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KNN算法
室内定位
根据位置指纹室内定位算法的理念,提出了一种旨在减小计算量的定位方法,并将此方法应用于KNN算法中。以KNN算法为例,理论上分析了其计算量优化的情况,并在此优化算法的基础上,通过仿真比较了K的取值、AP节点的位置及数量对定位精度的影响。结果表明该算法不但能够保证位置指纹室内定位的精度,而且还能有效的减小定位过程中的计算量。该方法同样可以推广到其他位置指纹定位算法中,能在理论上解决位置指纹定位算法的计算量问题。
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