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作者：李茂林;肖东升;
单位：西南石油大学土木工程与测绘学院;西南石油大学测绘遥感地理信息防灾应急研究中心;成都高新减灾研究所;
摘要：针对建筑物内基站信号在传递过程中的稳定性和可靠性问题，以及基于信号强度相似度的K-means算法在建筑物内人员定位时易受不稳定基站干扰导致定位精度下降的问题，提出了一种基于对数距离路径损耗、最强基站序列、汉明距离、参考点权重计算的指纹定位算法：基于最强基站与K-means双融合定位模型。真实建筑物环境下实验结果表明，与现有K-近邻法、加权K-近邻法相比，在保证定位匹配速度不降低的前提下所提算法的平均定位精度为1.26 m,相较于K-近邻法的1.85 m和加权K-近邻法的1.79 m其平均定位精度分别提升了31.89%和29.61%,此外，累积分布函数曲线能够更快地收敛，定位结果更接近真实位置，对室内定位的研究具有一定意义。
关键词：最强基站(MaxAps);;K-means聚类;;权重计算;;建筑物内人员定位
基金资助：四川省区域创新合作项目“基于智能手机的城市地震应急建筑物内人口估计与精准定位方法及应用”(23QYCX0053);; 四川省自然科学基金面上项目(2022NSFSC0412);四川省自然科学基金项目(2022NSFSC1113)
