一种基于GMM-Boost的室内定位方法

杨 淼

（1.武汉科技大学 信息科学与工程学院，湖北 武汉 430080；2.常州工程职业技术学院，江苏 常州 213164）

0 引 言

随着计算机、通信及传感等技术的快速发展，获取空间位置信息的手段更加多样化。研究者们开发了许多基于不同通信技术的室内定位系 统[1-4]，其中以全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和无线局域网（Wireless Local Area Network，WLAN）两种通信技术为代表，分别应用在面向室外和室内的空间位置定位中。基于WLAN的室内定位技术具有广阔的应用前景，能广泛应用于商场导购、展区导览、公共安全及应急响应等服务性领域[5-6]。

由于室内空间存在人员走动、室内温湿度及电磁脉冲等因素影响，某一空间位置上接收到的AP信号会同时受到干扰，不仅导致同一位置上各接入点（Access Point，AP）的接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI）变化具有相关性，而且造成不同位置上RSSI信号概率分布发生变化。因此，许多基于WLAN的室内定位算法都是通过区分在不同室内空间位置上接收到的接入点（AP）射频信号强度指示（RSSI）概率密度函数不同来达到室内定位的目的。研究发现[7-9]，高斯混合模型可以很好地拟合不同位置的RSSI信号概率分布特点，同时其包含的协方差矩阵可以很好地描述多AP的RSSI变化相关性。与其他室内定位算法相比，高斯混合模型更适合捕捉各AP的RSSI变化相关性并精确拟合同一位置RSSI信号概率分布特性。在室内定位应用中，传统的高斯混合模型可以分为有监督式高斯混合模型和无监督式高斯混合模型两种[10-13]。其中，传统有监督式高斯混合模型数据处理步骤包含位置指纹样本标签人工标定、模型训练和位置估计等3步。……