基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库.docx

基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库 本文提出了一种基于多元高斯混合模型（MVGMM）的离线指纹数据库构建方法，旨在解决大型室内场景下的信号分布拟合问题。传统方法中，基于高斯模型的假设常导致定位失效，而本文提出的一种分区多元高斯混合模型（MVGMM）可以更好地拟合信号分布。该模型根据信号接入点（AP）位置与物理连通结构对目标区域进行划分，并通过支持向量机模型实现分区操作。在相对狭小的分区区域内，利用信号间存在的相互干扰分别建立多元高斯混合模型，以强化信号的拟合程度。 该方法可以解决大型室内场景下的采样数据量大和维护成本高等问题，实现少量数据支撑高效可维护指纹库的构建。同时，该方法还可以实时响应分区变化对指纹库的影响，降低维护成本。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了一种基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库构建方法，该方法可以更好地拟合信号分布。 2. 实现了大型室内场景下的采样数据量大和维护成本高等问题的解决。 3. 实现了少量数据支撑高效可维护指纹库的构建。 该方法有广泛的应用前景，如在室内定位、智能家居、智能建筑等领域中，可以提高定位的精度和效率。 关键技术点： 1. 多元高斯混合模型（MVGMM）：该模型可以更好地拟合信号分布，解决大型室内场景下的采样数据量大和维护成本高等问题。 2. 分区操作：该方法可以根据信号接入点（AP）位置与物理连通结构对目标区域进行划分，实现分区操作。 3. 支持向量机模型：该模型可以实现分区操作，提高信号分布的拟合程度。 4. 在线定位：该方法可以实现少量数据支撑高效可维护指纹库的构建，提高定位的精度和效率。 技术难点： 1. 如何更好地拟合信号分布，以提高定位的精度和效率。 2. 如何解决大型室内场景下的采样数据量大和维护成本高等问题。 3. 如何实现少量数据支撑高效可维护指纹库的构建。 应用前景： 1. 室内定位：该方法可以提高定位的精度和效率，实现智能家居、智能建筑等应用。 2. 智能家居：该方法可以提高智能家居中的定位精度和效率，实现智能家居系统的智能化。 3. 智能建筑：该方法可以提高智能建筑中的定位精度和效率，实现智能建筑系统的智能化。 本文提出了一种基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库构建方法，旨在解决大型室内场景下的信号分布拟合问题，提高定位的精度和效率。该方法有广泛的应用前景，如在室内定位、智能家居、智能建筑等领域中，可以提高定位的精度和效率。