關鍵詞：k最近鄰算法 室內定位 幾何聚類 接收信號強度 支持向量機 

摘要：為解決傳統加權K最近鄰算法(WKNN,Weighting K-Nearest Neighbor)定位方法中選取K值存在局限性影響定位精度的問題,提出了一種改進型幾何聚類指紋室內定位方法。該方法首先利用網格分布在定位區域構建指紋點幾何位置分布,采集指紋點接收信號強度(RSS,Received Signal Strength)和位置信息,建立指紋定位數據庫;然后,利用支持向量機分類算法在解決高維度和非線性問題上的優勢選取定位點的多個近鄰指紋點,根據對定位貢獻度的大小篩選近鄰指紋點并構建幾何聚類定位區域;最后利用WKNN算法進行定位。實驗結果表明,提出的方法解決了傳統WKNN方法中多邊形定位區域在K值選取存在局限性的問題,具有更高的定位精度和工程實用性。

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