La localisation intérieure haute précision fournit un précieux support informationnel pour la surveillance des patients, la gestion de la planification des équipements, la sécurité des laboratoires, et d'autres services. La technologie traditionnelle de localisation intérieure — la localisation par empreintes — utilise généralement l'algorithme des K plus proches voisins (KNN), qui prédit la position en utilisant l'intensité du signal reçu (RSS) pour identifier les K points de référence les plus proches. Cependant, le RSS est sensible aux interférences environnementales, ce qui peut entraîner la sélection de points de référence qui ne sont pas physiquement les plus proches de l'utilisateur. De plus, l'utilisation d'une valeur fixe de K n'est pas une stratégie optimale. Cet article propose une méthode de localisation intérieure dynamique des K plus proches voisins basée sur la fiabilité des points d'accès forts (SAPC-DKNN). Cette méthode exploite des connaissances a priori sur l'affaiblissement de la voie RSS et quantifie l'importance des différents points d'accès via la plage de fluctuation du RSS. Elle intègre la similarité de l'ensemble des points d'accès dans la zone des points d'accès forts et établit une mesure de distance pondérée pour le RSS basée sur la fiabilité des points d'accès forts. De plus, un algorithme dynamique de valeur K basé sur la densité de voisinage (ND-DKA) est introduit pour optimiser automatiquement la valeur de K pour chaque point de test. Les expérimentations sur trois ensembles de données montrent qu'en comparaison avec les méthodes KNN avancées, cette méthode réduit significativement l'erreur moyenne de localisation de 15,41 % à 64,74 %.

Intensité du signal reçu (RSS) affaiblissement du trajet; localisation par empreintes; K plus proches voisins dynamique