《表4 RSSIRATE-SVM、KNN、WKNN、Bayes定位误差对比》

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《基于RSSI信号特征的室内分区指纹定位算法》

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表4从最大误差、最小误差以及平均误差等方面对RSSIRATE-SVM、KNN、WKNN、Bayes算法的定位效果进行了对比。结合表4可得，KNN算法的平均定位误差为1.85m，WKNN算法的平均定位误差为1.64m，Bayes算法的平均定位误差为1.37m，RSSIRATE-SVM算法的平均定位误差为0.91m。由此可得，本文提出的基于RSSI信号变化率的区域划分算法及二级指纹定位算法可以有效降低定位误差，提高定位匹配度。