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一種改進(jìn)型幾何聚類指紋室內(nèi)定位方法
關(guān)鍵詞：k最近鄰算法 室內(nèi)定位 幾何聚類 接收信號強度 支持向量機
摘要：為解決傳統(tǒng)加權(quán)K最近鄰算法(WKNN,Weighting K-Nearest Neighbor)定位方法中選取K值存在局限性影響定位精度的問題,提出了一種改進(jìn)型幾何聚類指紋室內(nèi)定位方法。該方法首先利用網(wǎng)格分布在定位區(qū)域構(gòu)建指紋點幾何位置分布,采集指紋點接收信號強度(RSS,Received Signal Strength)和位置信息,建立指紋定位數(shù)據(jù)庫;然后,利用支持向量機分類算法在解決高維度和非線性問題上的優(yōu)勢選取定位點的多個近鄰指紋點,根據(jù)對定位貢獻(xiàn)度的大小篩選近鄰指紋點并構(gòu)建幾何聚類定位區(qū)域;最后利用WKNN算法進(jìn)行定位。實驗結(jié)果表明,提出的方法解決了傳統(tǒng)WKNN方法中多邊形定位區(qū)域在K值選取存在局限性的問題,具有更高的定位精度和工程實用性。
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