【摘 要】
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为克服基于无线局域网指纹定位算法中接收信号值波动和在线检测时计算量大的问题,提出一种基于奇异值检测和AP聚类的无线局域网指纹定位算法。分析Hampel滤波器和核概率密度
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为克服基于无线局域网指纹定位算法中接收信号值波动和在线检测时计算量大的问题,提出一种基于奇异值检测和AP聚类的无线局域网指纹定位算法。分析Hampel滤波器和核概率密度估计在接收信号强度值中奇异值检测的不足,结合Hampel滤波器和核概率密度估计两种方法在奇异值检测中的优势,给出一种奇异值检测算法;利用AP聚类算法,对离线训练系统中的信号强度测量值进行聚类;通过AP聚类粗检测和基于加权k近邻算法的细检测评估得到用户位置,完成定位。对比传统方法,该定位算法能够提高定位的准确性,降低算法的计算复杂度。
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