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摘要:
针对目前已有的基于指纹的WIFI室内定位指纹库的管理方法对野值和噪声的敏感性,提出一种基于核模糊C均值聚类的指纹库管理的室内定位方法.利用核函数将指纹库从低维空间映射到高维空间并结合模糊聚类方法在高维空间进行指纹库管理,并在管理后的指纹库上进行定位匹配.将指纹库映射到高维空间可以使指纹库中的数据线性可分,从而实现更好的聚类.核模糊C均值(KFCM-Ⅱ)的聚类鲁棒性能够降低聚类对噪声和野值的敏感性,从而保证系统的鲁棒性.在实测数据的实验中,将所提出的方法与基于K均值聚类和基于模糊C均值聚类的室内定位方法进行对比,实验结果表明,所提出的方法相较于K均值方法和模糊C均值方法聚类准确度分别提高了14.20%和10.58%,定位精度分别提高了26.98%和20.43%.
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文献信息
篇名 基于核模糊C均值指纹库管理的WIFI室内定位方法
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 WIFI室内定位 指纹 核模糊C均值(KFCM)聚类 鲁棒性 K最近邻居法
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 自动化技术、通信工程
研究方向 页码范围 1126-1133
页数 8页 分类号 TN99
字数 4187字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2016.06.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄智刚 北京航空航天大学电子信息与工程学院 84 517 12.0 19.0
2 刘久文 北京航空航天大学电子信息与工程学院 19 171 7.0 12.0
3 杜元锋 北京航空航天大学电子信息与工程学院 2 27 2.0 2.0
4 杨慧琳 北京航空航天大学电子信息与工程学院 1 23 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
WIFI室内定位
指纹
核模糊C均值(KFCM)聚类
鲁棒性
K最近邻居法
研究起点
研究来源
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研究去脉
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期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
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