本文選題：無(wú)線通信技術(shù) + WLAN定位��； 參考：《激光雜志》2014年07期

【摘要】：位置指紋法定位中所建立的位置指紋庫(kù)能否正確反映指紋信號(hào)與位置之間的映射關(guān)系將影響最終定位效果。本文將一種改進(jìn)的K-means聚類算法運(yùn)用于WLAN室內(nèi)指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的建立,較之傳統(tǒng)K-means聚類算法所建立的指紋數(shù)據(jù)庫(kù),采用了改進(jìn)K-means聚類算法所建立起來的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化了初始聚類中心選擇方法及準(zhǔn)則函數(shù),避免了被聚類的指紋數(shù)據(jù)陷入局部解現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文所提算法建立的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)可提高WLAN室內(nèi)定位精度,縮短定位時(shí)間。
[Abstract]:Whether the location fingerprint database can correctly reflect the mapping relationship between the fingerprint signal and the location will affect the final location effect. In this paper, an improved K-means clustering algorithm is applied to the establishment of WLAN indoor fingerprint database, which is compared with the traditional K-means clustering algorithm. The fingerprint database based on improved K-means clustering algorithm is used to optimize the initial clustering center selection method and criterion function to avoid the local solution of the clustered fingerprint data. The experimental results show that the fingerprint database proposed in this paper can improve the accuracy of WLAN indoor location and shorten the location time.
【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)新疆有限公司;
【基金】：中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)新疆有限公司研究發(fā)展基金項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):XJM2013-01)
【分類號(hào)】：TP301.6;TN925.93

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1852200