CN111182447A - 一种指纹法室内定位技术 - Google Patents

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姚剑
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Abstract

本发明涉及一种指纹法室内定位技术，在室内的不同位置建立多个不同的客户端，创建客户端接收无线信号的向量与定位区域的对应关系，利用特征提取的方法去除指纹数据库中的大量的冗余信息，对室内定位模型做重点分析和改进，使用仿射传播聚类算法将定位环境分为多个区域，确定目标所属区域，在每个小区域内确定目标的精确位置；划分位置指纹图；基于机器学习理论应用随机森林方法并结合基因算法进行参数优化，实现子区域定位。本发明的优点在于：本发明中的定位方法，基于位置指纹法的WLAN室内定位技术，首先解决无线信号的可靠性问题，再根据实际应用场景制定定位算法选择策略，有效提高室内定位技术的精准度。

Description

一种指纹法室内定位技术
技术领域
本发明涉及一种室内定位方法，特别涉及一种指纹法室内定位技术。
背景技术
由于室内环境中存在严重的多径效应和信号的非视距传播，所以对无线电信号的传播路线进行建模是非常不容易的。目前还没有一个能够很好的描述室内无线电传播的模型。几何定位法、场景分析法和近似法是较为常用的经典的WLAN室内算法，针对不同的应用和服务，这三种算法有各自的优缺点。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种能够提高室内定位技术准确度的指纹法室内定位技术
为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种指纹法室内定位技术，其创新点在于：包括下述步骤
a)首先，在室内的不同位置建立多个不同的客户端，利用不同位置的客户端接收的无线信号表现不同的特性，创建客户端接收无线信号的向量与定位区域的对应关系，以此来对客户端接收的无线信号强度进行校正；
b)其次，利用特征提取的方法去除指纹数据库中的大量的冗余信息，从而减少计算复杂度，提升定位精度；
c)然后，基于聚类分块的思想，对室内定位模型做重点分析和改进，使用仿射传播聚类算法将定位环境分为多个区域，利用改进的指纹匹配方法确定目标所属区域，在每个小区域内确定目标的精确位置，在计算复杂度降低的同时提升定位的实时性；
d)再次，基于随机森林法的室内分区算法，通过空间分区算法来合理划分位置指纹图，以消除应用传统聚类算法时频繁出现的奇点现象，在保证了空间位置连续的同时具备一定灵活性，真正意义上实现子区域划分；
e)最后，通过对室内区域定位的特殊性进一步分析，考虑到位置指纹数据经由无监督聚类过程形成子区域之后，实际上数据点具备了类别标签，无监督聚类过程本质上已转换成了半监督学习过程，基于机器学习理论应用随机森林方法并结合基因算法进行参数优化，实现子区域定位。
进一步的，所述步骤b中，特征提取的方法为基于高斯核函数的主成分分析算法，利用核函数将低维数据映射到高维空间进行非线性特性分析，拟进一步地提升定位性能。
本发明的优点在于：本发明中的定位方法，基于位置指纹法的WLAN室内定位技术，首先解决无线信号的可靠性问题，再根据实际应用场景制定定位算法选择策略，有效提高室内定位技术的精准度。
具体实施方式
下面的实施例可以使本专业的技术人员更全面地理解本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
本发明的指纹法室内定位技术通过下述步骤得以实现：
第一步，首先，在室内的不同位置建立多个不同的客户端，利用不同位置的客户端接收的无线信号表现不同的特性，创建客户端接收无线信号的向量与定位区域的对应关系，以此来对客户端接收的无线信号强度进行校正。
在复杂的室内环境下，由于墙壁、门和其他物体的存在，无线信号会因为非视距传播和其他信号干扰变得很不稳定，客户端接收的无线信号强度的可靠性差。指纹定位方法是利用不同位置的客户端接收的无线信号表现不同的特性，创建客户端接收无线信号的向量与定位区域的对应关系，以此来对客户端接收的无线信号强度进行校正，提高其可靠性差。随着无线通信网络的高速发展，AP几乎遍布所有室内环境。指纹定位不需要知道AP的具体位置，如果一个或几个AP出现问题无法正常工作，系统依然能正常运行，能够在保证系统定位精度的基础上提升系统的鲁棒性和可扩展性。位置指纹定位通常分为两个阶段：包括离线的指纹收集阶段和在线定位阶段。
第二步，其次，利用特征提取的方法去除指纹数据库中的大量的冗余信息，从而减少计算复杂度，提升定位精度。
由于移动设备空间和计算能力有限，而指纹数据库中的信息巨大，所以可以利用特征提取的方法去除大量的冗余信息，从而减少计算复杂度，提升定位精度。传统的特征提取方法只考虑了指纹间的线性关系，并没有充分解析RSS的特性，研究基于高斯核函数的主成分分析算法，利用核函数将低维数据映射到高维空间进行非线性特性分析，拟进一步地提升定位性能。
特征提取的方法为基于高斯核函数的主成分分析算法，利用核函数将低维数据映射到高维空间进行非线性特性分析，拟进一步地提升定位性能。
第三步，研究基于仿射传播聚类的室内定位模型。在范围较大的建筑物内，RSS随空间分布变化巨大。若对整个区域进行信号分析会增加计算量，不利于提高系统定位性能，基于聚类分块的思想，对室内定位模型做重点分析和改进，使用仿射传播聚类算法将定位环境分为多个区域，利用改进的指纹匹配方法确定目标所属区域，在每个小区域内确定目标的精确位置，在计算复杂度降低的同时提升定位的实时性。
第四步，再次，基于随机森林法的室内分区算法，通过空间分区算法来合理划分位置指纹图，以消除应用传统聚类算法时频繁出现的奇点现象，在保证了空间位置连续的同时具备一定灵活性，真正意义上实现子区域划分。
第五步，最后，通过对室内区域定位的特殊性进一步分析，考虑到位置指纹数据经由无监督聚类过程形成子区域之后，实际上数据点具备了类别标签，无监督聚类过程本质上已转换成了半监督学习过程，基于机器学习理论应用随机森林方法并结合基因算法进行参数优化，实现子区域定位。
本发明中的定位方法，基于位置指纹法的WLAN室内定位技术，首先解决无线信号的可靠性问题，再根据实际应用场景制定定位算法选择策略，有效提高室内定位技术的精准度。
本发明中的定位方法，基于位置指纹法的WLAN室内定位技术，首先解决无线信号的可靠性问题，再根据实际应用场景制定定位算法选择策略，有效提高室内定位技术的精准度。
本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (2)

