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文档简介

本发明公开了一种基于HMM的室内外无缝定2步骤S4，结合HMM模型利用贝叶斯推理计算每个隐藏状态在每个时间步的后验概率分2.根据权利要求1所述的基于HMM的室内外无缝定3.根据权利要求2所述的基于HMM的室内外无;其中，B:。,为在状态下观测到的概率；为表示系统在初始时刻处于状态i的概递推计算前向概率，对于时刻t=2到T的每个时刻，使用状态转移;分序列的概率；AY为从状态i转移到状态j的概率，B;ors为在状态j下观测到状态o(t)的概根据状态转移概率和观测状态概率计算前一个时刻的后向概率，对于t=T_1,T_2,…,3;;;i下观测到o:xa的观测概率，az(i)是时刻处于状态i的前向概率，B:(i)是时刻t处于状态i的4.根据权利要求3所述的基于HMM的室内外无缝定位的切换方。5.根据权利要求3所述的基于HMM的室内外无陀螺仪传感器进行辅助约束；陀螺仪传感器提供的数据是角速度ω速度数据得到：;4[0001]本发明涉及导航定位技术领域，特别是涉及一种基于HMM的室内外无缝定位的切[0005]针对上述要解决的技术问题，本发明提供一种基于HMM的室内外无缝定位的切换T初始状态分步骤S4，结合HMM模型利用贝叶斯推理计算每个隐藏状态在每个时间步的后验概5;到部分序列的概率；A,;为从状态i转移到状态j的概率，B,oe为在状态j下观测到状态o(t)的概率；根据状态转移概率和观测状态概率计算前一个时刻的后向概率，对于t=T_1,T_;其中，B:(i)为时刻t处于状态i并且从时刻t+1到时刻T的观测序列发生的概率；B,oteray为在状态j下观测到o:xa的概率；A,j为是从状态i转移到状态j的概率，Bxa(为在时刻t+1处于状态j并观测到部分序列的后向;6;;;（1）本发明的基于HMM的室内外无缝定位的切换方法，采用基于HMM/Bayesian7[0017]HMM是一种用来建模时序数据的概率模型，描述了一个具有隐藏状态序列和可观。。HMM是一种基于概率统计的数学模型，可以很好地描述由人类活动的特征决定的[0023]可观测到的数据是传感器所采集到的数据，不能直接观8向量和协方差矩阵Eiy。这个概率密度分布表示在每个场景s:下观测数据的复杂概率;9到部分序列的概率；AY为从状态i转移到状态j的概率，B;ors为在状态j下观测到状态o(t)其中，B:(i)为时刻t处于状态i并且从时刻t+1到时刻T的观测序列发生的概率；;[0042]选择具有最大乘积的状态作为当前

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