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室内定位

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发表于 2020-5-29 18:25:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
一般来说,聚类算法能够通过指定类别数目,依照样本点之间的相似度原则实现合理的类别划分实现信息集聚,并对新的数据点进行归类,其目的在于根据最小化类间的相似性、最大化类内的相似性。对于室内定位系统来说,依据接收信号强度特征找出各参考点间的相似度,并以此为依据进行聚类来划分子位置指纹,同时在终端用户接收到RSS信号进行定位时,可依据一定准则进行判断,将该组RSS信号归属到相应类别之中,即选定相应子位置指纹,优先完成粗定位过程,进而实现子区域中位置的匹配并输出坐标。因此,在位置指纹定位系统中,利用聚类算法来实现位置指纹的划分及粗定位过程。

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发表于 2020-6-13 08:27:48 | 显示全部楼层
有参考性的简单代码吗?
算法QQ  3283892722
群智能算法链接http://halcom.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=73
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