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针对室内定位聚类算法中的奇异值出现较多的场景,按照以往聚类算法大多将其删除或替代为聚类平均值,这往往使得奇异值附近的定位误差陡增。研究采集阶段接入点(acess point,AP)端加入嵌入式滤波处理单元,采用格拉布斯(Grubbs)准则处理采集的信号以减少检测奇异值;然后在定位运算中改进了K-means聚类算法。首先根据模型函数鉴别运算中产生的奇异值,将奇异值线性化处理后由支持向量机(sport vector machine,SVM)对于奇异点进行分类;再将其进行K-means聚类划分。在不剔除奇异值的