CN108449709B - 一种基于众包样本的室内无线电地图构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于众包样本的室内无线电地图构建方法，包括：(1)栅格划分步骤；(2)栅格样本支撑集获取步骤；(3)异常样本检测与剔除步骤；(4)AP筛选与设备指纹构造步骤；(5)设备指纹插值步骤；(6)设备指纹校准步骤；(7)栅格指纹获取步骤。本发明可以解决现有的基于众包样本构建室内无线电地图的方法中存在的不准确的众包样本标注、不相等的样本维度、不均匀的空间分布以及不同的测量设备所导致的定位准确度不高问题。
Description
技术领域
本发明属于室内定位技术领域，更具体地，涉及一种基于众包样本的室内无线电地图构建方法。
背景技术
随着移动设备的爆炸性扩散和社交网络的普及，在许多工业和商业应用中，室内位置信息起着越来越重要的作用，比如，移动机器人，室内导航，基于位置的信息推送等。在复杂的室内环境中，由于隔断及阻挡等复杂的室内布局，全球定位系统(GPS,GlobalPositioningSystem)性能大大降低。基于此，研究人员提出多种室内定位技术，比如WiFi定位、超声波定位、蓝牙定位等，不同定位技术需要的硬件设备不尽相同，且实现的定位准确度也不相同。其中，由于城市的大多数区域已经实现了WiFi信号覆盖，如果利用现有的WiFi设施进行定位可以大大节约基础设施的成本，因此，WiFi室内定位技术得到了广泛的研究。基于WiFi指纹的室内定位技术又是其中的热点。
基于指纹的室内定位技术的基本思想是室内每个位置都具有独特的信号特征，这个独特的信号特征称为指纹。现有基于指纹的定位技术主要由两个阶段组成：离线指纹地图构造阶段和在线设备定位阶段。传统的离线指纹地图构造阶段通常由专业测量人员测量已知位置上的指纹，并构建室内无线电地图。在线设备定位阶段主要比较设备采集的实时指纹与指纹地图中的参考指纹间的相似性。虽然传统构造指纹地图的方法具有较高的定位准确度，但这种技术需要专业的测量人员，耗时费力。
为了减轻或消除传统构造指纹地图的负担，近年来，一些学者提出了基于众包样本构建室内无线电地图的方法。众包方法的思想是将繁琐的样本测量工作分配给普通用户，由用户在非指定的位置上采集，避免了专人现场勘测的过程，降低了人力成本，同时还能保证众包样本经常更新，以适应环境的变化。但基于众包样本构建室内无线电地图的方法存在如下问题：(1)不准确的众包样本标注。众包样本通常有用户在非指定的位置上采集，无论是采用众包用户主动标注的方式还是采用轨迹匹配的被动标注方式，相比现场勘测专业人员的测量，众包样本位置的标注都会存在较大的误差。(2)不相等的样本维度。由WiFi信号传播距离有限，可能在有些定位区域能够接收到较多的接入点(AP，AccessPoint)信号而在其他位置只能够接收到较少的AP信号，另外，由于用户操作的差异，即使在相同的位置，接收到的AP数量也可能不同。(3)不均匀的空间分布。由于室内布局的限制和用户采集行为的不受控制，有些易到达的位置可能存在较多的众包样本而不易到达的地方只含有较少的众包样本，甚至有些地方不含众包样本。(4)不同的测量设备。由于不同用户使用的移动智能设备不同，即使在相同的地点和时间，采集到的AP的维度可能不同，相同的AP的信号强度(Received Signal Strength，RSS)也可能不同。上述问题会导致基于所构建的室内无线电地图进行定位时，定位的准确度不高。
发明内容
针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种基于众包样本的室内无线电地图构建方法，其目的在于，解决现有的基于众包样本构建室内无线电地图的方法中存在的不准确的众包样本标注、不相等的样本维度、不均匀的空间分布以及不同的测量设备所导致的定位准确度不高问题。
为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种基于众包样本的室内无线电地图构建方法，包括如下步骤：
(1)栅格划分步骤：
在平面目标区域内建立平面直角坐标系；将平面目标区域划分为K个相互不重叠的定位区域，并进一步将每个定位区域划分为大小相近的栅格；经过划分后，平面目标区域共包含G个栅格；其中，K和G均为正整数；
(2)栅格样本支撑集获取步骤：
在平面目标区域内，通过众包的方式，利用个设备采集得到M个样本，每一个样本包含采集点的标注坐标、被采集的设备标号以及在该点测量到的来自不同AP的信号强度序列；所采集M个的样本中，第j个样本的标注坐标为(xj，yj)，第j个样本被采集的设备标号为εj，第j个样本的AP信号强度的序列为[rj1,rj2,…,rja,…,rjN]，其中，rja表示第j个样本所接收到的第a个AP的信号强度值，N为第j个样本接收到的AP的数量；若第h个栅格Grdh与第j个样本位于同一定位区域内，且在第j个样本所在定位区域内，栅格Grdh的中心坐标(Xh，Yh)与第j个样本的标注位置坐标(xj，yj)的欧式距离最小，则将第j个样本加入到栅格Grdh的样本支撑集SSh中；其中，j的取值为1～M，a的取值为1～N，h的取值为1～G，和M均为正整数；
遍历每一个栅格，对于第g个栅格Grdg，若其样本支撑集SSg包含的样本数量大于阈值Nth，则执行步骤(3)；否则，执行步骤(5)；其中，g的取值为1～G；
(3)异常样本检测与剔除步骤：
