一种改进的基于KNN的动态预测指纹定位算法

针对目前的Wi-Fi室内定位普遍存在定位精度不高、定位结果不稳定等问题进行了研究,为了改善这些不稳定因素,根据室内传播信号波动较大的特点,提出了一种基于KNN的指纹定位改进算法的方法.该算法通过动态预测节点位置,从无线地图中过滤掉到标签处没有相似RSS向量的RP来寻找最近邻,以降低KNN算法的时间和计算复杂度.实验结果表明,改进后的算法在定位精确度方面有了较大的提高.因此得出结论:改进后的KNN定位算法减小了位置漂移和定位的平均误差,确实可以提高定位的精确度.