室内定位技术：坐标聚类优化Wi-Fi指纹法

"文章探讨了在密集杂乱的室内环境中基于坐标进行室内指纹定位的聚类方法，重点关注Wi-Fi指纹技术在室内定位中的应用。针对接入点（AP）部署对定位精度的影响，提出了一种名为最小封闭圆（SEC）的坐标聚类算法，以减少定位误差并提高对复杂环境的鲁棒性。实验在国家大剧院和西单大悦城等室内公共场所进行，结果显示SEC优于传统的基于RSS的聚类算法如K-方法。" 文章详细阐述了室内定位技术的重要性，尤其是在基于位置的室内服务（ILBS）领域日益增长的需求。由于全球导航卫星系统（GNSS）在室内无法获取卫星信号，研究人员转向了其他技术，例如Wi-Fi指纹技术。这种技术依赖于Wi-Fi接入点（AP）的信号强度信息，这些信息可以作为室内空间的“指纹”，用于定位用户。 然而，AP的部署方式对定位精度有显著影响。传统的定位方法，如基于接收信号强度指示（RSS）的聚类算法，可能在AP分布不均匀或环境干扰大的情况下表现不佳。为了应对这一挑战，文章提出了一种新的坐标聚类方法——最小封闭圆（SEC）。SEC算法以AP的坐标为中心，形成最小的包围圆来聚类信号指纹，从而降低AP部署不均匀导致的定位误差。 SEC方法的优越性在于它能更好地处理室内环境的复杂性和不规则性，尤其是在密集且杂乱的环境中。实验在两个实际的室内环境——国家大剧院和西单大悦城的多层区域——进行，结果证实SEC算法相比于传统的K-均值等基于RSS的聚类算法，能够提供更精确的定位结果，增强了系统的鲁棒性。 此外，文章还强调了传感器在实现这一技术中的作用，以及在未来室内定位系统中可能面临的挑战和潜在改进方向。通过SEC算法，研究者为解决室内定位中的问题提供了新的思路，为开发更准确、适应性强的室内定位系统奠定了基础。