基于测量报告信号聚类的指纹定位方法

针对基于加权K最近邻(WKNN)和机器学习算法的指纹库定位方法存在精度和定位效率较低的问题,提出一种基于测量报告(MR)信号聚类的指纹定位方法。首先,把MR信号分为室内、道路和室外这3种属性;其次,利用地理信息系统(GIS)信息将栅格分为建筑物、道路和室外子区域,并将不同属性的MR数据落入对应的属性子区域;最后,借助K均值(K-Means)聚类算法对栅格内的MR信号进行聚类分析,以创建子区域下的虚拟子区域,并采用WKNN算法对MR测试样本进行匹配。此外,利用欧氏距离计算平均定位精度,并通过生产环境的一些MR数据测试了所提方法的定位性能。实验结果表明,所提方法的50 m定位误差占比为71.21%,相较于WKNN算法提升了2.64个百分点;平均定位定位误差为44.73 m,相较于WKNN算法降低了7.60 m。所提方法具备良好的定位精度和效率,可满足生产环境中MR数据的定位需求。