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针对传统的基于WiFi的最近邻(K-nearest neighbor algorithm, WiFi-KNN)室内定位算法精确度不能达到精准定位的需求的问题，本文提出了一种基于位置范围限定的K近邻(K-nearest neighbor based on the location range limit , LRL-KNN)室内定位算法。LRL-KNN算法通过利用用户的先前位置与WiFi指纹数据库中的参考点位置之间的物理距离组成的相关范围因子来缩放指纹距离，以此来减少定位的空间歧义性。尽管利用了先前的位置，但是该算法并不需要知道用户的确切移动速度和方向。与此同时，考虑到WiFi接收信号强度的时间波动性，将RSS直方图合并到距离计算中来减小时间波动带来的影响。实验结果表明：传统KNN算法的平均定位误差为2.13 m，新算法的平均定位误差为1.80 m，该误差在相同的测试环境下比传统的KNN算法减少15%。

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1. 3D发射体用球函数展开表征，单模求函数，模数可以任意设置，通过修改l和m的值即可 2. 设置任意方向的投影面，通过平行光发射投影到投影面，计算发射体3D分布在该投影面的强度分布 3. 文件夹为3个，/src/GeoSrc ; /src/IxIyIz/ /src 分别 保存了几何相关的函数， 强度计算函数，主要核心算法函数 4. 所有代码为matlab编制，V2010版及以上； 5. 主函数Test_Main.m，为计算任意强度分布的测试代码，用户可根据需要修改；其中注意addpath 路径条件函数，需要根据拷贝文件夹所在路径修改即可；可直接运行获得任意方向的投影分布。 6. 文件夹 模拟计算结果 为测试的结果文件，格式为matlab的Fig文件 7. 所有的函数文件最后都统一取 _Fun.m ，为了便于标识函数文件和主文件。 8. /src/GeoSrc 包含33个.m函数文件； /src/IxIyIz 包含7个.m文件； /src包含 22个.m文件 9. 本程序代码实现任意方向投影成像的模拟，可以扩展3D发射体的发射特性， 比如发射传输吸收效应；背光投影成像等功能都可以在此基