模糊聚类KNN算法提升室内WLAN定位精度

本文介绍了一种改进的室内定位算法，即模糊聚类KNN位置指纹定位算法，适用于WLAN环境。该算法针对KNN定位算法的局限性，通过选取四个具有空间相关性的信号参数构建多径纹信号数据库，并结合主分量分析（PCA）和模糊C均值聚类（FCM）来提高定位的准确性和效率。 位置指纹定位是一种基于无线信号强度的室内定位技术，尤其在GPS信号无法覆盖的室内环境中有广泛应用。随着无线通信和网络技术的发展，位置服务（LBS）的需求日益增长，而基于Wi-Fi网络的室内定位系统因其成本效益和便利性成为解决这一问题的有效手段。 传统的信号传输模型定位算法依赖于信号强度和距离的关系，但这种方法可能受到多径效应、信号衰减等因素的影响，导致定位精度下降。相比之下，位置指纹识别法通过比较实时信号指纹与数据库中的预存指纹来确定位置，减少了对传输模型的依赖。 模糊聚类KNN位置指纹定位算法首先选择与空间关联性较强的四个信号参数，这些参数可能包括不同接入点（AP）的RSSI（接收信号强度指示）。接着，PCA用于对原始信号数据库进行降维处理，去除异常或不稳定的AP影响。最后，通过FCM聚类算法，进一步剔除奇异的参考点（RP），优化指纹匹配，从而提高定位精度。 FCM算法的核心是通过迭代优化过程，不断调整每个数据点对各个聚类的归属程度（隶属度矩阵U），直至目标函数的误差达到最小，形成最佳的聚类划分。这种模糊聚类方法允许数据点同时属于多个类别的概率，增加了定位的灵活性和鲁棒性。 实验结果显示，采用模糊聚类KNN算法后，定位误差显著减少，表明该方法在提高定位效率和精度方面具有优势。这种改进的定位算法对于室内环境下的移动设备管理和位置服务提供了更为可靠的解决方案，尤其在WLAN网络广泛部署的环境中，具有较高的实用价值。