对于第g个栅格Grdg，根据其样本支撑集SSg中样本被采集的设备标号，将样本支撑集SSg划分为E个设备样本集合，其中每一个设备样本集合中的样本由同一个设备采集得到；在E个设备样本集合中，第e个设备的设备样本集合为其中，g的取值为1～G，si为栅格Grdg中由第e个设备采集的第i个样本，并且i的取值为e的取值为1～E，为栅格Grdg中由第e个设备采集的样本数量，E为栅格Grdg中可采集到样本的设备的数量；
检测设备样本集合中的每一个样本，剔除其中的异常样本(异常样本主要来源是其位置信息标注有误)，得到正常样本集合m的取值为通过剔除异常样本，可以有效解决不准确的众包样本标注所导致的定位准确度不高的问题；其中，为栅格Grdg中由第e个设备采集的正常样本的数量；对于正常样本集合执行步骤(4)；
(4)AP筛选与设备指纹构造步骤：
对于第g个栅格Grdg中第e个设备的正常样本集合计算其中每一个AP的接收率，若第b个AP的接收率Pb小于接收率阈值Pth，则第b个AP不参与构造第e个设备的设备指纹；其中，g的取值为1～G，e的取值为1～E，b的取值为为正常样本集合中所有正常样本接收到的AP总数；
滤除接收率小于接收率阈值Pth的AP后根据正常样本集合构造第e个设备的设备指纹为：滤除接收率较小的AP，可以有效排除不稳定的AP，提高定位准确度；其中，为滤除接收率小于接收率阈值Pth的AP后正常样本集合中所有正常样本接收到的AP总数，rec为第e个设备在栅格Grdg中所接收到的第c个AP的信号强度，c的取值为
(5)设备指纹插值步骤：
对于第g个栅格Grdg，基于其邻近栅格中的设备指纹，针对每一个设备的设备指纹中包含的每个AP，采用指纹曲面拟合技术构造一个局部连续的无线电地图，在该无线电地图中计算栅格Grdg的中心坐标(Xg，Yg)处的拟合信号强度大小，从而得到栅格Grdg中的多个设备指纹；通过拟合，使得包含较少样本或不包含样本的栅格具有多个设备指纹，可以有效解决不均匀的空间分布所导致的定位准确度不高的问题；其中，g的取值为1～G；
(6)设备指纹校准步骤：
在每个栅格内，根据各个设备指纹中AP集合的交集的平均计算每个设备的校准因子，并根据所得的校准因子计算设备相对于其他设备未接收到的AP的信号强度；其中，第g个栅格Grdg内第e个设备的校准因子为Δe；通过设备指纹校准，使得设备指纹中未接收到的AP具有校准的信号强度值，并且每个设备指纹的维度相同，可以提高定位性能，有效解决不相等的样本维度所导致的定位准确度不高的问题；其中，g的取值为1～G，e的取值为1～E；
(7)栅格指纹获取步骤：
在每个栅格内，根据所有已校准的设备指纹，构造栅格指纹；其中，第g个栅格Grdg的栅格指纹为其中，rgq为第g个栅格内每个设备接收的第q个AP信号强度的算术平均值，且q的取值为1～Ng，Ng为第g个栅格中保留的AP的数量；根据多个设备的设备指纹的均值构造对应栅格的指纹，可以有效解决不同测试设备所导致的定位准确度不高的问题；其中，g的取值为1～G。
进一步地，步骤(3)中，根据改进的基于密度的聚类技术，检测设备样本集合中的每一个样本，剔除其中的异常样本，得到正常样本集合包括如下步骤：
(31)根据设备样本集合构造维的RSS矩阵
其中，为设备样本集合中所有样本接收到的AP总数，为设备样本集合中第i个样本接收的第n个AP的信号强度值，若第i个样本未接收到第n个AP，则用0表示；
(32)计算设备样本集合中每一个样本的相邻样本集合；对于第i个样本，其相邻样本集合为：
其中，dii′为设备样本集合中第i个样本与第i′个样本的欧式距离，dc为截止距离；欧式距离dii′的计算公式为：
其中，为第i个样本接收的AP的集合，为第i′个样本接收的AP的集合；
(33)计算设备样本集合中每一个样本的局部密度，并将样本划入正常样本集合或异常样本栈对于第i个样本，其局部密度为：
其中，为集合的大小；
若局部密度ρi大于或等于阈值ρth，则将第i个样本划入正常样本集合否则，将第i个样本划入异常样本栈其中，阈值ρth的计算公式为：η为经验系数；
(34)若异常样本栈不为空，则从异常样本栈中获取第一个样本so并将其从异常样本栈中删除，转入步骤(35)；否则，转入步骤(36)；
(35)若正常样本集合中样本sn的相邻样本集合包含样本so，则将样本sn的局部密度减小1，并重新判断，若样本sn更新后的局部密度小于局部密度阈值ρth，则将样本sn从正常样本集合中删除并将样本sn加入异常样本栈转入步骤(34)；
(36)根据正常样本集合构造维的RSS矩阵
其中，b取值为为正常样本集合中所有正常样本接收到的AP数量。
更进一步地，步骤(32)中，截止距离dc的计算包括：将设备样本集合中所有两个样本间的欧式距离以递增的顺序排列，并将得到的欧氏距离的序列存储于有序数组sort1中；取有序数组sort1中第idx个元素并将其取值赋值给截止距离dc；其中，β为经验系数，表示向下取整。
进一步地，步骤(4)中，第b个AP的接收率Pb的计算公式为：
其中，为第g个栅格Grdg中第e个设备的正常样本集合中第b个AP在栅格中被正常样本接收到的次数。
进一步地，步骤(4)中，第e个设备的设备指纹的构造包括如下步骤：
(41)对于第e个设备，构造维的RSS矩阵
其中，
(42)获得第e个设备所接收的每一个AP的信号强度集合；其中，第e个设备所接收的第c个AP的信号强度集合Ωec为RSS矩阵中第c列元素所构成的集合；
(43)根据第e个设备在栅格中采集的所有正常样本的均值构造第e个设备的设备指纹为：其中， |Ωec|为集合Ωec的大小。
进一步地，步骤(5)包括如下步骤：
(51)构造拟合指纹支撑集：
