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摘要:
随着无线移动设备的普及,基于用户位置的服务给人们的生活带来了极大的便利,服务提供商如何准确定位用户位置成为研究热点.在定位过程中,由于基站数据陈旧、信息缺失、位置偏差大等因素,导致了定位精度下降,针对上述问题,论文提出一种基于DBSCAN的基站定位算法,对一定区域内的用户位置进行密度聚类,对聚类结果分别计算区域权重,结合K-means得到基站位置.实验结果表明,定位准确度在83.52%以上.
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文献信息
篇名 基于DBSCAN的基站定位算法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 基站定位 DBSCAN 区域权重 K-means
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 算法与分析
研究方向 页码范围 295-298,321
页数 5页 分类号 TN958.98
字数 3630字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.02.005
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 彭艳兵 20 38 3.0 5.0
2 夏天 1 0 0.0 0.0
6 张若愚 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (114)
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参考文献  (13)
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研究主题发展历程
节点文献
基站定位
DBSCAN
区域权重
K-means
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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