【摘 要】
：
随着移动终端的快速发展,基于指纹识别的定位技术得到了很多人的关注。为了减少位置指纹定位算法的计算量,常应用K-means算法对指纹库进行聚类分析。但K-means聚类算法的聚类
【机 构】
：
北京邮电大学,北京,中国,100876
论文部分内容阅读
随着移动终端的快速发展,基于指纹识别的定位技术得到了很多人的关注。为了减少位置指纹定位算法的计算量,常应用K-means算法对指纹库进行聚类分析。但K-means聚类算法的聚类数必须预先确定,聚类结果依赖于初始聚类中心,易陷入局部最优解,对孤点敏感。针对上述缺点,本文在K-means算法的均值—平方差准则函数的基础上加入了样本密度函数,提出一种用扩展准则函数求指纹数据库实际类数的方法,去除多余的聚类中心,改善了孤点的问题;通过最小化一个辅助聚类函数来获得较优的指纹库初始聚类中心,提高了收敛速度。实验表明,将改进的K-means算法应用到位置指纹定位中,指纹的聚类划分具有更高的分类效果及稳定性,与传统K-means算法相比,定位精度提高了13.8%。
其他文献
In the satellite navigation system,the altitude accuracy of an regular receiver is usually poor.This paper proposed a method that uses satellite positioning
In real application,errors exist in environment,signal source and array sensors.The mismatch between the assuming steering vector of the desired signal and
在基于MEMS IMU的行人导航系统中，针对常规的仅依靠加速计数据进行零速区间检测的精度不高的问题，提出一种多条件阈值约束的零速区间检测算法。该方法结合行人的步态特征，综
针对北斗三频信号的模糊度解算算法具有速度快的优点,但需要使用伪距观测值.在动态测量中,受观测环境影响,伪距观测值容易出现粗差,这降低了三频模糊度解算算法的正确率.
季节，天气的变化会导致室内温度和湿度的变化，相应的会影响指纹定位的精度。针对这个问题，本文将分别探讨湿度和温度对定位误差的影响。创新性的提出将室内的湿度划分等级，并
针对基于长期演进技术(Long-Term Evolution,LTE)下行信道的定位,可以使用下行信道的定位参考信号(Positioning Reference Signal,PRS)进行位置估计。本文创新性地将扩展
Geomagnetism-based attitude determination is a popular method for modern small/macro satellites for availability of small form factor,low power magnetometer
随着微机电系统(MEMS)技术和计算机技术的不断发展成熟以及对低成本因素的考虑，对飞行器姿态解算的各种性能指标要求也日趋提高，采用常规的姿态解算算法或者单纯只采用卡尔
Getting accurate geomagnetic field value is the prerequisite and foundation for the application of geomagnetic navigation.However,the measuring precision of
在导航信号较弱或者强干扰的环境中，传统的GPS/INS组合导航滤波方式自适应能力弱，无法应对多变的外部环境，为此提出卷积神经网络辅助的组合导航自适应滤波，结合自适应滤波和