基于模糊聚类和猫群算法的室内定位算法

作者：李昂; 付敬奇^*; 沈华明; 孙泗洲

来源：仪器仪表学报, 2020, 41(01): 185-194.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.J1905362

• 室内定位系统
• 接受信号强度指示
• 位置指纹定位算法
• 模糊聚类
• 猫群算法

针对RSSI室内指纹定位算法中参考点误匹配和位置搜寻问题,提出了一种基于模糊聚类和猫群算法的室内定位方法。首先,采用模糊聚类代替传统硬聚类算法,并根据聚类中参考点的隶属度对聚类中心的RSSI特征进行合理估算,不但增加了参考点之间的差异性,而且减小了特征匹配的复杂度;其次,利用猫群算法在靠近最优解处收敛速度快的特点,同时在算法中加入投食机制以增加算法局部搜索的能力,实现了稳定快速的区域化位置搜寻。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法可以提高12.5%的定位精度。

• 单位
  自动化学院; 上海大学