基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法
来源：电讯技术杂志2018年第11期北京时间：
作者：侯方行,周庆华
单位：(兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070)
摘要：将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中，虽然可以缩短定位时间，但是容易降低定位精度。为了解决此问题，提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明，与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比，基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间，还能有效提高定位精度。
关键词：WLAN定位；指纹聚类；K-means算法；接收信号强度；在线定位；
