【摘 要】
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针对大型室内场景下现有指纹定位算法运算复杂度高、定位精度低的问题,提出一种基于模拟退火聚类的室内定位算法。该算法采用模拟退火聚类的方法完成对指纹空间的聚类和划分,
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针对大型室内场景下现有指纹定位算法运算复杂度高、定位精度低的问题,提出一种基于模拟退火聚类的室内定位算法。该算法采用模拟退火聚类的方法完成对指纹空间的聚类和划分,有效降低了指纹匹配所需的候选指纹数量,并消除了具有一定特征相似性的奇异点,从而降低了运算复杂度,提高了定位精度。实验结果表明,该算法可计算出定位环境下指纹空间的最优聚类数从而确保定位精度,较K-均值聚类定位算法和KNN算法定位精度高,且定位精度不受初始值影响。
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