【摘 要】
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针对WKNN算法中未知节点的定位中邻近参考点参数固定、定位不灵活且误差较大的问题,提出了基于RSSI的加权近邻改进算法.首先对RSSI值进行高斯滤波处理,通过FCM聚类确定未知节点所属类别,采用隶属度阈值对聚类结果进行修正.然后根据FCM的聚类子样本数设定WKNN算法的近邻值,实现了WKNN算法的自适应计算.实验结果表明,该方法的定位精度明显好于KNN和WKNN的定位算法,其平均误差不超过0.36 m.
【机 构】
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湖北汽车工业学院,湖北 十堰 442002
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针对WKNN算法中未知节点的定位中邻近参考点参数固定、定位不灵活且误差较大的问题,提出了基于RSSI的加权近邻改进算法.首先对RSSI值进行高斯滤波处理,通过FCM聚类确定未知节点所属类别,采用隶属度阈值对聚类结果进行修正.然后根据FCM的聚类子样本数设定WKNN算法的近邻值,实现了WKNN算法的自适应计算.实验结果表明,该方法的定位精度明显好于KNN和WKNN的定位算法,其平均误差不超过0.36 m.
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