刘宏立1,,,
肖郭璇3,
徐琨1
1.湖南大学电气与信息工程学院 ??长沙 ??410006
2.湖南工业大学交通工程学院 ??株洲 ??412000
3.国家电网浙江乐清市供电公司 ??乐清 ??325600
基金项目:中央国有资本经营预算项目(财企[2013]470号)；国家自然科学基金(61771191)
详细信息
作者简介:胡久松：男，1987年生，博士生，研究方向为室内定位、机器学习
刘宏立：男，1963年生，教授，博士生导师，主要研究方向为无线传感网络、现代通信理论和移动通信系统
肖郭璇：女，1989年生，工程师，研究方向为智能电网
徐琨：男，1979年生，博士生，研究方向为无线传感网络、移动通信
通讯作者:刘宏立 hongliliu@hnu.edu.cn
中图分类号:TP391计量
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被引次数:0
出版历程
收稿日期:2018-02-10
修回日期:2018-09-03
网络出版日期:2018-09-10
刊出日期:2018-12-01
Adaptive Affine Propagation Clustering Algorithm for WiFi Indoor Positioning
Jiusong HU1, 2,Hongli LIU1,,,
Guoxuan XIAO3,
Kun XU1
1. College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410006, China
2. College of Traffic Engineering, Hunan University of Technology, Zhuzhou 412000, China
3. State Grid Yueqing Electric Power Supply Company, Yueqing, 325600, China
Funds:The Central State-Owned Capital Management and Budget Project (2013-470), The National Natural Science Foundation of China (61771191)
摘要
摘要:在室内覆盖的大量的WiFi信号可以用来室内定位。尽管很多WiFi室内定位技术被提出，但其定位精度仍然未达到实际应用的需求。针对这个问题，该文提出一种自适应仿射传播聚类(AAPC)算法用以提高WiFi指纹的聚类质量，从而提高定位精度。AAPC算法通过动态调整参数生成不同的聚类结果，然后采用聚类有效性指标筛选出其中最佳的。采集大量真实环境数据进行试验，试验结果表明采用AAPC算法产生的聚类结果具有更高的定位精度。
关键词:WiFi室内定位/
自适应仿射传播聚类/
聚类有效性指标
Abstract:There are a large number of indoor WiFi signals which can be used for indoor positioning. Although many WiFi indoor positioning technology is proposed, it's positioning accuracy still does not meet the actual application requirements. For this problem, an Adaptive Affinity Propagation Clustering (AAPC) algorithm is proposed to improve the clustering quality of WiFi fingerprint, thus improving the positioning accuracy. The AAPC algorithm generates different clustering results by dynamically adjusting parameters, then cluster validity indices are used to select the best ones. A large number of real environmental data are collected and tested. The experimental results show that the clustering results generated by AAPC algorithm have higher positioning accuracy.
Key words:WiFi indoor positioning/
Adaptive Affine Propagation Clustering (AAPC) algorithm/
Cluster validity indices
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