基于AP布置优化和K-means聚类算法的室内定位研究
传统室内定位中聚类算法被动依赖定位环境中接入点（Acess Point，AP）数量，导致定位效率低、误差大，室内位置指纹定位研究中AP布局是影响定位精度的关键性因素。因此，采用Intel芯片的嵌入式微系统和美国Signal Hound生产的SA44B型测量接收机共同组成传感器网络，根据电波路径损耗建立室内定位的目标函数，采用单纯形法和模拟退火算法融合算法对目标函数进行优化，从而达到最合理的AP室内位置布局，而后改进K-means聚类算法将优化后的AP位置坐标作为初始聚类中心，来提高系统的定位效率和精确度。实验结果表明，与传统K-means算法相比，经过AP位置最优化后的聚类定位算法精度提高了13.8%。
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