Hidden Markov Model Based Localization Using Array Antenna
Hidden Markov Model Based Localization Using Array Antenna
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基于隐马尔可夫模型的阵列天线定位
DOI：
10.1007/s10776-013-0211-y
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发表时间：
2013
影响因子：
2.5
通讯作者：
and T. Ohtsuki
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Y. Inatomi;J. Hong; and T. Ohtsuki
提出了一种基于隐马尔可夫模型的阵列天线定位方法。在这种方法中，我们使用的特征向量跨越信号子空间作为一个位置相关的功能。特征向量不依赖于接收信号的强度，而是依赖于入射信号的到达方向。因此，该特征向量对衰落和噪声具有鲁棒性。此外，由于无线电波的室内反射和衍射，本征向量对于传播环境是唯一的。传统的基于指纹识别的定位方法没有考虑先前的信息。在我们的建议算法与HMM，我们考虑到以前的状态估计通过比较在观察过程中获得的特征向量存储在数据库中。数据库具有根据预先设置在每个参考点处获得的特征向量。在室内环境中表示在一个量化的网格，我们设计的转移概率，由于先前估计的位置。在此基础上，得到了目标的可动范围。此外，我们还采用了基于相关值静态的极大似然估计方法。相关值是指纹识别方法中的模式匹配的指示符。最可能的轨迹是由维特比算法计算与上述概率。实验结果表明，隐马尔可夫模型的使用提高了定位精度。
We present a hidden Markov model (HMM) based localization using array antenna. In this method, we use the eigenvector spanning signal subspace as a location dependent feature. The eigenvector does not depend on received signal strength but on direction of arrival of incident signals. As a result, the eigenvector is robust to fading and noise. In addition, the eigenvector is unique to the environment of propagation due to indoor reflection and diffraction of the radio wave. The conventional localization method based on fingerprinting does not take previous information into account. In our proposal algorithm with HMM, we take previous state of estimation into account by comparing the eigenvector obtained during observation with the one stored in the database. The database has the eigenvector obtained at each reference point according to setting in advance. In an indoor environment represented in a quantized grid, we design the transition probability due to previous estimated position. Because of this, target’s movable range is obtained. In addition, we use maximum likelihood estimation method based on statics of correlation values. The correlation value is an indicator of pattern matching in a fingerprinting method. The most likely trajectory is calculated by Viterbi algorithm with above mentioned probabilities. The experimental results show that the localization accuracy is improved owing to the use of HMM.
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