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　　参考点加权定位

　　定位参考集合 中的各指纹点对应的欧几里得距离有大有小，即表明各指纹点对定位待定位节点所起的作用不同，基于此，本文使用加权算法，将该参考点对应的欧几里得距离的倒数作为该参考点的权值，

　　其中(x₀,y₀)为指纹算法得到的待定位节点坐标，(x_i,y_i)为区域中的指纹坐标。

　　为了防止待定位点碰巧在某指纹点上的情况，在所得的欧几里得距离值基础上加上一个很小的数值ε，从而不会有欧几里得距离为零，权值无穷大的情况出现，即

　　实验结果及分析

　　为了检验此方法的可行性，我们进行了如下实验：在室内选择一个4.2m×4.2m的方形空旷区域，在角落位置放置阅读器，每隔0.6m选择一个指纹点，建立数据库。在定位区域中随机放置一个待定位节点，由放置于角落的阅读器读取其距离信息，进行定位。

　　指纹法定位精度

　　将指纹法所得定位结果与最小二乘法所得定位结果进行比较。

　　由图中曲线看出，利用指纹算法定位，比基于最小二乘法定位的精度要高很多。指纹法定位精度在0.5m左右，当定位区域变大之后，这个精度足以满足要求。

　　不同的参考点密度对定位精度的影响

　　将定位区域内的指纹点个数依次选定为36、18、9，重复上述实验，得到如下定位结果：

　　通过上图可以看出，当参考点密度降低之后，随之明显降低的是定位精度。

　　最邻近参考点个数k对定位精度的影响

　　将阈值选为不同的值，从而定位参考集合内的参考点个数也会不同，表1表示了不同的参考点个数对定位精度的影响，用均方差误差来表示。

　　由表1中数据可以看到，随着定位参考点个数k值的增大，定位误差error并没有明显的改善，仅仅是误差均方差变小。

　　结语

　　本文针对室内环境下多径效应的存在对TOA测距有较大误差，且存在非单调性的问题，提出使用指纹算法，利用动态阈值，误差加权等方法改善定位精度，并与最小二乘法定位比较，发现此方法能够获得更好的定位误差，有效的提高了定位精度，并使定位精度不再过度依赖测量值的准确性，定位误差趋于稳定，能够较好的满足一般的定位需求。

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关键词： 指纹算法 室内定位 TOA Nanoloc 无线射频识别 201309