李连亮（重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心,重庆　400065）

基于LANDMARK系统的KNN室内定位改进算法

李连亮
（重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心,重庆400065）

摘要：针对LANDMARC系统中传统k最近邻算法（KNN）中定位精度不高计算量大的问题，提出了一种改进的定位算法，通过利用MICA2传感网络协助，把整个定位区域分成若干个分区，利用传感网络确定目标节点在哪一个分区，消除远离目标节点的参考节点，缩小了k值的选取范围，在分区内再采用基于泰勒级数展开法的KNN算法计算出目标节点的坐标提高精度，并依据改进后的算法开发出了相应的软件界面实测表明本文提出的算法在精度上比原算法有了明显的提高。

关键词：射频识别技术（RFID）;无线传感网络;最近邻算法（KNN）;接收信号强度指示（RSSI）

0　引言

随着物联网的发展，位置服务（LPS）受到人们越来越多的关注，对移动目标定位方法的研究也随之深入。针对室内复杂环境的定位技术一直是研究的难点。目前，RFID定位技术[1]以其非接触、非视距、高灵敏度和低成本的优点，正在成为室内定位系统的优选技术，受到了更多的关注。目前，出现了许多利用RFID进行定位的定位系统，如LANDMARC[2]、SpotOn[3]、BVIRE等。K-最近邻算法（KNN）作为常用的定位算法，通过比较目标节点信号强度值（RSSI）与各个参考节点信号强度值（RSSI）的相对大小，计算目标节点的坐标。由于RSSI容易受环境中温度和噪声的影响，在选择K个参考节点时常常会包含那些偏离目标节点较远的参考节点，对定位精度造成很大影响。……