基于改进HC算法的WiFi室内楼层识别方法

为了解决室内楼层识别中,依靠WiFi电磁指纹定位方法对楼层进行判别时存在误差大、效率低的问题,提出了一种基于改进的层次聚类(HC)算法的室内楼层判别方法。通过密度分层的思想,对基本层次聚类算法进行改进,解决了普通层次聚类对孤立点敏感的问题,提高了室内WiFi指纹数据聚类的准确性,并结合切分数据的算法,将离线阶段的指纹数据进行切分,使得较大的数据集变成若干小数据集的聚类,降低了指纹定位数据的计算复杂度。仿真实验结果表明:本文提出的室内楼层判别方法,能够有效地提高楼层定位精度和识别率,该方法与经典K-means、CURE、ROCK聚类算法相比,在楼层判别上具有更好的定位效果。