【摘 要】
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室内定位环境中接入节点（access point,AP）部署密集时,针对参考节点（reference point,RP）接收到邻近AP的接收信号强度（received signal strength,RSS）数据相关性大,而导致聚类过程
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信重点实验室,重庆金瓯科技发展有限责任公司
【基金项目】
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物联网智能硬件模组项目（cstc2015zdcy-ztzx40008）资助
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室内定位环境中接入节点（access point,AP）部署密集时,针对参考节点（reference point,RP）接收到邻近AP的接收信号强度（received signal strength,RSS）数据相关性大,而导致聚类过程中聚类中心相关性高、聚类不准确等问题,提出了一种基于K-L变换的聚类算法;该算法通过K-L变换对RSS指纹数据去相关处理来保留原始指纹数据最大的特征信息数据,然后通过k-means聚类算法聚类能够得到更高的聚类准确率,从而来提高定位精度。实验结果表明,该算法比没有经过K-L
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