【摘 要】
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首先利用平滑均值滤波方法对采集信号的RSSI值进行均值平滑处理,提高信号采集的精度;其次利用kmeans聚类算法对指纹库进行优化提高指纹库的精度;最后在KNN算法的基础上采用加
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,中南大学信息科学与工程学院
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首先利用平滑均值滤波方法对采集信号的RSSI值进行均值平滑处理,提高信号采集的精度;其次利用kmeans聚类算法对指纹库进行优化提高指纹库的精度;最后在KNN算法的基础上采用加权的方法来进行改进,形成新的指纹算法WKNN,并将新的指纹匹配算法WKNN应用到文本设计的Wifi指纹定位系统中.实验结果表明：该改进算法在定位精度和稳定性方面较传统Wifi指纹定位算法有大幅度的提高.
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