基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法

• 作者: 唐琎 汪郁 莫树培 赖普坚 金礼模
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 井下人员定位 指纹定位 二分k-means聚类算法 软硬件动态修正加权K近邻算法 动态修正
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 43-48,76
• 页数: 7页
• 分类号: TD655.3
• 字数: 4695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018110072

摘要

针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法.用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置.实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m.对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐琎	中南大学信息科学与工程学院	49	899	14.0	29.0
2	莫树培	贵州工业职业技术学院图书与信息中心	21	33	4.0	5.0
6	汪郁	贵州工业职业技术学院图书与信息中心	4	10	1.0	3.0
7	赖普坚	中南大学信息科学与工程学院	1	8	1.0	1.0
8	金礼模	贵州工业职业技术学院图书与信息中心	8	14	2.0	3.0