A Fingerprint Localization Method Based on Weighted KNN Algorithm

Wang, Chuchu ; Cheng, Long ; et al.

In: 2018 IEEE 18th International Conference on Communication Technology (ICCT), 2018-10-01

Online unknown

Zugriff:

Wireless Sensor Network (WSN) is an emerging next-generation sensor network that has a wide range of application prospects. The localization technology is one of the most important key technologies for WSN. However, in a complex indoor environment, fluctuations in received signal strength can seriously degrade positioning accuracy. In this paper, we propose a fingerprint localization method based on received signal strength (RSS) distance and improved weighted k-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. The fingerprint database is established in the off-line phase. The real-time RSS values of the on-line measurement points are measured, and the two-stage RSS distance is calculated using the Euclidean distance. Finally, in order to solve the problem of non-Gaussian distribution of measurement noise, we use an improved weighted KNN algorithm to calculate the final position coordinates of the measurement point. Simulation results show that this method can reduce the influence of signal strength fluctuations and improve the positioning accuracy.

Titel:	A Fingerprint Localization Method Based on Weighted KNN Algorithm
Autor/in / Beteiligte Person:	Wang, Chuchu ; Cheng, Long ; Li, Yizhe ; Zhang, Min
Link:	View record in OpenAIRE (Volltext) https://doi.org/10.1109/icct.2018.8600210
Zeitschrift:	2018 IEEE 18th International Conference on Communication Technology (ICCT), 2018-10-01
Veröffentlichung:	IEEE, 2018
Medientyp:	unknown
DOI:	10.1109/icct.2018.8600210
Schlagwort:	Noise (signal processing) Computer science business.industry RSS Fingerprint (computing) 020302 automobile design & engineering 020206 networking & telecommunications Pattern recognition 02 engineering and technology computer.file_format k-nearest neighbors algorithm Euclidean distance 0203 mechanical engineering Position (vector) Computer Science::Networking and Internet Architecture 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering Key (cryptography) Artificial intelligence business computer Wireless sensor network
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

BibTeX Citavi, JabRef, u.a.
(Literaturverwaltung)

PDF kein Volltext!
(Merkzettel, Notizen)

RIS Endnote, Citavi u.a.
(Literaturverwaltung)

MODS
(XML zur Weiterverarbeitung)

oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

Gewünschter Zitations-Stil:

oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.