基于K-means聚类的室内三维定位算法

作     者：周满满 袁凌云 ZHOU Man-man;YUAN Ling-yun

作者机构：云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室云南昆明650500 云南师范大学信息学院云南昆明650500 

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) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2019年第40卷第9期

页      码：2530-2536页

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。

主 题 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 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2019.09.024

馆 藏 号：203777770...