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關(guān)鍵詞：k最近鄰算法 室內(nèi)定位 幾何聚類(lèi) 接收信號(hào)強(qiáng)度 支持向量機(jī) 

摘要：為解決傳統(tǒng)加權(quán)K最近鄰算法(WKNN,Weighting K-Nearest Neighbor)定位方法中選取K值存在局限性影響定位精度的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)型幾何聚類(lèi)指紋室內(nèi)定位方法。該方法首先利用網(wǎng)格分布在定位區(qū)域構(gòu)建指紋點(diǎn)幾何位置分布,采集指紋點(diǎn)接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS,Received Signal Strength)和位置信息,建立指紋定位數(shù)據(jù)庫(kù);然后,利用支持向量機(jī)分類(lèi)算法在解決高維度和非線(xiàn)性問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)選取定位點(diǎn)的多個(gè)近鄰指紋點(diǎn),根據(jù)對(duì)定位貢獻(xiàn)度的大小篩選近鄰指紋點(diǎn)并構(gòu)建幾何聚類(lèi)定位區(qū)域;最后利用WKNN算法進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法解決了傳統(tǒng)WKNN方法中多邊形定位區(qū)域在K值選取存在局限性的問(wèn)題,具有更高的定位精度和工程實(shí)用性。

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