Wi-Fi指纹聚类在室内感兴趣区域定位中的应用.pdfVIP

of ISSN1001．908l 2016—02．10 Joumal ComputerApplications 计算机应用，2016，36(2)：488—491 CODENJYIIDU http：／／www．joca．cn 文章编号：100l一9081(2016)02—0488．04 Wi．Fi指纹聚类在室内感兴趣区域定位中的应用 王玛皤1’2，艾浩军r，涂卫平L2 (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) (。通信作者电子邮箱aihj@whu．edu．cn) 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＆均值算法、近邻传播算法、自适应传播算法应用到wi—n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 中图分类号：TN911．23文献标志码：A Wi-Fi fbrindoorOfinterest 6ngerprintingclustering place positiolling WANG Yufanl一，AIHaojun”，TUWeipin91，2 Sc泌舭，wuh8H t1．Sch∞z《CoⅣp砧毫er Un沁H如y，w曲鲫H曲ei430∞o，Chi船； 2．№fionof E嚼肥折增胁∞rch＆儿￡er加肘以￡i，删缸5妒彬。地，胁。n‰妇增慨耽^肌舰掘430070，吼i眦) Abstract：Wi—Fi and isa isaneffective fingerpdntacquisition time—consumingwork，while modeling crowdsourcing way tosolvethis The of waSdemonstratedforPlaceof problem，feasibiIityunsupenrisedclustering Interest(POI)positioning， whichisbene6tto radio cmwdedsource．AtfhmeworkofWi—Fi localizationwas generatemapby 6rst，a fingerprint algorithm then and were tothisframework．BPneural 矛ven， the七一means，施nitypmpagationadaptivepmpagationapplied Using networka evaluationwasexecutedi