基于高斯混合模型的定位方法

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1、第35卷第4期计算机工程2009年2月Vol.35No.4ComputerEngineeringFebruary2009·博士论文·文章编号：1000—3428(2009)04—0025—03文献标识码：A中图分类号：TP393基于高斯混合模型的无线局域网定位算法程远国，耿伯英(海军工程大学电子工程学院，武汉430033)摘要：目标定位是无线局域网提供位置服务的基础。该文围绕无线局域网目标定位中的定位精度和实时性2个QoS指标，对基于RSSI的定位技术进行研究，提出一种基于高斯混合模型的无线局域网定位算法。该算法由离

2、线训练和在线定位2个阶段组成，采用GMM对RSSI进行建模，降低了系统定位误差，并减少了定位阶段的运算量，提高了定位的实时性。仿真实验结果表明，该算法具有较好的定位精度和实时性。关键词：无线局域网；接收信号强度指示；高斯混合模型；定位算法WLANLocationAlgorithmBasedonGaussMixtureModelCHENGYuan-guo,GENGBo-ying(CollegeofElectricalEngineering,NavyEngineeringUniversity,Wuhan430033)【A

3、bstract】UserlocationestimationisthepreconditionoftheservicesinWirelessLocalAreaNetwork(WLAN).AimingtoimprovebothQoSaspectsincludingaccuracyandrealtimeofWLAN,thispaperconductstheresearchonlocalizationtechnologybasedonReceivedSignalStrengthIndicator(RSSI),andprop

4、osesanalgorithmforWLANlocationestimationbasedonGaussMixtureModel(GMM),whichconsistsofanofflinetrainingphaseandarealtimelocalizationphase.TheRSSIisalsomodeledbyGMM,whichdecreasestheerrorandthecomputation,andimprovestherealtimeofWLANuserlocalization.Simulationexp

5、erimentalresultsshowthisalgorithmhasbetterperformanceinbothaccuracyandrealtime.【Keywords】WirelessLocalAreaNetwork(WLAN);ReceivedSignalStrengthIndicator(RSSI);GaussMixtureModel(GMM);locationalgorithm1概述文献[5]提出一种多元高斯概率模型(MultivariableGauss自从802.11无线局域网(WirelessLo

6、calAreaNetwork,Model,MVGM)，即针对某一训练位置，在多个AP之间以多WLAN)标准问世以来，WLAN的各种应用得到迅速发展，很元高斯概率分布对接收信号建模。实验结果表明，基于多应用都基于WLAN提供的位置服务[1]。WLAN提供位置服MVGM的RSSI定位技术在定位精度方面优于SVGM技术。务的一个基本前提是必须通过无线定位技术获得移动用户但多元高斯概率分布对RSSI建模大大提高了训练阶段和定(终端)的当前地理位置信息。现有无线定位技术主要基于位阶段的运算量，增加了系统时延，而对于WLAN目标

7、定位TOA(TimeofArrival),TDOA(TimeDifferenceofArrival),应用来说，实时性是位置服务QoS的一个主要性能指标。AOA(AngleofArrival)和ReceivedSignalStrengthIndicator本文提出一种基于高斯混合模型的RSSI定位方法，采[2](RSSI)等定位技术。TOA和TDOA要求系统能够精确同步，用高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)对RSSI建且由于WLAN中AP覆盖范围有限，RF信号传输时延可以模，提高训练阶段

8、RSSI建模的准确性，从而降低系统定位忽略不计，因此无法采用TOA或TDOA的方法定位。AOA误差；同时在定位阶段避免了由于使用多元高斯模型带来的方法受限于非视线(NoLineofSight,NLOS)问题对信号传播运算量大的问题，减少定位时延，提高定位的实时性能。实的影响，且需要增加额外的硬件设备用于角度测量。基于验评估结果表明，该方法具有较