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在离线建库阶段,通过k-means聚类对采集到的指纹进行聚类分析,分成k类,使距离相近的指纹组合在一起,以减少在线匹配的工作量。在线定位阶段,首先找到与定位点RSSI信息相似的类,然后通过距离加权KNN算法,对定位点位置进行估算,确定目标位置。
基于k-means及改进k近邻的WiFi指纹定位算法
【摘 要】
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在离线建库阶段,通过k-means聚类对采集到的指纹进行聚类分析,分成k类,使距离相近的指纹组合在一起,以减少在线匹配的工作量。在线定位阶段,首先找到与定位点RSSI信息相似的
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2018年1期
【基金项目】
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吉林省重点科技攻关项目(20150204020SF)
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