【摘 要】
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针对隐马尔科夫(HMM)算法中的鲍姆—韦尔奇算法(BW)预测模型参数,难以找到全局最优解的问题,提出了一种融合粒子滤波与隐马尔科夫的粒子群优化—隐马尔科夫(PSO-HMM)算法。对
【基金项目】
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上海市自然科学基金资助项目(17ZR1411900),上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室项目(AGK2015006),上海高校青年教师培养资助计划项目(ZZGCD15090),上海工程技术大学科研启动项目(2016-56)
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针对隐马尔科夫(HMM)算法中的鲍姆—韦尔奇算法(BW)预测模型参数,难以找到全局最优解的问题,提出了一种融合粒子滤波与隐马尔科夫的粒子群优化—隐马尔科夫(PSO-HMM)算法。对于BW算法学习环节的初值选定问题,增加了粒子群优化(PSO)算法优化过程,量化的初值选定对于信道状态信息(CSI)无线信号的定位数据处理更加合理,从而增加了定位的精准性。同时,为了克服HMM算法存在的统计约束问题,加入了重标准化和重映射机制。由于PSO收敛速度较快,从宏观现象观察,提高了定位实时性。实验结果表明:与传统的HMM算
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