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排序：

An Enhanced Density-based Clustering Algorithm for the Autonomous Indoor Localization

An Enhanced Density-based Clustering Algorithm for the Auton...

引用

International Conference on MOBILe Wireless MiddleWARE, Operating Systems and Applications (Mobilware)

作者： Xu, Yaqian Kusber, Rico David, Klaus Univ Kassel Chair Commun Technol D-34119 Kassel Germany

ISBN: (纸本)9781479922864

Indoor localization applications are expected to become increasingly popular on smart phones. Meanwhile, the development of such applications on smart phones has brought in a new set of potential issues (e.g., high time complexity) while processing large datasets. The study in this paper provides an enhanced density-based cluster learning algorithm for the autonomous indoor localization algorithm DCCLA (Density-based Clustering Combined Localization Algorithm). In the enhanced algorithm, the density-based clustering process is optimized by "skipping unnecessary density checks" and "grouping similar points". We conducted a theoretical analysis of the time complexity of the original and enhanced algorithm. More specifically, the run times of the original algorithm and the enhanced algorithm are compared on a PC (personal computer) and a smart phone, identifying the more efficient density-based clustering algorithm that allows the system to enable autonomous Wi-Fi fingerprint learning from large Wi-Fi datasets. The results show significant improvements of run time on both a PC and a smart phone.

关键词： time complexity of algorithms run time of algorithms Density-based clustering algorithm Fingerprinting-based indoor localization

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