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根據(jù)位置指紋室內(nèi)定位算法的理念，提出了一種旨在減小計(jì)算量的定位方法，并將此方法應(yīng)用于KNN算法中。以KNN算法為例，理論上分析了其計(jì)算量?jī)?yōu)化的情況，并在此優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)仿真比較了K的取值、AP節(jié)點(diǎn)的位置及數(shù)量對(duì)定位精度的影響。結(jié)果表明該算法不但能夠保證位置指紋室內(nèi)定位的精度，而且還能有效的減小定位過(guò)程中的計(jì)算量。該方法同樣可以推廣到其他位置指紋定位算法中，能在理論上解決位置指紋定位算法的計(jì)算量問(wèn)題。
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