一种基于位置指纹定位的K-均值聚类算法的改进

• 作者: 吴雨 孔港港 孙聃石 杨力
• 来源期刊: 全球定位系统
• 学科: 地球科学
• 关键词: 指纹定位 K-均值聚类 加权
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 技 术 应 用
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: P228.4
• 字数: 1616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2016.05.018

摘要

位置指纹定位的 K-均值聚类算法将参考点分为 K 个子类，将相似对象聚集在一起，从而减少指纹搜索空间，提高效率。本文在 K-均值聚类算法的基础上对选取的子类中邻近点进行加权计算，提高高相关性参考点的计算比重，从而达到提高定位精度的目的。实验结果表明，改进后的算法具有更高定位精度，其精度提高了18.5%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨力	信息工程大学导航与空天目标工程学院	45	387	11.0	16.0
3	孔港港	信息工程大学导航与空天目标工程学院	3	22	3.0	3.0
9	孙聃石	信息工程大学导航与空天目标工程学院	5	29	4.0	5.0
13	吴雨	信息工程大学导航与空天目标工程学院	4	28	4.0	4.0