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摘要：為避免過(guò)多傳感器的配置在行人導航狀態(tài)分類(lèi)時(shí)引入冗余信息，提出了一種傳感器配置優(yōu)化方法。根據采集的慣性傳感器三軸加速度和角速度信息，基于K均值聚類(lèi)算法(K-means)、自組織映射算法(SOM)和混合高斯聚類(lèi)算法(EM-GMM)對行人運動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行識別；選取輪廓系數、戴維森堡丁指數、卡林斯基-哈拉巴斯指數三個(gè)內部評價(jià)指標及執行時(shí)間對聚類(lèi)效果進(jìn)行綜合對比，得出在行人狀態(tài)識別中K-means聚類(lèi)方法較優(yōu)；基于K-means聚類(lèi)最優(yōu)模型，對二維、三維、六維不同傳感器配置下的輪廓系數進(jìn)行綜合對比，得出二維和三維行人慣性導航系統即可有效實(shí)現行人運動(dòng)狀態(tài)識別，有效解決了六維特征空間中因多變量復雜相關(guān)導致的難以準確建模的難題，為多傳感器的行人導航狀態(tài)識別提供了新途徑。