基于核模糊C均值指纹库管理的WIFI室内定位方法

发布时间：2017-07-31 04:16

  本文关键词：基于核模糊C均值指纹库管理的WIFI室内定位方法

  更多相关文章： WIFI室内定位 指纹 核模糊C均值(KFCM)聚类 鲁棒性 K最近邻居法

【摘要】：针对目前已有的基于指纹的WIFI室内定位指纹库的管理方法对野值和噪声的敏感性,提出一种基于核模糊C均值聚类的指纹库管理的室内定位方法.利用核函数将指纹库从低维空间映射到高维空间并结合模糊聚类方法在高维空间进行指纹库管理,并在管理后的指纹库上进行定位匹配.将指纹库映射到高维空间可以使指纹库中的数据线性可分,从而实现更好的聚类.核模糊C均值(KFCM-Ⅱ)的聚类鲁棒性能够降低聚类对噪声和野值的敏感性,从而保证系统的鲁棒性.在实测数据的实验中,将所提出的方法与基于K均值聚类和基于模糊C均值聚类的室内定位方法进行对比,实验结果表明,所提出的方法相较于K均值方法和模糊C均值方法聚类准确度分别提高了14.20%和10.58%,定位精度分别提高了26.98%和20.43%.
【作者单位】： 北京航空航天大学电子信息与工程学院;
【关键词】： WIFI室内定位 指纹 核模糊C均值(KFCM)聚类 鲁棒性 K最近邻居法
【基金】：国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2013AA12A201)
【分类号】：TN92
【正文快照】： 随着无线定位技术的发展和人们对生活品质的不断追求,定位需求从室外延伸到室内.室外主要由GNSS[1]提供服务,而室内受到墙体的遮挡,一般在室内GNSS信号很弱或无法接收,不能提供室内定位服务,因此适用于室内的定位方法得到广泛研究和关注.WIFI定位技术由于具有覆盖范围广、实现

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本文编号：597440