[发明专利]用于改善定位的扩展聚类

权利要求书

1.一种在蜂窝通信网络中对位置确定进行聚类以提供位置确定 辅助数据的方法，该方法包括以下步骤：

获得步骤，其用于获得作为高精度位置确定的结果的点的一个主 类；以及

分出步骤，其用于分出至少两个子类，所述至少两个子类的点所 具有的点的局部密度高于预定局部密度阈值，

其中，

所述分出步骤包括以下步骤：

1)针对所述主类中的各点，确定点的局部密度；

2)选择所述主类中点的局部密度最高的点包含在第一 子类中，并将其选择为起点；

3)选择所述起点作为参考点；

4)从所述主类中，找出没有被包含在所述第一子类中、 没有被用作起点且离所述参考点最近的最近邻居点；

5)检查所述最近邻居点所具有的点的局部密度是否大 于所述预定局部密度阈值；

6)如果所述最近邻居点所具有的点的局部密度大于所 述预定局部密度阈值，则将所述最近邻居点包含在所述第一 子类中，并选择所述最近邻居点作为新的参考点；

7)重复步骤4)至6)，直到所述最近邻居点所具有的点 的局部密度小于所述预定局部密度阈值为止；

8)选择包含在所述第一子类中且先前未用作起点的一 个点作为新的起点；以及

9)重复步骤3)至8)，直到包含在所述第一子类中的所 有点都已经被用作起点为止。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述分出步骤进一步包括以下步骤：

a)选择所述主类中所具有的点的局部密度大于所述预定局部密 度阈值并且没有被包含在前n-1个子类中的任何一个之中的一个点并 将其包含在第n个子类中，其中n是大于1的整数；

b)将所述主类中的点包含在所述第n个子类中，包含在所述第n 个子类中的所述点所具有的点的局部密度大于所述预定局部密度阈值 且没有被包含在前n-1个子类中的任何一个之中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

从n等于2开始重复步骤a)和b)，并且当n等于N时结束，其 中N是所允许的子类的最大数量。

4.根据权利要求1到3中任意一项所述的方法，其特征在于进一 步包括以下步骤：将所包含的点的数量少于预定数量的子类丢弃。

5.根据权利要求1到3中任意一项所述的方法，其特征在于进一 步包括以下步骤：移除环绕子类。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于移除环绕子类的步骤 包括以下步骤：将所述环绕子类丢弃。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于移除环绕子类的步骤 包括以下步骤：将所述环绕子类进一步分解为子类。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，移除环绕子类的步 骤包括以下步骤：将所述点的局部密度的平均值与所述环绕子类中所 包含的点的总数和所述环绕子类内的所述点所跨过的面积之比值进行 比较。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于移除环绕子类的步骤 包括以下步骤：将所述环绕子类中所包含的点和所述环绕子类中所包 含的所述点的重心之间的平均距离与所述环绕子类中所包含的所述点 中的任何点和所述环绕子类中所包含的所述点的所述重心之间的最小 距离进行比较。