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卢邦辉

作品数：1 被引量：12H指数：1
供职机构：北京航空航天大学计算机学院更多>>
发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信号
  • 1篇信号指纹
  • 1篇指纹
  • 1篇属性加权
  • 1篇楼宇
  • 1篇加权
  • 1篇RSSI
  • 1篇WI-FI
  • 1篇K近邻
  • 1篇K近邻算法

机构

  • 1篇北京航空航天...

作者

  • 1篇卢邦辉
  • 1篇牛建伟
  • 1篇刘洋
  • 1篇宋文芳

传媒

  • 1篇计算机研究与...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种基于Wi-Fi信号指纹的楼宇内定位算法被引量：12
2013年
由于GPS无法在楼宇内使用,而目前的楼宇内定位技术一般都需要预先部署额外的设施,因此楼宇内无基础设施定位成为了一个热点研究问题.提出了一种利用Wi-Fi接入点的MAC地址和RSSI(received signal strength indication)值,通过机器分类的方式实现楼宇内房间级定位的算法R-kNN(relativity k-nearest neighbor).R-kNN是一种属性加权k近邻算法,它通过将AP之间的相关性反应在权值的分配上,有效地降低了维度冗余对分类准确率的负面影响.R-kNN没有对房间和AP的物理位置做出任何假设,只需要使用环境中现存的AP就可以取得较好的定位效果,无需部署任何额外设施或修改现有设施.实验结果表明,在AP数量较多的楼宇环境中,R-kNN能够取得比k近邻算法和朴素贝叶斯分类器更好的定位效果.
牛建伟刘洋卢邦辉宋文芳
关键词：WI-FIRSSIK近邻算法
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