中文摘要: 针对传统指纹定位方法指纹库庞大臃肿、信息冗余，数据处理机制单调的问题，提出了一种融合压缩感知的指纹信息密度凝聚定位算法(Fingerprint Information Density Aggregation Positioning Algorithm based on Compressed Sensing，FIDA)，实现了压缩采样、信号恢复到指纹建库、在线定位的双领域交叉映射，两者互补增益有效提升了系统定位能力。由空间特征修正聚类算法完成区域模糊划分，自适应场景特征并包容区域边缘失配RP；从有效性、区分度和可测性多尺度综合评价并筛选区域最优AP子集，以凝聚信息密度。定位匹配选择稀疏贝叶斯算法削弱指纹相关性影响，引入信息序列提升近邻RP权重。实验结果表明，论文所提方案精简指纹信息效果良好，能够有效凝练指纹库价值信息。定位精度显著优于本领域算法，相比传统定位算法仍具有一定优势，具备较高的潜力和应用价值。