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Fingerprint-Based Visible Light Positioning Using Adaptive WKNN Algorithm With Reliable Reference Nodes
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AI
DOI：10.1109/TIM.2025.3600704.png)
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摘要
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在室内可见光定位（VLP）系统中，基于指纹的技术因其高精度和广泛适用性而受到显著关注。然而，依赖固定数量不可靠参考节点（RNs）的传统指纹定位方法往往会导致定位误差增大。为缓解此限制，本文提出了一种基于可靠RNs的自适应加权K近邻（AWKNN-RRNs）算法。所提算法首先基于最近的RNs识别候选可靠RNs，随后计算可靠性系数以评估每个候选RNs。最后，通过光学信道建模生成人工RNs，以自适应优化可靠RNs的数量。软件仿真结果表明，当信噪比（SNR）设置为15 dB且指纹数据库间隔为1 m时，AWKNN–RRN算法相较于加权K近邻（WKNN）（23.4%）、K近邻（KNN）（49.96%）、自适应残差WKNN（10.03%）、多层感知器（MLP）（57.41%）和极限学习机（13.04%）方法，平均定位误差更低。此外，还提供了硬件在环仿真（HILS）结果以验证算法的实际有效性。
Keyword:
Fingerprint positioning
indoor positioning
reliable reference nodes (RNs)
visible light positioning (VLP)
weighted K-nearest neighbor (WKNN)
期刊
IF:
5.9
论文数:
2.0W
被引数:
5.8W
机构
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