文献类型：期刊文章

作　　者：张熠[1] 陈璟[1] 王革超[1]

机构地区：[1]江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金项目(61170121)资助;江苏省青年科学基金项目(BK20150159)资助

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：11

起止页码：2458-2464

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统指纹法需要在离线阶段耗费大量的人力和时间成本去密集采集Wi-Fi数据,且位置指纹法的定位方式对环境变化很敏感,需要定期手动更新指纹数据库.近些年很多研究采用指纹数据库更新算法,但是这类算法默认是信任用户反馈的,不能准确过滤其中的错误数据.本文提出了一种结合众包的指纹数据库自构建及更新算法(AUAFC),在离线阶段只需在少量地标处采集指纹数据,在地标间使用手机传感器数据进行航位推算以提供基本的位置服务.为了减小地标识别的边界误差,AUAFC包含一种地标识别边界收敛算法.当服务器端接收到用户反馈时启动动态聚类算法提取可信数据更新指纹数据库或向数据库中植入新的地标.实验结果表明,地标识别边界收敛算法能使地标点的定位误差缩小至2.6米左右,而且相比较于传统指纹更新算法,本文算法AUAFC能准确的提取有效反馈信息并准确的植入新地标及更新原有的指纹数据库.

关 键 词：指纹更新  动态聚类 地标识别  数据库自构建  

分 类 号：TP301]