| 基于贝叶斯网络的室内无线信号强度学习算法 | |
| 华驰 ; 王辉 ; 杨慧 | |
| 2015-09-21 ; 2015-09-21 | |
| 关键词 | 室内定位 自适应 EM 最大似然(ML)估计算法 自动学习 |
| 中文摘要 | 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。 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/16124]  |
| 专题 | 中国矿业大学（徐州） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 华驰,王辉,杨慧. 基于贝叶斯网络的室内无线信号强度学习算法[J],2015, 2015. |
| APA | 华驰,王辉,&杨慧.(2015).基于贝叶斯网络的室内无线信号强度学习算法.. |
| MLA | 华驰,et al."基于贝叶斯网络的室内无线信号强度学习算法".(2015). |
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