《表1 距离加权法可靠度和精度统计信息Tab.1 Statistics Information of Reliability and Precision of Weighting Algorithm》

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《稳态环境下WiFi指纹点的最佳空间分辨率确定》

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由图3和图4可知:均值算法虽然简单，但是其位置估计值相比于距离加权法更加粗糙，与点的实际位置无关，其估计出来的位置均位于邻近点的中心。这种算法的位置估计精度严重依赖于指纹点的空间分辨率，后面将不进行该算法的不同空间分辨率的精度和可靠度比较。由图4中还可以看出，采用距离加权法的位置估计算法能够获得更细粒度的位置估计，但是其位置具有类似于图3的性质，估计的位置多集中于中心点附近，即扎堆现象。由图5可知，贝叶斯估计算法估计的位置相比距离加权法分布更加零散，不存在扎堆现象。考虑到本文的重点在于考察不同指纹点的空间分辨率对位置估计的影响，计算了距离加权法和贝叶斯估计算法的不同空间分辨率下的指纹点位置估计的精度和可靠度，见表1和表2。