室内定位wknn代码

室内定位wknn代码,基于指纹的室内定位。

%W-KNN算法
%FP1为匹配指纹
%FP2为待匹配数据
function [MinKX_es] = wknn（FP1FP2K）

N = length（FP1）;
M = length（FP2）;
X_es = zeros（2M）;%X和Y坐标的指纹差值矩阵
sm = zeros（3N）;%记录指纹差值信息
MinK = zeros（3KM）;%记录指纹差值信息

for i = 1:M    %按顺序完成每一个测试点的计算
    
    %sm = zeros（3N）;
    for j = 1:N
        for k = 1:7    %4个基站
            match（kj） = abs（FP2（ki） - FP1（kj））; %待匹配数据与各指纹之间的差值
        end
        sm（1j） = sum（match（:j））;%求出4个指纹差值的和
        sm（2j） = FP1（8j）;%X坐标赋值
        sm（3j） = FP1（9j）;%Y坐标赋值
    end
    for k = 1 : K
        [min] = min（sm[]2）;  %找出最小的K个差值   ？？？？？？
        MinK（1ki） = sm（1n（1））;%找出最小的值并赋值
        sm（1n（1）） = 1000;%消除该值，继续寻找下一个最小的值
        MinK（2ki） = sm（2n（1））;%X坐标赋值
        MinK（3ki） = sm（3n（1））;%Y坐标赋值
    end
    DisFp = MinK（1:i）;%将所有的差值赋值到DisFp矩阵上
    DisFp = 1 ./ （DisFp ./ DisFp（1）） ;%求差值的倒数
    SumFp = sum（DisFp）;%求差值的和
    Beta1 = DisFp ./ SumFp ;    %相应指纹的权值
%     SumFp = sum（MinK（1:i））;
%     for k = 1 : K
%         Beta1（k） = MinK（1K-k+1i） / SumFp ;
%     end
    for k = 1 : K
        X_es（1:2i） = X_es（1:2i） + Beta1（k） .* MinK（2:3ki） ; %算出K个X和Y坐标加权平均
    end
        
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1344  2015-06-16 15:23  wknn.m

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