基于贝叶斯网络的室内无线信号强度学习算法

摘要：

考虑到接收信号强度(RSS)算法的定位结果有着其不确定性,提出了一种新的生成场强分布图的自动学习算法.在此算法中,在初始简易场强分布图的基础上,首先启动一个带有默认参数值的线性模型,然后自动学习各类在线RSS数据;在学习的过程中,基于现有的支持RSS测量的WLAN、Zigbee、UMB等无线网络,扩展了标准的最大期望(EM)算法,推算出场强分布图的一种最大似然(ML)估计算法并运用到自动学习中,就可以生成一较精确的场强分布图.模拟表明,无需任何校准数据,该方法可以提供较高的精度.

关键词：室内定位、自适应、EM、最大似然(ML)估计算法、自动学习

所属期刊栏目：34

分类号：TN911.23

资助基金：国家自然科学基金项目6097406;江苏省自然科学基金项目BK20131097;江苏省高校“青蓝工程”资助项目苏教师[2012]39号;江苏省教育科学“十二五”规划项目D/2011/03/046;江苏省高等教育教改研究立项课题项目2013JSJG339;中国博士后科学基金一等资助项目2012M510193

在线出版日期：2014-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：633-638,652