对于栅格在其所在的定位区域Ak内，以栅格为中心，通过向外扩张的方式逐层查找其邻近栅格是否具有设备指纹，直到在定位区域Ak内所查找到的设备指纹数量达到拟合阈值γ或该定位区域内的所有设备指纹都均被查找；得到栅格的第e个设备拟合指纹支撑集设备拟合指纹支撑集由查找得到的设备指纹以及设备指纹所在栅格的中心坐标构成；在第e个设备拟合指纹支撑集中，包含的设备指纹数量为
(52)构建目标函数θ：
其中，为二元多项式信号强度拟合函数在第g个栅格的值，表示在第e个设备拟合指纹支撑集中，第g个栅格第h个AP的拟合信号强度值；表示第e个设备在第g个栅格中，第h个AP的信号强度, 表示在集合中所有设备指纹AP的交集；
其中，为拟合系数，Xg、Yg为第g个栅格中心的横、纵坐标，指数指数为避免过拟合和降低计算复杂度，
(53)求取拟合系数
求取目标函数θ关于拟合系数的偏导数，使偏导数为0，即使得目标函数θ具有最小值，得到拟合系数
其中，中间符号中间符号指数指数
(54)将栅格的中心坐标(Xg,Yg)及拟合系数代入二元多项式信号强度拟合函数以求取该栅格中第h个AP的拟合信号强度值则该栅格的第e个设备的拟合设备指纹为：
其中，
进一步地，步骤(6)包括如下步骤：
(61)对于每个栅格，根据其所包含的E个设备指纹，构造E×NE维的RSS矩阵
其中，rek表示第e个设备指纹中第k个AP的信号强度值；若第e个设备未接收到第k个AP，则将rek用0表示，需要通过校准得到该AP的信号强度值；NE表示所有设备接收到的AP的总数，k＝1,2,…,NE；
用表示第e个设备指纹接收到的AP集合，和分别表示栅格中E个设备特定指纹接收到的AP集合的并集和交集，则有：
表示第e个设备指纹接收到的AP集合相对所有设备特定指纹接收到的AP集合的补集，对该设备而言，在该集合中的AP的信号强度需要通过校准得到；
(62)根据集合中AP的信号强度值，求取每个终端设备的校准因子Δe：
其中，表示被所有设备特定指纹都接收到的第o个AP信号强度的平均值，
(63)利用校准因子Δe，对于属于集合中的第p个AP，采用如下公式计算在未接收到该AP的部分设备指纹中的信号强度的校准值rep：
其中，集合表示接收到第p个AP的设备特定指纹的集合，集合表示未接收到第p个AP的设备特定指纹的集合，集合为集合的补集，如果有个设备特定指纹未接收到第p个AP，则共有个线性方程来求解个未知量；则在RSS矩阵中的每个元素，或是本身存在的信号强度值或是通过校准得到的信号强度值。
根据经验，阈值Nth的取值范围为Nth≥8，接收率阈值Pth的范围为0.2≤Pth≤0.4，经验系数η的取值范围为0.2≤η≤0.4，检验系数β取值范围为0.4≤β≤0.6，拟合阈值γ的取值范围为γ≥6。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：
(1)本发明所提供的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，对于所采集的众包样本，根据样本的标注坐标与栅格中心坐标的欧式距离，将样本划入不同栅格的样本支撑集，并进一步将栅格的样本支撑集划分为由不同设备采集的设备样本集合；对于每一个设备样本集合，通过计算样本的局部密度，剔除其中的异常样本，可以有效解决通过众包的方式构建室内无线电地图时由于不准确的众包样本标注所导致的定位准确度不高的问题；
(2)本发明所提供的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，对于设备的正常样本集合，通过计算其中每一个AP的接收率，并将其中接收率较低的AP滤除，只保留接收率较高的AP参与构建该设备的设备指纹，可以有效排除不稳定的AP，提高定位准确度；
(3)本发明所提供的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，对于包含样本较少或者不包含样本的栅格，基于其邻近栅格中的设备指纹，针对每一个设备的设备指纹中包含的每一个AP，采用指纹曲面拟合技术构造一个局部连续的无线电地图，在该无线电地图中计算该栅格的中心坐标处的拟合信号强度大小，从而得到该栅格中的多个设备指纹，可以有效解决不均匀的空间分布所导致的定位准确度不高的问题；
(4)本发明所提供的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，在每个栅格内，根据各个设备指纹中AP集合的交集的平均计算每个设备的校准因子，并根据所得的校准因子计算设备相对于其他设备未接收到的AP的信号强度；通过设备指纹校准，使得设备指纹中未接收到的AP具有校准的信号强度值，并且每个设备指纹的维度相同，可以提高定位性能，有效解决不相等的样本维度所导致的定位准确度不高的问题；
(5)本发明所提供的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，根据多个设备的设备指纹的均值构造对应栅格的指纹，可以有效解决不同测试设备所导致的定位准确度不高的问题；
总体而言，本发明所提供的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，可以有效解决现有的基于众包样本构建室内无线电地图的方法中存在的不准确的众包样本标注、不相等的样本维度、不均匀的空间分布以及不同的测量设备所导致的定位准确度不高问题。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明的数据处理过程示意图；
图3为本发明的应用实例的定位场景图；
图4为不同设备在基于现场勘测样本构建的室内无线电地图的平均定位性能比较；
图5为不同设备混合测试点在基于现场勘测样本构建的室内无线电地图中定位误差累计分布图比较；
