【摘 要】
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针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰,该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构,系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作,以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系,建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型,以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时,基于分区多元高斯混合模型的
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工信部重点实验室,坎特伯雷大学电气与计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702228,61803183),江苏省自然基金(BK20170198,BK20180591),电磁频谱空间认知动态系统工信部重点实验室开放研究基金(KF20202104)。
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针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰,该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构,系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作,以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系,建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型,以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时,基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断,并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数,提高模型
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