根據(jù)位置指紋室內(nèi)定位算法的理念，提出了一種旨在減小計算量的定位方法，并將此方法應(yīng)用于KNN算法中。以KNN算法為例，理論上分析了其計算量優(yōu)化的情況，并在此優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，通過仿真比較了K的取值、AP節(jié)點(diǎn)的位置及數(shù)量對定位精度的影響。結(jié)果表明該算法不但能夠保證位置指紋室內(nèi)定位的精度，而且還能有效的減小定位過程中的計算量。該方法同樣可以推廣到其他位置指紋定位算法中，能在理論上解決位置指紋定位算法的計算量問題。
標(biāo)簽：
KNN
算法
室內(nèi)定位
中的應(yīng)用
上傳時間：
2013-10-20
上傳用戶：wuchunwu
