CN109526055A - 一种基于nnss-avg算法的wlan定位优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明方法公开了一种基于NNSS‑AVG算法的WLAN定位优化方法，基于原始NNSS‑AVG算法，利用欧式距离的大小间接反映目标点和邻居点的物理位置关系，采用欧式距离D平方的倒数来作为权重参数；提高系统的定位精度。本发明方法通过对不同最近邻居点进行权重赋予，有效增加了结果的精度与可信度。

Description

一种基于NNSS-AVG算法的WLAN定位优化方法

技术领域

本发明涉及无线定位领域，尤其是一种的无线WLAN定位优化方法。

背景技术

随着科技的发展，定位追踪技术在人员追踪、设备定位等许多方面显示出巨大优势。在定位追踪技术中，利用无线通讯技术感知目标对象位置的实时定位系统RTLS已成为定位应用领域的热点研究。同时随着物联网的普及和发展，其中实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理是发展应用的重要一环，因此对于RTLS的精度需求也不断提升。目前室外定位技术以GPS和蜂窝定位为主，需要专门的定位终端，而且信号受环境干扰很严重，室内定位以视觉和无线定位为主导，仍然存在着效率低、设备投入成本高、通讯距离短等问题。总体而言，这些定位技术并不能满足日常或者特殊的定位需求。随着无线局域网WLAN的广泛部署和普及应用，利用无线局域网的定位技术逐渐得到了人们的重视。

发明内容

本发明目的在于以无线局域网定位技术为基础，综合运用NNSS-AVG优化算法有效提高室内定位精度和速度，并适用于现有常见无线WIFI网络，提供一种基于NNSS-AVG算法的WLAN定位优化方法。

为实现上述目的，采用了以下技术方案：本发明所述方法基于原始NNSS-AVG算法，利用欧式距离的大小间接反映目标点和邻居点的物理位置关系，采用欧式距离D来作为权重参数；

第i个最邻近参考点的权重参数w_I公式如下：

其中，K表示最邻近参考点的数目；式中，将K个最近邻居点欧式距离的倒序比作为各个参考点的权重参数，可以得出坐标公式：

以欧式距离D平方的倒数作为权重系数，提高系统的定位精度。

与现有技术相比，本发明方法具有如下优点：相较于原始NNSS-AVG算法而言，原NNSS-AVG算法中各个邻居点的权重相同，权重相同会引入误差较大的参考点。改进后的算法通过对不同最近邻居点进行权重赋予，有效增加了结果的精度与可信度。

附图说明

图1为本发明方法的定位算法示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明：

本发明所述方法基于原始NNSS-AVG算法，利用欧式距离的大小间接反映目标点和邻居点的物理位置关系，采用欧式距离D来作为权重参数；

第i个最邻近参考点的权重参数w_I公式如下：

其中，K表示最邻近参考点的数目；式中，将K个最近邻居点欧式距离的倒序比作为各个参考点的权重参数，可以得出坐标公式：

上述公式的典型意义就是重点考虑欧式距离比较小的参考点,其次考虑欧式距离比较大的参考点。取K＝4，假设N1、N2、N3、N4、T点的坐标为(0,0)、(5,0)、(0,5)、(5,5)、(l,4),利用上述公式求出估计点坐标(1.8，3.2)，定位误差

如图1所示。

以欧式距离D平方的倒数作为权重系数，提高系统的定位精度。

选择NNSS-AVG优化、NNSS-REVERSE、NNSS-AVG(原始)、NNSS四类定位算法进行对比验证。模拟相对标准实验环境，在实验环境中布设7个测试点，在每个测量点以每秒一次的频率采集50组信号强度,去除极大极小值后取平均值作为该点的特征信号强度。下表为定位误差统计：

算法定位误差(米)统计表

从对比验证结果中可以看出：

1、NNSS-AVG优化算法获得了比其他方法更高的定位精度。

2、同时在对比验证过程中NNSS-AVG优化算法获取的定位数据更具实时性，基于区域划分条件下，显著减少了定位己算时间。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于NNSS-AVG算法的WLAN定位优化方法，其特征在于：所述方法基于原始NNSS-AVG算法，利用欧式距离的大小间接反映目标点和邻居点的物理位置关系，采用欧式距离D平方的倒数来作为权重参数；

第i个最邻近参考点的权重参数w_I公式如下：

其中，K表示最邻近参考点的数目；式中，将K个最近邻居点欧式距离的倒序比作为各个参考点的权重参数，可以得出坐标公式：

以欧式距离D平方的倒数作为权重系数，提高系统的定位精度。