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摘要
针对WKNN算法中未知节点的定位中邻近参考点参数固定、定位不灵活且误差较大的问题，提出了基于RSSI的加权近邻改进算法。首先对RSSI值进行高斯滤波处理，通过FCM聚类确定未知节点所属类别，采用隶属度阈值对聚类结果进行修正。然后根据FCM的聚类子样本数设定WKNN算法的近邻值，实现了WKNN算法的自适应计算。实验结果表明，该方法的定位精度明显好于KNN和WKNN的定位算法，其平均误差不超过0.36 m。
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单位湖北汽车工业学院
