【摘 要】
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基于位置指纹的室内定位,指纹数据结构复杂、信号时变性强等原因影响了定位的时效性。K-means聚类算法虽可以有效地减少数据遍历的工作量,但该方法仅仅考虑了采样点在信号域
【基金项目】
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国家863计划(2013AA12A201);地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室资助项目(201321)
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基于位置指纹的室内定位,指纹数据结构复杂、信号时变性强等原因影响了定位的时效性。K-means聚类算法虽可以有效地减少数据遍历的工作量,但该方法仅仅考虑了采样点在信号域的相关性,导致定位精度下降,同样难以满足室内定位的实时性要求。本文基于位置指纹方法,借鉴K-means聚类算法的思路,研究了指纹的样本点位置域和信号域特征的融合方法,并将融合后的特征引入了仿射传播聚类算法。试验测试表明,该方法在保证精度的前提下,可使时间消耗平均减少40%,有效地提高了系统的实时性,可以满足室内定位的基本要求。
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