首页 期刊 计算机工程与设计 基于K-means聚类的室内三维定位算法 【正文】

基于K-means聚类的室内三维定位算法

作者:周满满; 袁凌云 云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室; 云南昆明650500; 云南师范大学信息学院; 云南昆明650500
三维定位   室内定位   相似度权重量化   位置指纹   接收信号强度  

摘要: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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