第4卷第6期 智能系统学报 Vol.4 No.6 2009年12月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Dec.2009 doi:10.3969/j.issn.16734785.2009.06.009 一种周期时变马尔可夫室内位置预测模型 王志良，杨溢，杨扬2，张琼 (1.北京科技大学信息工程学院，北京100083：2.北方工业大学信息工程学院，北京100144) 摘要：根据在家庭环境中居住者的行为习惯具有周期性和时变性的特点，设计了一种智能数字家庭环境中的基于 位置信息上下文的周期时变马尔可夫预测模型(PTVMM),用于预测居住者的下一个出现位置（房间）.另外还构建 了一个三维虚拟的智能数字家庭实验仿真环境(virtual smart home)用于模型的仿真对比研究.利用模拟行为数据的 仿真结果表明，和其他的预测模型相比，周期时变马尔可夫位置预测模型具有较小的时间复杂度、较高的预测精度 和较快的预测精度收敛速度，能够在智能数字家庭环境中进行实时、高精度的位置预测。 关键词：马尔可夫模型；位置感知；人工智能；数字家庭 中图分类号：TP31;TP391文献标识码：A文章编号：16734785(2009)06052107 A periodic time-varying Markov model for indoor location prediction WANG Zhi-liang',YANG Yi',YANG Yang'2,ZHANG Qiong' (1.School of Information Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China;2.College of Informa- tion Engineering,North China University of Technology,Beijing 100144,China) Abstract:A location-based time-varying Markov model was designed to predict the next location (or room)of the inhabitants of a smart home environment.The model used periodic characteristics of inhabitant behavior in a three- dimensional simulation environment,or "virtual smart home".This was established in order to simulate and com- pare different predictive models.The simulation results showed the proposed method decreased time complexity,in- creased predictive accuracy and improved convergences rates compared to other models.This method can be used to implement real-time and highly accurate predictions of location in a smart home environment. Keywords:Markov model;location awareness;artificial intelligence;smart homes 在数字家庭环境中，如何能在数字家庭环境中Home12]、MT的Home of Future3)、科罗拉多大学 应用人工智能的方法，让家庭环境能够智能地根据的ACHE[4]、佛罗里达大学移动和普适计算实验室 居住者的生活习惯自动调整到最佳状态，而不需要 的GatorTech Homets)等.但是，由于数字家庭环境本 居住者的主动干预，一直是智能数字家庭领域中的 身的复杂性以及居住者的个体差异性造成了这些原 一个难点、热点问题.目前世界上的很多科研机构都 型系统不可避免地存在对居住者的生活行为认知误 在这个问题上进行了研究，并且富有成果地构建了 差大、计算复杂度高、系统过于庞大、复杂而维护困 实验仿真原型系统.如德州大学惠林顿分校的Ma 难等缺陷.为了解决这些问题，并且从先前的调研工 作得出的假设出发，本文从室内位置感知及预测入 收稿日期：200908-15， 手，提出了一个基于位置信息上下文的周期时变马 基金项目：国家“863”高技术发展计划资助项目(2007AA01ZI60):北京市 重点学科建设资助项目(K100080637). 尔可夫位置预测模型(periodical time-varying Markov 通信作者：杨溢.E-mail:yanyi0(252087@163.com model,PTVMM),并且构建了一个虚拟数字家庭环