基于AP加权的自适应动态室内定位方法

针对传统定位算法存在大量不同接入点(AP)的冗余信息,且在定位范围较大时定位时效性差的问题,提出一种基于卡方距离的AP加权自适应动态定位算法.指纹匹配阶段利用卡方距离代替传统加权K近邻算法(WKNN)中的欧式距离,用AP方差对相似度进行加权,从而自适应调整距离阈值,并引入动态K值,精确提取数据库信息.实验结果表明,与传统定位算法相比,该算法更有利于去掉冗余的AP,使定位误差范围缩小,可显著提高定位精度与稳定性.