1.一种基于最大信息系数的模糊聚类冗余接入点约简方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、在测试环境中放置n个位置已知的AP(Access Point,AP)并标定m个RP(Reference Point,RP)；

步骤二、在每个RP处采集来自不同AP的接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)，构建RSS特征矩阵R；

步骤三、对R进行归一化处理，获取标准化RSS特征矩阵步骤四、根据 计算Dpq的互信息I(APp,APq)，其中Dpq表示由第p(p＝1,…,n)个AP(即APp)和第q(q＝1,…,n)个AP(即APq)的标准化RSS特征的期望组成的数据散点集合；

步骤五、根据I(APp,APq)，计算APp和APq的最大信息系数mpq；

步骤六、根据mpq，遍历测试环境中所有APs，构建关于AP相关性的模糊相似矩阵M；

步骤七、根据M，获取关于AP相关性的模糊等价矩阵M*并利用模糊聚类获取相关AP集合C1,…,CK；

步骤八、不同的相关AP集合中随机选择一个AP即可构建非冗余的AP集合Cnun-redundant，并将集合Cnun-redundant中的APs用于在线阶段的目标位置估计。

2.根据权利要求1所述的一种基于最大信息系数的模糊聚类冗余接入点约简方法，其特征在于，所述步骤七包括以下步骤：步骤七、根据关于AP相关性的模糊相似矩阵M，获取关于AP相关性的模糊等价矩阵M*并利用模糊聚类获取相关AP集合C1,…,CK；具体包括以下步骤：步骤七(一)、根据模糊相似矩阵的等价理论，从M出发，依次计算其二次方，即：其中，符号 表示扎德合成运算，则可得：

当首次出现 时，定义Ml为关于AP相关性的模糊相似矩阵M对应的模糊等价矩阵，记为M*， 表示为：步骤七(二)、基于步骤七(一)，计算M*的ω-截矩阵，记为其中，

步骤七(三)、基于步骤七(二)，通过模糊聚类可得到测试环境中不同APs关于相关性的集合C1,…,CK，其中，Ck(k＝1,…,K)表示第k个具有相关性的AP的集合。