1.一种指纹法室内定位技术，其特征在于：包括下述步骤
a)首先，在室内的不同位置建立多个不同的客户端，利用不同位置的客户端接收的无线信号表现不同的特性，创建客户端接收无线信号的向量与定位区域的对应关系，以此来对客户端接收的无线信号强度进行校正；
b)其次，利用特征提取的方法去除指纹数据库中的大量的冗余信息，从而减少计算复杂度，提升定位精度；
c)然后，基于聚类分块的思想，对室内定位模型做重点分析和改进，使用仿射传播聚类算法将定位环境分为多个区域，利用改进的指纹匹配方法确定目标所属区域，在每个小区域内确定目标的精确位置，在计算复杂度降低的同时提升定位的实时性；
d)再次，基于随机森林法的室内分区算法，通过空间分区算法来合理划分位置指纹图，以消除应用传统聚类算法时频繁出现的奇点现象，在保证了空间位置连续的同时具备一定灵活性，真正意义上实现子区域划分；
e)最后，通过对室内区域定位的特殊性进一步分析，考虑到位置指纹数据经由无监督聚类过程形成子区域之后，实际上数据点具备了类别标签，无监督聚类过程本质上已转换成了半监督学习过程，基于机器学习理论应用随机森林方法并结合基因算法进行参数优化，实现子区域定位。
2.根据权利要求1所述的指纹法室内定位技术，其特征在于：所述步骤b中，特征提取的方法为基于高斯核函数的主成分分析算法，利用核函数将低维数据映射到高维空间进行非线性特性分析，拟进一步地提升定位性能。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111757257A (zh) * 2020-07-06 2020-10-09 江南大学 一种克服设备差异的动态模糊匹配室内定位方法
CN111935818A (zh) * 2020-07-09 2020-11-13 重庆邮电大学 一种基于最大信息系数的模糊聚类冗余接入点约简方法
CN112995902A (zh) * 2021-01-26 2021-06-18 浙江吉利控股集团有限公司 一种远距离广域网定位方法、装置、设备及存储介质

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