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基于数据挖掘分类聚类理论的指纹法室内定位优化的开题报告
一、研究背景和意义
指纹法室内定位技术是近年来快速发展的一项定位技术，其具有准确度高、成本低等优点，在商场、医院、展览馆等室内场景中得到了广泛应用。但是，由于室内环境的复杂性和不可预测性，导致指纹法定位技术存在一定的误差和不稳定性。因此，如何在复杂的室内场景下提高指纹法室内定位的精度和稳定性，成为当前热门的研究领域。
二、研究目的和内容
本文旨在基于数据挖掘分类聚类理论，优化指纹法室内定位技术的精度和稳定性。具体研究内容包括：
1.建立室内环境的指纹库：利用指纹库收集和记录办公室、医院、商场等常见室内场景中的指纹信息，包括信号强度、信噪比、到达时间等。
2.选择适当的特征提取方式：选择合适的特征提取方法和特征选择工具，将原始指纹数据转换成具有较高可分性的特征向量，为下一步的数据挖掘奠定基础。
3.数据挖掘分类聚类：应用数据挖掘分类聚类算法，对指纹库中的指纹数据进行分类聚类，分析室内环境中不同位置的指纹信号特征，建立指纹定位模型。
4.优化定位算法：根据指纹定位模型，优化指纹定位算法，提高室内定位的精度和稳定性，实现在室内场景下的准确测量和定位。
三、研究方法和技术路线
1.研究方法
本研究将应用数据挖掘分类聚类理论，建立室内场景的指纹库，并利用聚类分析等数据挖掘技术，对指纹数据进行分类聚类和模型建立。
2.技术路线
1)收集室内场景的指纹数据，建立指纹库；
2)选择适当的特征提取方式，将原始指纹数据转换成具有较高可分性的特征向量；
3)应用数据挖掘分类聚类算法，对指纹库中的指纹数据进行分类聚类，建立指纹定位模型；
4)优化指纹定位算法，提高室内定位的精度和稳定性。
四、预期研究成果
本研究将在指纹法室内定位的分类聚类和数据挖掘方法上进行优化探索，主要的研究贡献包括：
（1）建立了基于数据挖掘分类聚类理论的指纹法室内定位优化模型；
（2）探索了指纹数据特征提取方法和分类聚类技术在指纹法室内定位中的应用；
（3）优化了指纹定位算法，提高了室内定位的精度和稳定性。
五、研究进度安排
1.第一阶段（2021.8-2021.10）：搜集指纹定位相关文献，了解指纹定位研究现状；
2.第二阶段（2021.11-2022.1）：建立室内场景的指纹库，选择特征提取方式，将原始指纹数据转换成具有较高可分性的特征向量；
3.第三阶段（2022.2-2022.4）：应用数据挖掘分类聚类算法，对指纹库中的指纹数据进行分类聚类，建立指纹定位模型；
4.第四阶段（2022.5-2022.7）：优化指纹定位算法，提高室内定位的精度和稳定性；
5.第五阶段（2022.8-2022.9）：编写论文并进行答辩。