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题名基于K-means聚类的室内三维定位算法
被引量：5
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作者
周满满
袁凌云
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机构
云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室
云南师范大学信息学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第9期2530-2536,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61561055)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJCZH223)
云南省应用基础研究计划面上基金项目(2013)
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文摘
为解决室内定位误差大、难实现三维定位的难题,提出一种基于K-means聚类的三维定位算法,对指纹数据库处理并同时实现三维定位,将RSSI相关系数与传统算法融合加权,使每个位置上的RSSI值直接映射出该位置的位置信息。实验结果表明,该算法能成功实现三维定位,提高平面定位精度,相对传统算法,将定位准确率提高了9.23个百分点,达到91.13%,将误差减少了95.81 cm,将定位误差控制在93.03 cm以内。
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关键词
三维定位
室内定位
K-MEANS聚类算法
相似度权重量化
位置指纹
接收信号强度
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Keywords
three-dimensional positioning
indoor positioning
K-means clustering algorithm
weight quantification of similarity
location fingerprint
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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