基于KNN算法的室内定位系统的设计与实现

作者：吴雅琴^*; 轩兴栋^*; 张玉婷; 秦龙斌; 王雨豪; 吴桐; 吴彤

来源：物联网技术, 2022, 12(12): 35-42.

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2022.12.010

• 室内定位技术
• RSSI
• WiFi
• K-近邻算法
• 定位算法
• KNN算法

室内环境复杂多变,卫星信号在传播过程中受人员和建筑物遮挡的影响,衰减较大,给室内环境人和物品的精确定位带来了困难。室内定位技术可以在室内环境代替卫星信号行使定位功能。随着通信技术和物联网的发展,人们已经研究出多种基于WiFi和智能终端的室内定位技术,其中基于智能手机和WiFi的室内定位技术可以利用现有设施和设备,节省定位系统建造时间和成本。本文提出了一种基于WiFi指纹的室内定位系统,通过采集WiFi信号的接收信号强度指标(RSSI)来建立指纹数据库,采用K-近邻位置指纹算法(KNN)进行室内定位。此外,还描述了基于KNN算法的室内定位系统的开发过程,包括数据库的构建方式、KNN算法的测试与实现以及安卓客户端系统的演示。系统测试表明,该系统可有效实现室内无障碍环境下的定位,具有实时性强、定位精度高等特点,能满足各类室内环境的定位需求。

• 单位
  中国矿业大学（北京）