基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法研究

摘要: 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，该算法自适应的匹配出合适的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。