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提出一种利用WiFi信号指纹实现对室内区域进行定位的CL-KNN(complete linkage K-nearest neighbor)算法.该算法先采用层次聚类方法对测试环境进行区域划分,再根据相应的WiFi信号指纹信息进行匹配,最后通过加权计算确定定位结果.实验结果表明,在WiFi热点数量足够多的情况下,与原始KNN算法和k-means-KNN算法相比,CL-KNN算法可以获得更高的定位精度和准确率.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2017
Issue： 1
Volume： 45
Page： 8-15
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