基于投票机制的室内WiFi指纹定位算法

来源：电子测量技术杂志2023年第12期北京时间：

作者：王开亮，谢亚琴，宦海，周莉莉

单位：1.南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 210044; 2.南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京 210044

摘要：针对传统室内WiFi指纹定位算法中单个距离度量的局限性且未考虑到dBm表示与功率之间的关系的问题，提出一种基于投票机制的室内WiFi指纹定位算法。在采集到接收信号强度（RSS）数据后，首先，对RSS数据进行预处理；然后，基于投票机制对每种距离度量选中的近邻点取交集组成公共近邻点，并统计每个公共近邻点出现的频率；最后，通过概率加权得到最终定位结果。实验结果表明，所提出方法的定位精度为1.63 m，与K近邻（KNN）、斯皮尔曼（Spearman）和肯德尔相关系数（KTCC）方法的定位精度相比，平均定位精度分别提升了10%、33%和58%。此外，与MAN2数据集中的最优定位精度1.86 m相比，定位精度提高了12%。

关键词：室内定位;WiFi指纹;距离度量;KNN;投票机制

基金资助：国家自然科学基金（62001238）项目资助