[發明專利]一種基于聚類的指紋定位方法及裝置

有效

• 申請號: 201810342226.8
• 申請日: 2018-04-17
• 公開（公告）號: CN108562867B
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 鄧中亮;宋汶軒;尹露;胡恩文;朱棣;唐詩浩;劉延旭
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G01S5/02
• 分類號: G01S5/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 項京;馬敬

1.一種基于聚類的指紋定位方法，其特征在于，包括：

獲取待定位點的接收信號強度RSS；

從指紋數據庫中獲取多個類的初始聚類中心，多個類為對所述指紋數據庫中樣本集的樣本點進行聚類得到的，每個類均包含初始聚類中心，每個類的初始聚類中心為利用待定初始聚類中心與所述指紋數據庫中樣本集的各個樣本點之間的歐式距離的均方差誤差不大于第一數值，以及以所述待定初始聚類中心為聚類中心的類中樣本點的樣本密度大于第二數值，進行聚類得到的；

利用所述待定位點的RSS，從所述多個類的初始聚類中心中，查找與所述待定位點的RSS之間歐式距離最近的初始聚類中心；

基于與所述待定位點的RSS之間歐式距離最近的初始聚類中心，對所述待定位點的RSS進行指紋定位；

其中，所述多個類為對所述指紋數據庫中樣本集的樣本點進行聚類得到的步驟，包括：

獲取指紋數據庫中的接入點AP的RSS；

基于所述AP的RSS，獲得上一初始聚類中心的第一均方差誤差與第一樣本密度之和，所述第一均方差誤差為上一初始聚類中心與所述樣本集中各個樣本點之間的歐式距離的均方差誤差，所述第一樣本密度為以上一初始聚類中心為聚類中心的類中樣本點的樣本密度，所述第一均方差誤差不大于第一數值，所述第一樣本密度大于第二數值；所述以上一初始聚類中心為聚類中心的類中包含的子類與所述上一初始聚類中心之間歐式距離小于第一距離的樣本點，所述以上一初始聚類中心為聚類中心的類中包含的子類是由以上一初始聚類中心為聚類中心的類中除作為上一初始聚類中心的樣本點以外的其他樣本點構成的；

獲取本次待定初始聚類中心；

獲取本次待定初始聚類中心與所述樣本集中各個樣本點之間的歐式距離的均方差誤差，作為第二均方差誤差，所述第二均方差誤差不大于第一數值；

獲取以所述本次待定初始聚類中心為聚類中心的類中樣本點的樣本密度，作為第二樣本密度，所述以本次待定初始聚類中心為聚類中心的類中包含的子類與該本次待定初始聚類中心之間歐式距離小于第二距離，所述第二樣本密度大于第二數值，所述以本次待定初始聚類中心為聚類中心的類中包含的子類是由以本次待定初始聚類中心為聚類中心的類中，除作為本次待定初始聚類中心的樣本點以外的其他樣本點構成的；

判斷所述本次待定初始聚類中心的第二均方差誤差與第二樣本密度之和，相較于所述上一初始聚類中心的第一均方差誤差與第一樣本密度之和是否有變小；

若變小，則將本次待定初始聚類中心，作為本次初始聚類中心；

利用所述本次初始聚類中心，得到本次的類，本次的類包括：本次初始聚類中心、以及以本次初始聚類中心為聚類中心的類中的子類；

將本次的類，存儲在所述指紋數據庫中。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判斷所述本次待定初始聚類中心的第二均方差誤差與第二樣本密度之和，相較于所述上一初始聚類中心的第一均方差誤差與第一樣本密度之和是否有變小之后，所述方法還包括：

若沒有變小，則獲取下一待定初始聚類中心作為本次待定初始聚類中心，返回執行獲取本次待定初始聚類中心的步驟，直至所述本次待定初始聚類中心的第二均方差誤差與第二樣本密度之和，相較于所述上一初始聚類中心的第一均方差誤差與第一樣本密度之和變小或達到預設變小閾值，繼續執行將本次待定初始聚類中心，作為本次初始聚類中心的步驟；

在所述將本次的類，存儲在所述指紋數據庫中之后，所述方法還包括：

獲取所述指紋數據庫中的所有類，刪除類中樣本點的數目與樣本點的總數的比值，低于閾值的類。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述上一初始聚類中心為第1個初始聚類中心，所述獲取本次待定初始聚類中心，包括：

隨機獲取所述樣本集中除作為所述第1個初始聚類中心的樣本點以外，其余樣本點中的一個樣本點，作為第2個待定初始聚類中心；或者

將所述樣本集中除所述作為所述第1個初始聚類中心的樣本點以外，其余樣本點之和的平均值，作為第2個待定初始聚類中心。