图6为改变异常样本占比时，不同设备在基于众包样本构建的室内无线电地图中的平均定位性能比较；
图7为采用不同的基于众包样本构建方案构建室内无线电地图时不同设备在所构建的无线电地图中的平均定位性能比较；
图8为不采用部分提出的步骤时，不同设备混合测试指纹集在基于众包样本构建的室内无线电地图中定位误差累计分布图比较；
图9为未参与指纹构造的设备Meizu MX5(Mx5)在基于现场勘测样本构建的室内无线电地图中定位误差累计分布图比较；
图10为不采用部分提出的步骤时，未参与指纹构造的设备Mx5在基于众包样本构建的室内无线电地图中定位误差累计分布图比较。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明所提供的基于众包指纹的室内无线电地图构造方法，包括：栅格划分步骤、栅格样本支撑集获取步骤、异常样本检测与剔除步骤、AP筛选与设备指纹构造步骤、设备指纹插值步骤、设备指纹校准步骤和栅格指纹构造步骤，最终形成室内无线电地图。
图2所示为本发明所提供的基于众包指纹的室内无线电地图构造方法中数据处理过程的示意图，栅格样本集如图中组合立方体所示，每一个切片表示一种设备的样本集，每个切片中的一行表示一个样本，每个切片中的一列表示一个特定的AP在每个样本中的信号强度值；每一个小立方体表示一个RSS值，颜色越深，信号强度越大，反之，则信号强度越小，空白的小立方体表示在该设备的该样本中未接收到该AP；其中，D1～D4代表不同的设备，s1～s4代表不同的样本，AP1～AP6代表不同的AP。本发明数据处理流程为：经过异常样本检测与剔除步骤，设备D1的样本s4被移除；经过AP筛选与设备指纹构造步骤，设备D1中的AP6被剔除，并得到设备指纹；对于不存在或存在较少样本的栅格，采用设备指纹插值步骤获得设备指纹；对于栅格中的多个设备指纹，采用设备指纹校准步骤得到未接收到的AP的校准值；最后采用栅格指纹构造步骤获得栅格指纹。
作为本发明的一个实施例：
(1)栅格划分步骤：
建立平面直角坐标系，如图3所示，将平面目标区域为4间教室、和1条走廊共5个相互不重叠的定位区域，总面积约为592m2，并将每个定位区域划分为大小相近的栅格。比如，在本实施例场景中，将定位区域划分为长宽各约为0.6m的栅格，共约1480个栅格；
(2)栅格样本支撑集获取步骤：
在平面目标区域内，通过众包的方式，利用个设备采集得到M个样本，每一个样本包含采集点的标注坐标、被采集的设备标号以及在该点测量到的来自不同AP的信号强度序列；所采集M个的样本中，第j个样本的标注坐标为(xj，yj)，第j个样本被采集的设备标号为εj，第j个样本的AP信号强度的序列为[rj1,rj2,…,rja,…,rjN]，其中，rja表示第j个样本所接收到的第a个AP的信号强度值，N为第j个样本接收到的AP的数量；若第h个栅格Grdh与第j个样本位于同一定位区域内，且在第j个样本所在定位区域内，栅格Grdh的中心坐标(Xh，Yh)与第j个样本的标注位置坐标(xj，yj)的欧式距离最小，则将第j个样本加入到栅格Grdh的样本支撑集SSh中；其中，j的取值为1～M，a的取值为1～N，h的取值为1～G，和M均为正整数；
遍历每一个栅格，对于第g个栅格Grdg，若其样本支撑集SSg包含的样本数量大于阈值Nth，则执行步骤(3)；否则，执行步骤(5)；其中，g的取值为1～G；
在本实施例中，采用Huawei Hol T00(Hw3)、CHM-TL00(Hw4)、Xiaomi MI6(Mi6)和Oppo R9sk(Op9)作为测试设备构建无线电地图。对于每个栅格，构造两种类型的样本支持集：一种是基于现场勘测的样本支撑集，每个栅格仅包含被标注在该栅格的样本；另一种是基于众包的样本支撑集，这种支撑集包含正常样本以及一定比例的异常样本，正常样本被定义为距离栅格中心1m的所有样本，异常样本被定义为距离栅格中心1～5m的部分样本；另外，在基于现场勘测构建室内无线电地图中保留了平面目标区域的所有栅格样本；在基于众包构造室内无线电地图中，如图3中所示，挖空了平面目标区域教室中间栅格及走廊两侧栅格的样本；
(3)异常样本检测与剔除步骤：
对于第g个栅格Grdg，根据其样本支撑集SSg中样本被采集的设备标号，将样本支撑集SSg划分为E个设备样本集合，其中每一个设备样本集合中的样本由同一个设备采集得到；在E个设备样本集合中，第e个设备的设备样本集合为其中，g的取值为1～G，si为栅格Grdg中由第e个设备采集的第i个样本，并且i的取值为e的取值为1～E，为栅格Grdg中由第e个设备采集的样本数量，E为栅格Grdg中可采集到样本的设备的数量；
检测设备样本集合中的每一个样本，执行如下步骤：
(31)根据设备样本集合构造维的RSS矩阵
其中，为设备样本集合中所有样本接收到的AP总数，为设备样本集合中第i个样本接收的第n个AP的信号强度值，若第i个样本未接收到第n个AP，则用0表示；
(32)计算设备样本集合中每一个样本的相邻样本集合；对于第i个样本，其相邻样本集合为：
其中，dii′为设备样本集合中第i个样本与第i′个样本的欧式距离，dc为截止距离；欧式距离dii′的计算公式为：
其中，为第i个样本接收的AP的集合，为第i′个样本接收的AP的集合；
截止距离dc的计算包括：将设备样本集合中所有两个样本间的欧式距离以递增的顺序排列，并将得到的欧氏距离的序列存储于有序数组sort1中；取有序数组sort1中第idx个元素并将其取值赋值给截止距离dc；其中，β为经验系数，表示向下取整；
(33)计算设备样本集合中每一个样本的局部密度，并将样本划入正常样本集合或异常样本栈对于第i个样本，其局部密度为：
