基于核K-means与RVM分类回归的Wi-Fi指纹室内定位算法

• 作者: 宋安军 陈骁
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: Wi-Fi指纹 室内定位 核K-means RVM 聚类
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13

摘要

针对室内定位指纹算法的定位精度以及实时性问题,提出一种基于核K-means和相关向量机的定位算法。该算法首先使用核K-means算法将接收信号强度进行聚类,存入指纹特征数据库,通过RVM回归对指纹数据库进行训练,算出最优拟合位置的数学模型。实验结果表明,该算法于定位实时性以及定位精度优于SVM相关定位算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋安军	上海海事大学信息工程学院	13	51	4.0	6.0
2	陈骁	上海海事大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0