计算机应用研究

作者：苗云龙,陆彦辉,尹峰,杨守义,

单位：1.郑州大学信息工程学院,郑州450001；2.香港中文大学(深圳)深圳市大数据研究院,广东深圳518172；

关键词：Wi-Fi,室内定位,接收信号强度,消息摘要算法,运算时间复杂度,K近邻算法,

基金：国家自然科学基金资助项目(61571401,61701426)；河南省技术创新引导专项资助项目(182106000027)；；

为降低RSSI指纹数据库中指纹数据量和AP数量对KNN算法的运算效率的影响，提出一种基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法，对大型场所构建的RSSI指纹数据库进行优化。在离线阶段，将RSSI指纹数据库中的每条指纹转换成包含32位16进制表示的MD5序列。在线上阶段，该算法完成定位所需时间与AP数量无关，且不随指纹数量的增加而线性增加，降低了定位所需时间和运算量。同时，该算法自适应地匹配出合适的K值，有效解决了RSSI-KNN算法需手动设定K值的问题。实验结果表明，该算法有效提高了基于Wi-Fi的室内定位技术的定位精度以及定位效率。

来源：2019年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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