其中，为集合的大小；
若局部密度ρi大于或等于阈值ρth，则将第i个样本划入正常样本集合否则，将第i个样本划入异常样本栈其中，阈值ρth的计算公式为：η为经验系数；
(34)若异常样本栈不为空，则从异常样本栈中获取第一个样本so并将其从异常样本栈中删除，转入步骤(35)；否则，转入步骤(36)；
(35)若正常样本集合中样本sn的相邻样本集合包含样本so，则将样本sn的局部密度减小1，并重新判断，若样本sn更新后的局部密度小于局部密度阈值ρth，则将样本sn从正常样本集合中删除并将样本sn加入异常样本栈转入步骤(34)；
(36)根据正常样本集合构造维的RSS矩阵
其中，b取值为为正常样本集合中所有正常样本接收到的AP数量；对于正常样本集合执行步骤(4)；
(4)AP筛选与设备指纹构造步骤：
对于第g个栅格Grdg中第e个设备的正常样本集合计算其中每一个AP的接收率，若第b个AP的接收率为：若接收率Pb小于接收率阈值Pth，则第b个AP不参与构造第e个设备的设备指纹；其中，其中，g的取值为1～G，e的取值为1～E，b的取值为为正常样本集合中所有正常样本接收到的AP总数，为第g个栅格Grdg中第e个设备的正常样本集合中第b个AP在栅格中被正常样本接收到的次数；
滤除接收率小于接收率阈值Pth的AP后根据正常样本集合构造第e个设备的设备指纹为：滤除接收率较小的AP，可以有效排除不稳定的AP，提高定位准确度；其中，为滤除接收率小于接收率阈值Pth的AP后正常样本集合中所有正常样本接收到的AP总数，rec为第e个设备在栅格Grdg中所接收到的第c个AP的信号强度；
设备指纹fe的构造包括如下步骤：
(41)对于第e个设备，构造维的RSS矩阵
其中，
(42)获得第e个设备所接收的每一个AP的信号强度集合；其中，第e个设备所接收的第c个AP的信号强度集合Ωec为RSS矩阵中第c列元素所构成的集合；
(43)根据第e个设备在栅格中采集的所有正常样本的均值构造第e个设备的设备指纹为：其中， |Ωec|为集合Ωec的大小；
(5)设备指纹差值步骤：
对于第g个栅格Grdg，基于其邻近栅格中的设备指纹，针对每一个设备的设备指纹中包含的每个AP，采用指纹曲面拟合技术构造一个局部连续的无线电地图，在该无线电地图中计算栅格Grdg的中心坐标(Xg，Yg)处的拟合信号强度大小，从而得到栅格Grdg中的多个设备指纹；通过拟合，使得包含较少样本或不包含样本的栅格具有多个设备指纹，可以有效解决不均匀的空间分布所导致的定位准确度不高的问题；其中，g的取值为1～G；
步骤(5)包括如下步骤：
(51)构造拟合指纹支撑集：
对于栅格在其所在的定位区域Ak内，以栅格为中心，通过向外扩张的方式逐层查找其邻近栅格是否具有设备指纹，直到在定位区域Ak内所查找到的设备指纹数量达到拟合阈值γ或该定位区域内的所有设备指纹都均被查找；得到栅格的第e个设备拟合指纹支撑集设备拟合指纹支撑集由查找得到的设备指纹以及设备指纹所在栅格的中心坐标构成；在第e个设备拟合指纹支撑集中，包含的设备指纹数量为
(52)构建目标函数θ：
其中，为二元多项式信号强度拟合函数在第g个栅格的值，表示在第e个设备拟合指纹支撑集中，第g个栅格第h个AP的拟合信号强度值；表示第e个设备在第g个栅格中，第h个AP的信号强度, 表示在集合中所有设备指纹AP的交集；
其中，为拟合系数，Xg、Yg为第g个栅格中心的横、纵坐标，指数指数为避免过拟合和降低计算复杂度，
(53)求取拟合系数
求取目标函数θ关于拟合系数的偏导数，使偏导数为0，即使得目标函数θ具有最小值，得到拟合系数
其中，中间符号中间符号指数指数
(54)将栅格的中心坐标及拟合系数代入二元多项式信号强度拟合函数以求取该栅格中第h个AP的拟合信号强度值则该栅格的第e个设备的拟合设备指纹为：
其中，
(6)设备指纹校准步骤：
在每个栅格内，根据各个设备指纹中AP集合的交集的平均计算每个设备的校准因子，并根据所得的校准因子计算设备相对于其他设备未接收到的AP的信号强度；其中，第g个栅格Grdg内第e个设备的校准因子为Δe；通过设备指纹校准，使得设备指纹中未接收到的AP具有校准的信号强度值，并且每个设备指纹的维度相同，可以提高定位性能，有效解决不相等的样本维度所导致的定位准确度不高的问题；其中，g的取值为1～G，e的取值为1～E；
步骤(6)包括如下步骤：
(61)对于每个栅格，根据其所包含的E个设备指纹，构造E×NE维的RSS矩阵
其中，rek表示第e个设备指纹中第k个AP的信号强度值；若第e个设备未接收到第k个AP，则将rek用0表示，需要通过校准得到该AP的信号强度值；NE表示所有设备接收到的AP的总数，k＝1,2,…,NE；
用表示第e个设备指纹接收到的AP集合，和分别表示栅格中E个设备特定指纹接收到的AP集合的并集和交集，则有：
表示第e个设备指纹接收到的AP集合相对所有设备特定指纹接收到的AP集合的补集，对该设备而言，在该集合中的AP的信号强度需要通过校准得到；
(62)根据集合中AP的信号强度值，求取每个终端设备的校准因子Δe：
其中，表示被所有设备特定指纹都接收到的第o个AP信号强度的平均值，
(63)利用校准因子Δe，对于属于集合中的第p个AP，采用如下公式计算在未接收到该AP的部分设备指纹中的信号强度的校准值rep：
其中，集合表示接收到第p个AP的设备特定指纹的集合，集合表示未接收到第p个AP的设备特定指纹的集合，集合为集合的补集，如果有个设备特定指纹未接收到第p个AP，则共有个线性方程来求解个未知量；则在RSS矩阵中的每个元素，或是本身存在的信号强度值或是通过校准得到的信号强度值；
