基于隐状态排序的半异构无线定位方法  

Semi-heterogeneous Wireless Location Method Based on Hidden State Sorting

作　　者：胡琨[1,2] 陈益强[1,2] 刘军发[2] 

机构地区：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411195 [2]中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心,北京100190

出　　处：《计算机工程》2012年第17期280-283,共4页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61173066)

摘　　要：针对室内Wi-Fi环境的信号缺失问题,提出一种基于隐状态排序的半异构无线定位方法。介绍隐马尔可夫模型、隐状态排序方法,设计包含离线训练阶段和在线定位阶段的定位方法。实验结果表明,该方法在1 m误差范围内准确率达96.3%,能解决半异构特征向量的信号缺失问题,提高实际应用能力。Facing the signal missing problem in the indoor Wi-Fi environment, this paper proposes a semi-heterogeneous wireless location method based on hidden state sorting. It introduces Hidden Markov Model（HMM） and hidden state sorting approach, designs the localization method including offiine training phase and online localization phase. Experimental results show that this method can achieve 96.3% accuracy within an error distance of 1 meter, greatly solve the signal missing problem of semi-heterogeneous feature vectors, and enhance its practical application capability.

关 键 词：室内定位 信号强度 隐马尔可夫模型 隐状态 半异构特征 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]