K-means指纹定位的优化算法

摘要：

K-means指纹定位可减少定位算法的计算量,提高定位的实时性已成为当前定位算法的一个研究热点.然而其聚类的随机性却给定位带来极大的不稳定性,对此提出使用两步聚类算法进行优化,根据AIC准则自动得到最优的聚类个数;针对最邻近算法定位误差大的情况,使用相关系数法确定相似度最高的子库,再估计最终位置.实验结果表明,优化后的算法不但改善了定位精度,也极大提高了定位的实时性与稳定性.

关键词：指纹定位、K-means、AIC准则、两步聚类、相关系数法

所属期刊栏目：44

分类号：TN929.5

资助基金：重庆市高校优秀成果转化资助项目KJZH14213

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：70-74