(7)栅格指纹获取步骤：
在每个栅格内，根据所有已校准的设备指纹，构造栅格指纹；其中，第g个栅格Grdg的栅格指纹为其中，rgq为第g个栅格内每个设备接收的第q个AP信号强度的算术平均值，且q的取值为1～Ng，Ng为第g个栅格中保留的AP的数量；根据多个设备的设备指纹的均值构造对应栅格的指纹，可以有效解决不同测试设备所导致的定位准确度不高的问题；其中，g的取值为1～G。
根据经验，阈值Nth的取值范围为Nth≥8，接收率阈值Pth的范围为0.2≤Pth≤0.4，经验系数η的取值范围为0.2≤η≤0.4，检验系数β取值范围为0.4≤β≤0.6，拟合阈值γ的取值范围为γ≥6。
在经历了本发明的各个步骤后，每个栅格都具有相应的栅格指纹，令待定位的测试指纹为Nt表示测试指纹Ft中接收到的AP的数量；第g个栅格的栅格指纹表示为Ng表示第g个栅格中保留的AP的数量；采用改进的基于最邻近(Nearest Neighbor，NN)算法，对测试指纹进行位置评估；测试位置评估包括以下步骤：
(a)候选栅格选择步骤：计算测试指纹与栅格指纹AP交集的数量， 和分别表示第t测试指纹和g个栅格指纹AP的集合，表示第t测试指纹和g个栅格指纹AP交集的集合。将第t测试指纹与所有栅格指纹AP交集的数量g＝1,2，…,G，按照递减的顺序排列，将该序列存储于sort2中，在序列中取前个栅格作为候选栅格；其中，α建议取值为0.2≤α≤0.4，G表示所有栅格的数量。
(b)候选栅格指纹与测试指纹转换步骤：求取测试指纹与选择的候选栅格的栅格指纹AP集合的交集，并分别计算测试指纹与候选栅格的栅格指纹在交集中的所有AP的信号强度的均值，最后将测试指纹与候选栅格的栅格指纹在交集中的AP的信号强度分别减去上述计算的均值，得到指纹的最终转换形式；具体转换过程如下：
(b-1)求取栅格指纹与测试指纹AP交集的相应信号强度值：和分别表示第t测试指纹和个栅格指纹AP的集合，这两个AP集合的交集可表示为其中，在测试指纹与栅格指纹中，仅选择包含于集合中的AP，重新构成测试指纹与栅格指纹；则测试指纹与第个栅格指纹可表示为和 表示集合的大小；
(b-2)求取指纹和中所有信号强度值的平均值分别为：
rtu与分别表示测试指纹Ft与栅格指纹第u个AP的信号强度；
(b-3)得到的第个栅格指纹和测试指纹最终的转换形式：
式中是栅格指纹的最终转换形式，是测试指纹的最终转换形式；
(c)测试指纹位置评估步骤：采用最邻近算法对测试指纹进行位置评估，计算得到的测试指纹与栅格指纹最终转换形式的欧式距离
选择欧式距离最小的栅格的栅格中心作为该测试指纹的评估位置。测试指纹实际位置与评估位置的欧氏距离为该测试指纹的定位误差：
式中，(xa,ya)是测试指纹的实际位置，(Xg,Yg)是测试指纹的评估位置。
测试指纹集可以是每个设备单独的或是所有设备测试指纹部分混合构成的；对于前一种情况，构建四个设备单独的测试指纹集：TestHw3、TestHw4、TestOp9和TestMi6；对于后一种情况，构建一个混合测试指纹集，该混合测试指纹集由从每个设备随机选择四分之一的测试指纹构成。
为了比较本发明在定位中的性能以及本发明中提出的异常样本检测与剔除步骤(OD)、AP筛选与设备特定指纹构造步骤(SS)、设备特定指纹插值步骤(FI)和设备特定指纹校准步骤(DC)，提出了以下构建室内无线电地图的方案：
(I)基于现场勘测样本构建室内无线电地图，具体包括以下方案：
RMapSS：每个栅格包含基于现场勘测的样本支撑集，并采用设备特定指纹校准步骤构造栅格指纹，从而构建室内无线电地图；
RMapDFusion：每个栅格包含基于现场勘测的样本支撑集，对其添加-100dBm直接求平均构造栅格指纹，从而构建室内无线电地图；
RMapHw3：直接采用设备Huawei Hol T00(Hw3)的现场勘测样本构造室内无线电地图；
RMapHw4：直接采用设备Huawei CHM-TL00(Hw4)的现场勘测样本构造室内无线电地图；
RMapOp9：直接采用设备Xiaomi MI6(Mi6)的现场勘测样本构造室内无线电地图；
RMapMi6：直接采用设备Oppo R9sk(Op9)的现场勘测样本构造室内无线电地图；
(II)基于众包样本构建室内无线电地图，具体包括以下方案：
RMapCS：每个栅格包含基于众包的样本支撑集，且采用本发明提出的所有步骤；
RMapCS w/o OD+SS：每个栅格包含基于众包的样本支撑集，仅不采用本发明提出的异常样本检测与剔除步骤和AP筛选步骤；
RMapCS w/o FI：每个栅格包含基于众包的样本支撑集，仅不采用设备特定指纹插值步骤；
RMapCS w/o DC：每个栅格包含基于众包的样本支撑集，仅不采用设备特定指纹校准步骤。
图4是不同设备测试指纹在基于现场勘测样本构建的室内无线电地图中的平均定位性能比较，图5是不同设备混合测试指纹集在基于现场勘测样本构建的室内无线电地图中定位误差累计分布图比较。从图中可以看出，RMapSS在两种数据集上的定位性能都是最好的；相比RMapDFusion，RMapSS采用了设备特定指纹校准步骤，因此该结果验证了设备特定指纹校准步骤的有效性。
图6是当改变异常样本占比时，不同设备在基于众包样本构建的室内无线电地图中的平均定位性能比较；从图中可以看出，一方面，当增加异常样本的比例时，平均定位准确度有所下降，这是因为随着异常样本比例的增加，从支撑集中移除异常样本越来越难；另一方面，当增加异常样本的比例时，平均定位准确度的降低是比较缓慢的，该结果验证了本发明的稳健性。
