基于KFCM-LMC-LSSVM算法的WLAN室内定位方法

• 作者: 张勇 王媛 王昱洁
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 室内定位精度 核模糊C均值聚类 低秩矩阵填充 不精确拉格朗日乘子法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 554-558
• 页数: 5页
• 分类号: TB973
• 字数: 3768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2018.04.22

摘要

针对WLAN室内定位采集指纹点工作量大且定位精度不高的问题,提出一种基于核模糊C均值聚类(kernelized fuzzy C-means,KFCM)、低秩矩阵填充(low-rank matrix completion,LMC)及最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的室内定位算法.首先将指纹点利用KFCM算法进行聚类,使待测点定位到一个区域内.在该区域里运用LMC理论,重构出具有高密度指纹点的指纹库.最后利用LSSVM定位出待测点的物理位置.实验结果表明,采用KFCM-LMC-LSSVM算法不仅减少了构建指纹库的工作量,而且提高了定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇	合肥工业大学计算机与信息学院	105	847	13.0	25.0
2	王昱洁	合肥工业大学计算机与信息学院	13	38	4.0	5.0
3	王媛	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0