基于贝叶斯网络的室内无线信号强度学习算法 (2013年)

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。