图7是采用不同的基于众包样本构建方案构建室内无线电地图时不同设备在所构建的无线电地图中的平均定位性能比较，图8是采用不同的基于众包样本构建方案构建室内无线电地图时不同设备在所构建的无线电地图中的定位误差累计分布图比较。从图中可以看出，当不采用本发明所提供的某些步骤时，定位性能均低于RMapCS，从而验证了每一个步骤的有效性；另外，从图中也可以看出，RMapCS与RMapSS有相似的定位性能，从而验证了基于众包样本构建室内无线电地图的有效性。
图9是未参与指纹构造的设备Meizu MX5(Mx5)在基于现场勘测样本构建的室内无线电地图中定位误差累计分布图比较，图10是当不采用部分提出的步骤时，未参与指纹构造的设备Mx5在基于众包样本构建的室内无线电地图中定位误差累计分布图比较。从图中可以看出，即使采用与构建地图中不同的设备进行定位，在基于现场勘测构建的无线电地图中，RMapSS仍实现了更好的定位性能；而在基于众包构建的无线电地图中，RMapCS仍实现了更好的定位性能。这两个图验证了本发明的可行性。
本领域的技术人员容易理解，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于众包样本的室内无线电地图构建方法，其特征在于，包括：
(1)栅格划分步骤：
在平面目标区域内建立平面直角坐标系；将所述平面目标区域划分为K个相互不重叠的定位区域，并进一步将每个定位区域划分为大小相近的栅格；经过划分后，所述平面目标区域共包含G个栅格；其中，K和G均为正整数；
(2)栅格样本支撑集获取步骤：
在所述平面目标区域内，通过众包的方式，利用个设备采集得到M个样本，每一个样本包含采集点的标注坐标、被采集的设备标号以及在该点测量到的来自不同AP的信号强度序列；所采集M个的样本中，第j个样本的标注坐标为(xj，yj)，所述第j个样本被采集的设备标号为εj，并且所述第j个样本的AP信号强度的序列为[rj1，rj2，…，rja，…，rjN]，其中，rja表示所述第j个样本所接收到的第a个AP的信号强度值，N为所述第j个样本接收到的AP的数量；若第h个栅格Grdh与所述第j个样本位于同一定位区域内，且在所述第j个样本所在定位区域内，所述栅格Grdh的中心坐标(Xh，Yh)与所述第j个样本的标注位置坐标(xj，yj)的欧式距离最小，则将所述第j个样本加入到所述栅格Grdh的样本支撑集SSh中；其中，j的取值为1～M，a的取值为1～N，h的取值为1～G，和M均为正整数；
遍历每一个栅格，对于第g个栅格Grdg，若其样本支撑集SSg包含的样本数量大于阈值Nth，则执行步骤(3)；否则，执行步骤(5)；其中，g的取值为1～G；
(3)异常样本检测与剔除步骤：
对于第g个栅格Grdg，根据其样本支撑集SSg中样本被采集的设备标号，将所述样本支撑集SSg划分为E个设备样本集合，其中每一个设备样本集合中的样本由同一个设备采集得到；在E个设备样本集合中，第e个设备的设备样本集合为其中，g的取值为1～G，e的取值为1～E，si为栅格Grdg中由第e个设备采集的第i个样本，并且i的取值为为所述栅格Grdg中由第e个设备采集的样本数量，E为所述栅格Grdg中可采集到样本的设备的数量；
检测所述设备样本集合中的每一个样本，剔除其中的异常样本，得到正常样本集合其中，m的取值为为所述栅格Grdg中由第e个设备采集的正常样本的数量；对于所述正常样本集合执行步骤(4)；
(4)AP筛选与设备指纹构造步骤：
对于第g个栅格Grdg中第e个设备的正常样本集合计算其中每一个AP的接收率，若第b个AP的接收率Pb小于接收率阈值Pth，则第b个AP不参与构造第e个设备的设备指纹；其中，g的取值为1～G，e的取值为1～E，b的取值为为所述正常样本集合中所有正常样本接收到的AP总数；
滤除接收率小于接收率阈值Pth的AP后根据所述正常样本集合构造第e个设备的设备指纹为：其中，为滤除接收率小于接收率阈值Pth的AP后正常样本集合中所有正常样本接收到的AP总数，rec为第e个设备在栅格Grdg中所接收到的第c个AP的信号强度，c的取值为
(5)设备指纹插值步骤：
对于第g个栅格Grdg，基于其邻近栅格中的设备指纹，针对每一个设备的设备指纹中包含的每个AP，采用指纹曲面拟合技术构造一个局部连续的无线电地图，在该无线电地图中计算所述栅格Grdg的中心坐标(Xg，Yg)处的拟合信号强度大小，从而得到所述栅格Grdg中的多个设备指纹；其中，g的取值为1～G；
(6)设备指纹校准步骤：
在每个栅格内，根据各个设备指纹中AP集合的交集的平均计算每个设备的校准因子，并根据所得的校准因子计算设备相对于其他设备未接收到的AP的信号强度；其中，第g个栅格Grdg内第e个设备的校准因子为Δe；其中，g的取值为1～G，e的取值为1～E；
(7)栅格指纹获取步骤：
在每个栅格内，根据所有已校准的设备指纹，构造栅格指纹；其中，第g个栅格Grdg的栅格指纹为其中，rgq为第g个栅格内每个设备接收的第q个AP信号强度的算术平均值，且q的取值为1～Ng，Ng为第g个栅格中保留的AP的数量，g的取值为1～G。
2.如权利要求1所述的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，其特征在于，所述步骤(3)中，根据改进的基于密度的聚类技术，检测设备样本集合中的每一个样本，剔除其中的异常样本，得到正常样本集合包括如下步骤：
(31)根据设备样本集合构造准的RSS矩阵
其中，i的取值为n的取值为为所述设备样本集合中所有样本接收到的AP总数，为设备样本集合中第i个样本接收的第n个AP的信号强度值，若第i个样本未接收到第n个AP，则用0表示；
