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基于多元高斯混合模型的指纹定位算法研究 |IEEE会议出版物 |IEEE Xplore
Source: ieeexplore.ieee.org
Article summary:
1. 采用多元高斯混合模型对接收信号强度进行仿真：文章提到，由于异构终端接入点数量多、信号接收强度水平参差不齐的问题，研究采用了多元高斯混合模型对各单元接收信号强度进行仿真。这种方法可以更准确地模拟实际场景中的信号强度变化。
2. 基于隐马尔可夫模型的Wi-Fi指纹算法：为了跟踪移动用户的位置，研究使用了基于隐马尔可夫模型的Wi-Fi指纹算法。该算法可以通过分析Wi-Fi信号的特征来确定用户的位置，并且在实验中验证了算法的准确性。
3. 实验结果显示算法的准确性提高：根据用户众包数据进行验证，实验结果显示该算法实现了92.98%的可靠匹配准确率，并将平均匹配准确率从92.98%提高到整体匹配准确率97.29%。这表明该基于多元高斯混合模型和隐马尔可夫模型的指纹定位算法在室内定位方面具有较高的准确性和可靠性。
总结：本文主要介绍了一种基于多元高斯混合模型和隐马尔可夫模型的指纹定位算法。通过对接收信号强度进行仿真，并利用Wi-Fi信号的特征来跟踪移动用户的位置，实验结果显示该算法具有较高的准确性和可靠性。这种算法在解决室内定位问题中具有潜在的应用前景。
Article analysis:
对于上述文章，由于只提供了摘要部分的内容，无法进行详细的批判性分析。需要获取完整的文章内容才能对其进行全面评估。