改进K-means算法提升WLAN室内定位精度与效率

本文主要探讨了一种改进的K-means聚类算法在无线局域网(WLAN)室内定位中的应用，特别是在位置指纹定位系统中的优化作用。位置指纹定位依赖于一个详尽的位置指纹数据库，该数据库应准确地反映信号强度与特定位置之间的映射关系，这对于定位精度至关重要。原始的K-means算法在构建指纹数据库时，可能会遇到局部最优解的问题，导致定位效果受限。 作者提出了一种改进的K-means算法，其核心在于优化了初始聚类中心的选择策略和准则函数设计。通过这种方法，算法能够更有效地识别和分配传感器数据，避免了数据陷入局部最小值的现象，从而提高了定位精度和效率。具体来说，改进的方法可能包括动态调整聚类中心、采用更复杂的相似度度量或者引入更高级的数据挖掘技术来处理非线性关系。 实验结果显示，与传统的K-means算法相比，基于改进算法构建的WLAN室内位置指纹数据库在定位精度上有显著提升，定位时间也得到了显著缩短。这不仅有利于提升用户对室内空间的认知，也有助于在诸如智能家居、无线导航和无线传感器网络等领域实现更精确、实时的位置定位。 此外，本文还引用了《激光杂志》2014年第35卷第7期的相关信息，如作者姓名、工作单位、期刊DOI编码、中图分类号、文献标识码以及文章编号，体现了研究的学术性和严谨性。这项研究为无线通信技术中的WLAN室内定位提供了实用且有效的优化方案，是位置指纹定位领域的有益补充。