公开(公告)号：CN110572875B

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN201910870442.4

申请日：2019-09-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 潘甦 ,  华胜

IPC: H04W64/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的机器学习算法的无线定位方法，基于现有指纹识别方法WKNN算法，引入改进AKF算法和AHP层次分析模型，使用改进AKF算法降低测试点处RSS中的噪声，降噪后的RSS值用于从指纹数据库中选择符合要求的指纹，然后使用AHP为被选择的指纹坐标分配权重，再使用WKNN算法得到最佳位置估计。本发明采用改进的AKF算法对接收到的RSS值进行降噪处理，克服现有AKF算法的定位精度较低的问题。同时采用AHP算法作为权重分配方式，合理扩大参考点之间RSS差距对权重的影响，从而提高定位精度。

公开(公告)号：CN110572875A

公开(公告)日：2019-12-13

申请号：CN201910870442.4

申请日：2019-09-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 潘甦 ,  华胜

IPC: H04W64/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的机器学习算法的无线定位方法，基于现有指纹识别方法WKNN算法，引入改进AKF算法和AHP层次分析模型，使用改进AKF算法降低测试点处RSS中的噪声，降噪后的RSS值用于从指纹数据库中选择符合要求的指纹，然后使用AHP为被选择的指纹坐标分配权重，再使用WKNN算法得到最佳位置估计。本发明采用改进的AKF算法对接收到的RSS值进行降噪处理，克服现有AKF算法的定位精度较低的问题。同时采用AHP算法作为权重分配方式，合理扩大参考点之间RSS差距对权重的影响，从而提高定位精度。