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Graph-Based Floor Separation: Utilizing Node Embeddings and Clustering of WiFi Trajectories
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内容提要
本研究提出了一种基于图的楼层分离方法，利用Wi-Fi指纹轨迹解决复杂多层环境中的垂直定位问题。通过Node2Vec生成低维嵌入，并结合K-means聚类，准确率达到68.97%，优于传统算法，为室内定位研究奠定基础。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于图的楼层分离方法，旨在解决复杂多层环境中的垂直定位问题。
- 该方法利用Wi-Fi指纹轨迹，通过Node2Vec生成低维嵌入。
- 结合K-means聚类，方法在2021年华为大学挑战赛数据集上的准确率达到68.97%，优于传统算法。
- 研究为室内定位提供了坚实基础，并推动相关领域的发展。
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