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基于层次聚类的WiFi室内位置指纹定位算法

王怡婷 郭红

福州大学学报(自然科学版)2017,Vol.45Issue(1):8-15,8.
福州大学学报(自然科学版)2017,Vol.45Issue(1):8-15,8.DOI:10.7631/issn.1000-2243.2017.01.0008

基于层次聚类的WiFi室内位置指纹定位算法

WiFi indoor position fingerprinting localization algorithm based on hierarchical clustering

王怡婷 1郭红1

作者信息

  • 1. 福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116
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摘要

Abstract

This paper presents a kind of using WiFi signal fingerprint to locate the interior regions of CL-KNN (complete linkage K-nearest neighbor) algorithm.The algorithm first performs hierarchical clustering method to divide a test environment to several regions,and according to the WiFi signal fingerprint information corresponding to match,finally the location results determined by weighted calculation.The experimental results show that,under the condition of the WiFi access points quantity enough,compared with the original KNN algorithm and k-means-KNN algorithm,CL-KNN algorithm can obtain higher positioning precision and accuracy.

关键词

室内定位/位置指纹定位/层次聚类算法/WiFi信号

Key words

indoor positioning/position fingerprint orientation/hierarchical clustering algorithm/WiFi signal

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王怡婷,郭红..基于层次聚类的WiFi室内位置指纹定位算法[J].福州大学学报(自然科学版),2017,45(1):8-15,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61370210) (61370210)

福建省自然科学基金资助项目(2011J01345) (2011J01345)

福州大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSTPCD

1000-2243

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