[发明专利]基于模糊聚类的室内定位AP选择方法

摘要

基于模糊聚类的室内定位AP选择方法，属于室内指纹定位领域。现有应用AP选择算法实现的定位技术存在计算量大、定位精度低以及适用范围小的问题。一种基于模糊聚类的室内定位AP选择方法，所述AP选择方法通过以下步骤实现：以指纹图作为特征向量，应用K均值算法将AP组进行聚类操作，分成一系列不同的AP类别；将聚类操作得到的不同的AP类均视为模糊集，根据模糊数学方法构建AP关于不同的AP类别的隶属度值；基于指纹图与不同参考点之间的信号分辨力，计算每个AP类别的最优度值；最后构建线性规划模型。本发明方法较现有AP手动分簇和枚举法实现室内定位方法相比，不需手动进行分簇的过程，提高定位AP选择方法的适用范围，并能够将定位精度能提高20％左右。体现定位速度快，定位准确和定位精度高的优点。

主权项

1.一种基于模糊聚类的室内定位AP选择方法，其特征在于：所述AP选择方法通过以下步骤实现：步骤一、以指纹图作为特征向量，应用K均值算法将AP组进行聚类操作，分成一系列不同的AP类别的过程是：步骤一一、设AP组中第m个AP在第i个参考点的接收信号强度RSSI值为Rm(xi,yi)；然后将Rm(xi,yi)初始化为各个AP类别的聚类中心点；其中，1≤i≤N，1≤m≤M，xi和yi分别为第i个参考点的横坐标值和纵坐标值；步骤一二、计算第m个AP到各个AP类别的聚类中心点的欧式距离，作为第m个AP与不同的AP类别之间的距离；步骤一三、在AP组中选择步骤一二计算出的每个AP与不同的AP类别之间的距离中最小的，并将最小的距离对应的AP类作为最近类别，然后将每个AP归入对应的最近类别中，则AP组中形成一系列AP类别；步骤一四、重新计算每个AP类别的接收信号强度RSSI值的均值，并作为每个AP类别的中心点；步骤一五、判断步骤一四计算出的AP类别的中心点是否与步骤一一中聚类得到的各个AP类别的聚类中心点相同，若是，则中止并退出，若否，则已将AP组分成共K类AP类别，并执行步骤二，其中，第k类AP类别包含的AP数量为nk，1≤k≤K；步骤二、将步骤一聚类操作得到的不同的AP类均视为模糊集，根据模糊数学方法构建AP关于不同的AP类别的隶属度值；步骤三、基于指纹图与不同参考点之间的信号分辨力，计算每个AP类别的最优度值；步骤四、利用步骤二获得的构建AP关于不同的AP类别的隶属度值以及步骤三计算的AP类别的最优度值构建线性规划模型，以选出最优的AP类别并作为最优AP组。