一种基于隐马尔可夫模型的指纹匹配定位算法

针对室内定位精度不高的问题,提出了基于隐马尔可夫模型的定位算法(hidden Markov model location algorithm,HMMLA).HMMLA系统模型分为训练阶段和定位阶段.训练阶段利用接收信号强度(received signal strength,RSS)采集程序对场景中各个接入点(access point,AP)信号强度RSS进行采集,选择合适的参考点建立指纹数据库(fingerprinting database).定位阶段采用HMMLA匹配算法进行定位.为了验证定位算法的精确度,在建立的指纹数据库基础上,在场景中选择合适的路径点,利用RSS采集程序在路径点处采集RSS值,然后使用HMMLA匹配算法对路径点进行定位.最后分析定位误差和算法的精确度,并将定位算法与KNN定位算法进行分析比较验证算法的可靠性.分析结果表明,基于隐马尔可夫模型的定位算法在系统原型下定位平均误差为1m左右,定位精度比KNN定位算法高.
室内定位 无线保真 隐马尔可夫模型 指纹匹配
张静 程之序 夏玮玮 沈连丰
东南大学信息科学与工程学院,江苏南京210096
国内会议
第二届全国物联网技术与应用学术会议暨第十一届全国无线电应用与管理学术会议
重庆
中文
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2016-12-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)