(32)计算所述设备样本集合中每一个样本的相邻样本集合；对于第i个样本，其相邻样本集合为：
其中，dii′为设备样本集合中第i个样本与第i′个样本的欧式距离，dc为截止距离；欧式距离dii′的计算公式为：
其中，为第i个样本接收的AP的集合，为第i′个样本接收的AP的集合；
(33)计算所述设备样本集合中每一个样本的局部密度，并将样本划入正常样本集合或异常样本栈对于第i个样本，其局部密度为：
其中，为集合的大小；
若局部密度ρi大于或等于阈值ρth，则将第i个样本划入正常样本集合否则，将第i个样本划入异常样本栈其中，阈值ρth的计算公式为：η为经验系数；
(34)若所述异常样本栈不为空，则从所述异常样本栈中获取第一个样本so并将其从所述异常样本栈中删除，并转入转入步骤(35)；否则，转入步骤(36)；
(35)若正常样本集合中样本sn的相邻样本集合包含样本so，则将样本sn的局部密度减小1，并重新判断，若样本sn更新后的局部密度小于局部密度阈值ρth，则将样本sn从正常样本集合中删除并将样本sn加入异常样本栈转入步骤(34)；
(36)根据所述正常样本集合构造维的RSS矩阵
其中，b取值为为正常样本集合中所有正常样本接收到的AP数量。
3.如权利要求2所述的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，其特征在于，所述步骤(32)中，截止距离dc的计算包括：将所述设备样本集合Se中所有两个样本间的欧式距离以递增的顺序排列，并将得到的欧氏距离的序列存储于有序数组sort1中；取有序数组sort1中第idx个元素并将其取值赋值给截止距离dc；其中，β为经验系数，表示向下取整。
4.如权利要求1所述的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，其特征在于，所述步骤(4)中，第b个AP的接收率Pb的计算公式为：
其中，为第g个栅格Grdg中第e个设备的正常样本集合中第b个AP在栅格中被正常样本接收到的次数。
5.如权利要求1或4所述的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，其特征在于，所述步骤(4)中，第e个设备的设备指纹的构造包括如下步骤：
(41)对于第e个设备，构造维的RSS矩阵
其中，
(42)获得第e个设备所接收的每一个AP的信号强度集合；其中，第e个设备所接收的第c个AP的信号强度集合Ωec为RSS矩阵中第c列元素所构成的集合；
(43)根据第e个设备在栅格中采集的所有正常样本的均值构造第e个设备的设备指纹为：其中， |Ωec|为集合Ωec的大小。
6.如权利要求1所述的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，其特征在于，所述步骤(5)包括如下步骤：
(51)构造拟合指纹支撑集：
对于栅格Grdg，在其所在的定位区域Ak内，以栅格Grdg为中心，通过向外扩张的方式逐层查找其邻近栅格是否具有设备指纹，直到在定位区域Ak内所查找到的设备指纹数量达到拟合阈值γ或该定位区域内的所有设备指纹都均被查找；得到栅格Grdg的第e个设备拟合指纹支撑集设备拟合指纹支撑集由查找得到的设备指纹以及设备指纹所在栅格的中心坐标构成；在第e个设备拟合指纹支撑集中，包含的设备指纹数量为
(52)构建目标函数θ：
其中，为二元多项式信号强度拟合函数在第g个栅格的值，表示在第e个设备拟合指纹支撑集中，第g个栅格第h个AP的拟合信号强度值；表示第e个设备在第g个栅格中，第h个AP的信号强度， 表示在集合中所有设备指纹AP的交集；
其中，为拟合系数，Xg、Yg为第g个栅格中心的横、纵坐标，指数指数为避免过拟合和降低计算复杂度，
(53)求取拟合系数
求取目标函数θ关于拟合系数的偏导数，使偏导数为0，即使得目标函数θ具有最小值，得到拟合系数
其中，中间符号中间符号指数指数
(54)将栅格Grdg的中心坐标及拟合系数代入二元多项式信号强度拟合函数以求取该栅格中第h个AP的拟合信号强度值则该栅格的第e个设备的拟合设备指纹为：
其中，
7.如权利要求1所述的基于众包样本的室内无线电地图构建方法，其特征在于，所述步骤(6)包括如下步骤：
(61)对于每个栅格，根据其所包含的E个设备指纹，构造E×NE维的RSS矩阵
其中，rek表示第e个设备指纹中第k个AP的信号强度值；若第e个设备未接收到第k个AP，则将rek用0表示，需要通过校准得到该AP的信号强度值；NE表示所有设备接收到的AP的总数，k＝1，2，…，NE；
用表示第e个设备指纹接收到的AP集合，和分别表示栅格中E个设备特定指纹接收到的AP集合的并集和交集，则有：
表示第e个设备指纹接收到的AP集合相对所有设备特定指纹接收到的AP集合的补集，对该设备而言，在该集合中的AP的信号强度需要通过校准得到；
(62)根据集合中AP的信号强度值，求取每个终端设备的校准因子Δe：
其中，表示被所有设备特定指纹都接收到的第o个AP信号强度的平均值，
(63)利用校准因子Δe，对于属于集合中的第p个AP，采用如下公式计算在未接收到该AP的部分设备指纹中的信号强度的校准值rep：
其中，集合表示接收到第p个AP的设备特定指纹的集合，集合表示未接收到第p个AP的设备特定指纹的集合，集合为集合的补集，如果有个设备特定指纹未接收到第p个AP，则共有个线性方程来求解个未知量；则在RSS矩阵中的每个元素，或是本身存在的信号强度值或是通过校准得到的信号强度值。
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