基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

• 作者: 侯方行 周庆华
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: WLAN定位 指纹聚类 K-means算法 接收信号强度 在线定位
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 1339-1344
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2018.11.017

摘要

将K-means聚类算法应用到无线局域网(WLAN)位置指纹定位中,虽然可以缩短定位时间,但是容易降低定位精度.为了解决此问题,提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法.首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位.实验结果表明,与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比,基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间,还能有效提高定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周庆华	兰州交通大学电子与信息工程学院	20	6	1.0	2.0
2	侯方行	兰州交通大学电子与信息工程学院	2	4	1.0	2.0