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Wi-Fi指纹聚类在室内感兴趣区域定位中的应用
王玙璠, 艾浩军, 涂卫平
计算机应用
2016, 36 (2):
488-491.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0488
针对广域室内位置服务中Wi-Fi指纹图谱构建与维护困难的问题,论证无监督聚类算法实现感兴趣区域(POI)定位的可行性,从而为众包模式生成POI关联定位指纹图谱提供依据。首先介绍Wi-Fi指纹定位算法的基本框架,并将
k均值算法、近邻传播算法、自适应传播算法应用到Wi-Fi指纹定位;然后以一个实验室为例,分析室内POI划分与空间区域的关系,建立无线信号强度指示(RSSI)特征库,以BP神经网络算法作为对比,评价三类无监督聚类算法在POI定位的性能,其定位的平均精度和查全率均高于90%。实验结果表明,无监督聚类算法生成无线指纹图谱可以作为粗粒度的室内POI定位的解决方案。
参考文献 |
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