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基于多高斯混合模型的WLAN室内定位系统
标题：基于多高斯混合模型的WLAN室内定位系统
摘要：
室内定位系统在日常生活中具有重要的应用价值，而无线局域网（WLAN）是一种常见的室内定位技术。本文提出了一种基于多高斯混合模型的WLAN室内定位系统，该系统通过收集WLAN信号强度指纹数据，并利用高斯混合模型进行定位。实验结果表明，该系统具有较高的定位准确性和稳定性。
1.引言
现代社会中，室内定位技术在各个领域中起到至关重要的作用。而WLAN作为一种常见的无线通信技术，被广泛应用于室内环境中。基于WLAN的室内定位系统由于其成本低、易于实施和准确性较高等优势，受到了广泛关注。本文旨在提出一种基于多高斯混合模型的WLAN室内定位系统，以解决传统WLAN定位系统在定位准确性和稳定性方面存在的问题。
2.相关研究
当前，室内定位领域的研究多集中在WLAN定位技术上。传统的基于WLAN的室内定位系统常用指纹定位算法，该算法通过收集地点的WLAN信号强度指纹数据，并利用分类或回归模型进行室内定位。然而，该方法在复杂环境下容易受到多径效应、干扰和动态环境等因素的影响，导致定位准确度低和稳定性差。因此，需要一种更为精确和稳定的定位算法。
3.系统设计
本文提出的WLAN室内定位系统主要包含两个阶段：离线阶段和在线阶段。在离线阶段，系统对目标室内环境进行地理标注，并采集WLAN信号强度指纹数据。然后，将数据进行预处理和特征选择。接下来，利用高斯混合模型对数据进行建模，得到每个AP（接入点）的高斯混合模型。在在线阶段，系统对目标位置进行定位。首先，系统通过扫描周围的AP，采集当前位置的WLAN信号强度数据。然后，利用预先训练好的高斯混合模型，对当前位置的WLAN信号强度数据进行定位计算。最后，系统输出预测的位置结果。
4.高斯混合模型
高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种常用的概率模型，可表达多个高斯分布的组合。在该系统中，每个AP的信号强度指纹数据被建模为一个高斯混合模型。对于每个AP的高斯混合模型，其包括若干个高斯分量，每个高斯分量代表一个可能的位置。因此，系统可以通过计算当前位置对应的高斯分量的后验概率，实现对当前位置的定位。
5.实验与结果分析
为验证本文提出的WLAN室内定位系统的性能，进行了一系列实验。实验结果表明，该系统在不同环境下都具有较高的定位准确性和稳定性。与传统的指纹定位算法相比，系统的平均定位误差显著降低，并且定位结果更加稳定。此外，系统还具有较快的定位速度和较低的计算复杂度。
6.结论
本文提出了一种基于多高斯混合模型的WLAN室内定位系统，通过收集WLAN信号强度指纹数据，并利用高斯混合模型进行定位。实验结果表明，该系统具有较高的定位准确性和稳定性，能够应用于不同环境下的室内定位场景。未来的工作可以进一步优化算法性能，探索更多的定位算法和技术，使系统在复杂室内环境下的定位效果更佳。
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