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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于指纹聚类和改进加权K近邻的WiFi指纹室内定位方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对定位区域进行网格划分，确定参考点和测试点的相对坐标及数目，并在参考点和测试点采集WiFi指纹；步骤2：利用改进的相似度矩阵自适应的仿射传播聚类算法对离线WiFi指纹数据库进行聚类，获得每个参考点所属的聚类中心；步骤3：将测试点的指纹与步骤3获得的聚类中心比较，获得测试点所属的类；步骤4：利用改进的加权K近邻算法得到测试点的最终位置坐标。该方案可以减小在线指纹匹配阶段的计算量，缩短测试点所需的定位耗时，提升WiFi指纹定位的实时性和定位精度。
主权项：1.一种基于指纹聚类和改进加权K近邻的WiFi指纹室内定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：对定位区域进行网格划分，确定参考点和测试点的相对坐标及数目，并在参考点和测试点采集WiFi接收信号强度ReceivedSignalStrength,RSS指纹；步骤2：利用改进的相似度矩阵自适应的仿射传播聚类ImprovedAdaptiveSimilarityAffinityPropagationCluster,IASAPC算法对离线WiFi指纹数据库进行聚类，获得每个参考点所属的聚类中心；步骤3：将测试点的指纹与步骤2获得的聚类中心比较，获得测试点所属的类；步骤4：利用改进的加权K近邻ImprovedWeightedk-nearestneighbor,IWKNN算法得到测试点的最终位置坐标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于指纹聚类和改进加权K近邻的WiFi指纹室内定位方法
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