K-means++和WKNN自适应指纹算法在井下定位系统中的应用研究

作者：刘夏; 莫树培; 罗浩; 陈明

来源：计算机应用与软件, 2020, 37(06): 88-94.

DOI：10.3969/j.issn.1000-386x.2020.06.017

• 井下实时定位系统
• 指纹定位
• K-means++
• 实时补偿
• 加权K近邻算法

针对煤矿井下人员定位系统的定位精度不高,提出一种基于K-means++和动态WKNN的自适应指纹定位算法。采样点通过自制无线终端扫描各个AP节点获得RSSI值,将其传送到服务器建立离线原始数据库,当建库完成再利用K-means++算法对所有采样点进行聚类生成离线指纹数据库。目标点通过无线终端接收RSSI值,并发送到实时定位数据库中,通过动态WKNN改进算法和离线指纹数据库估算出目标点物理位置坐标,最终生成人员轨迹数据库。实验结果表明,该指纹定位算法能自适应井下强时变性环境,系统定位精度得到提升,平均定位误差为1.67 m。

• 出版日期2020
• 单位中南大学; 贵州工业职业技术学院