Wi-Fi指纹聚类在室内感兴趣区域定位中的应用
来源：计算机应用杂志2016年第2期北京时间：
作者：王玙璠, 艾浩军, 涂卫平
单位：1. 武汉大学 计算机学院, 武汉 430070;2. 武汉大学 国家多媒体软件工程技术研究中心, 武汉 430070
摘要：针对广域室内位置服务中Wi-Fi指纹图谱构建与维护困难的问题,论证无监督聚类算法实现感兴趣区域(POI)定位的可行性,从而为众包模式生成POI关联定位指纹图谱提供依据。首先介绍Wi-Fi指纹定位算法的基本框架,并将k均值算法、近邻传播算法、自适应传播算法应用到Wi-Fi指纹定位;然后以一个实验室为例,分析室内POI划分与空间区域的关系,建立无线信号强度指示(RSSI)特征库,以BP神经网络算法作为对比,评价三类无监督聚类算法在POI定位的性能,其定位的平均精度和查全率均高于90%。实验结果表明,无监督聚类算法生成无线指纹图谱可以作为粗粒度的室内POI定位的解决方案。
关键词：感兴趣区域,室内定位,无监督聚类,近邻传播,Wi-Fi指纹
基金资助：国家科技支撑计划项目(2012BAH35B03);湖北省科技攻关计划项目(2014BAA153)。
