作者：夏志; 牛蕊; 焦雨琪wlan室内定位ap信号强度指纹多混合分布模型自适应增强
摘要：由于ap点信号强度的时变性降低了WLAN室内定位的准确性,本文介绍了一个基于多元混合分布模型(MMDM)和Adaboost分类器的WLAN室内定位方法。首先,为了准确地描述AP信号强度的概率分布并改善系统的兼容性,该方法采用高斯混合模型、二项式混合模型和泊松混合模型来构建MMDM模型并构建指纹数据库。其次,为了避免定位模型的训练样本不足导致训练不足,使用Adaboost分类器将基于MMDM得到的弱类归入到强类中,并提高系统的泛化能力。最后,利用AdaBoost分类器建立了在线定位阶段指纹数据与实际位置的映射关系。实验结果表明,该方法优于几种室内定位算法,具有较好的时移适应性和定位精度。
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