer Research and Development,2013,50(3):568-577. |
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| Authors: | Niu Jianwei Liu Yang Lu Banghui Song Wenfang |
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| Affiliation: | (State Key Laboratory of Software Development Environment(Beihang University), Beijing 100191) (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191) |
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