O posicionamento interno de alta precisão fornece suporte informativo valioso para monitoramento de pacientes, gestão de agendamento de equipamentos, segurança de laboratórios e outros serviços. A tecnologia tradicional de posicionamento interno — posicionamento por impressão digital — geralmente utiliza o algoritmo K vizinhos mais próximos (KNN), que prevê a localização selecionando os K pontos de referência mais próximos com base na intensidade do sinal recebido (RSS). No entanto, o RSS é suscetível a interferências ambientais, fazendo com que os pontos de referência selecionados não sejam necessariamente os vizinhos físicos mais próximos do usuário. Além disso, usar um valor fixo de K não é a melhor estratégia. Este artigo propõe um método de posicionamento interno dinâmico baseado na confiança dos pontos de acesso fortes (SAPC-DKNN). O método utiliza conhecimento prévio do caminho de perda do RSS e quantifica a importância dos diferentes pontos de acesso através da faixa de variação do RSS. Integra a similaridade do conjunto de pontos de acesso dentro do alcance do ponto de acesso forte e estabelece uma métrica de distância ponderada para o RSS com base na confiança do ponto de acesso forte. Além disso, introduz um algoritmo dinâmico de valor K baseado na densidade do vizinho (ND-DKA), que otimiza automaticamente o valor de K para cada ponto de teste. Experimentos em três conjuntos de dados mostraram que, em comparação com métodos KNN avançados, este método reduz significativamente o erro médio de posicionamento em 15,41% a 64,74%.

Intensidade do sinal recebido (RSS) perda de caminho; posicionamento por impressão digital; K vizinhos mais próximos dinâmicos