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一種用於無線室內定位的接入點選擇算法

2023-10-07 18:58:34 1

一種用於無線室內定位的接入點選擇算法
【專利摘要】本發明公開了一種用於無線室內定位的接入點選擇算法,採集各AP的RSS信號,根據聚類算法確定目標定位區域,部署參考點RP,在每一個RP位置接收來自所有可見AP的信號,並將RSS值與對應的RP坐標存儲至指紋資料庫,建立原始指紋資料庫;對定位區域進行聚類分塊,將較大的定位區域分成若干個小的定位子區域,每一個定位子區域,根據IGW信息增益權重準則,進行AP選擇,獲取更有利於定位精度和複雜度的AP集合;根據KD-LDA算法,從AP集合對應的AP的RSS信號中提取最具判別能力的定位特徵,利用定位特徵,採用支持向量回歸(SVR)的方法進行位置解算。本發明的有益效果是提高室內定位的解算效率和定位精度。
【專利說明】
【技術領域】
[0001] 本發明屬於無線定位【技術領域】,涉及一種用於無線室內定位的接入點選擇算法。 一種用於無線室內定位的接入點選擇算法

【背景技術】
[0002] 來自不同AP的RSS信號所包含的信息量是不同的,在當前各個公共熱點高密度部 署AP情況下,這種差異尤為明顯。因此並不是所有的AP提供的RSS信號都有利於定位,很 多RSS受到各種各樣的噪聲影響,含有大量的不利於定位的信息,不僅不會提高系統的定 位精度,反而起到相反的作用。針對已有的AP選擇算法沒有考慮AP的查全率和查準率問 題,本文基於信息熵理論,提出了基於信息增益權重的AP選擇算法。對基於RSS的AP的定 位能力進行判別,篩選出最優的AP集合用於定位。該算法更有利於去掉冗餘的AP,提高定 位算法的解算效率和定位精度。
[0003] 理論上,可以利用的AP個數越多,越有利於室內定位。在WLAN室內定位初期,由 於每個室內環境AP部署數量不多,關於AP的選擇還沒引起科研人員的足夠重視。但為滿 足人們日常生活和工作的需求,絕大多數的室內環境都部署了大量的較高密度AP。隨著可 以利用的AP數量急劇增加(比如在某幢大樓,最多可感測到近200個AP),為位置指紋的定 位帶來了兩個突出問題:
[0004] 其一,並不是所有AP的信息都是有利於定位結果的產生,有些AP由於距離或噪聲 的幹擾,所攜帶的用於定位的信息量較少,可能會導致定位精度下降;
[0005] 其二,越多的AP,意味著有更多的信息需要處理,這將增加計算的複雜度。
[0006] 因此,從感測到的AP中選取最有利於定位結果的AP子集合是新室內環境下提高 定位精度、降低定位算法複雜度的重要方法和途徑。目前較流行的AP選擇法是對RSS進行 預處理。AP選擇算法的中心思想是通過某種判決準則,在已監測到的AP中保留位置表現力 較強的AP用於定位。Kushki等人通過度量AP之間的分散度來選擇AP。研究證明,如選取 恰當的AP用於定位,既可以降低定位誤差,又可以降低定位算法的複雜度。定位算法往往 需要若干個AP組成集合用於定位,已有文獻中的AP選擇法往往是通過計算每個AP的最大 信息熵來加以選擇,都沒有考慮選擇接入點的全面性和準確性。本發明可充分考慮AP選擇 的查全率和查準率,避免漏選和錯選,利用本算法獲得的用於定位的AP集合能更有效地提 高系統的定位精度和小定位誤差的概率。並通過減少用戶定位的AP數量達到降低系統計 算複雜度的目的。


【發明內容】

[0007] 本發明的目的在於提供一種用於無線室內定位的接入點選擇算法,解決了現有的 在當前各個公共熱點高密度部署AP情況下,以往的算法沒有考慮AP選擇的查全率和查準 率,也就是來自某些AP的RSS信號所包含的信息量不利於定位精度的問題。
[0008] 本發明所採用的技術方案是按照以下步驟進行:
[0009] Stepl :採集各AP的RSS信號,根據聚類算法確定目標定位區域,部署參考點RP, 在每一個RP位置接收來自所有可見AP的信號,並將RSS值與對應的RP坐標存儲至指紋數 據庫,建立原始指紋資料庫;
[0010] Step2:對定位區域進行聚類分塊,將較大的定位區域分成若干個小的定位子區 域,並分別建模,以達到降低計算複雜度、提高定位精度的目的;
[0011] Step3 :每一個定位子區域,根據IGW信息增益權重準則,進行AP選擇,去掉不利於 定位的AP,獲取更有利於定位精度和複雜度的AP集合;
[0012] Step4 :根據KD-LDA算法,從AP集合對應的AP的RSS信號中提取最具判別能力的 定位特徵,建立實用的RM;
[0013] Step5 :利用定位特徵,採用支持向量回歸(SVR)的方法進行位置解算。
[0014] 進一步,所述Step2中將較大的定位區域分成若干個小的定位子區域的方法為:
[0015] 步驟一,k-means聚類在整個RM中選取k個指紋作為初始聚類中心;
[0016] 步驟二,對於除k個聚類中心之外的其它所有接收信號強度均值,則根據它們與 這些聚類中心的歐式距離,分別將它們分配給與其歐式距離最近的聚類;
[0017] 步驟三,執行完所有的指紋後,獲得新的聚類,將新聚類的所有指紋的平均值作為 新的聚類中心;
[0018] 步驟四,不斷重複步驟二和三,直到k個聚類中心不再發生變化,終止迭代。
[0019] 進一步,所述st印3中,信息增益權重準則為:
[0020] 假設D表示數據集合,F表示特徵集合:F = {A, f2,…,f|F|}, C表示類別集:C = {Cl,c2,…,C|c|},同時假設C(Ck,fi)為c k的訓練例中包含的特徵心數量,|ck|為ck的訓練 例個數,為ck的訓練例中不包含&的訓練例個數,C(D,A)為集合D中包含圮 的總個數,Z)為D中不包含A的個數,則定義A對D的信息增益G(D,A)為:
[0021]

【權利要求】
1. 一種用於無線室內定位的接入點選擇算法,其特徵在於按照以下步驟進行: Stepl :採集各AP的RSS信號,根據聚類算法確定目標定位區域,部署參考點RP,在每 一個RP位置接收來自所有可見AP的信號,並將RSS值與對應的RP坐標存儲至指紋資料庫, 建立原始指紋資料庫; Step2:對定位區域進行聚類分塊,將較大的定位區域分成若干個小的定位子區域,並 分別建模,以達到降低計算複雜度、提高定位精度的目的; Step3 :每一個定位子區域,根據IGW信息增益權重準則,進行AP選擇,去掉不利於定位 的AP,獲取更有利於定位精度和複雜度的AP集合; Step4 :根據KD-LDA算法,從AP集合對應的AP的RSS信號中提取最具判別能力的定位 特徵,建立實用的RM; Step5:利用定位特徵,採用支持向量回歸(SVR)的方法進行位置解算。
2. 按照權利要求1所述一種用於無線室內定位的接入點選擇算法,其特徵在於:所述 step2中將較大的定位區域分成若干個小的定位子區域的方法為: 步驟一,k-means聚類在整個RM中選取k個指紋作為初始聚類中心; 步驟二,對於除k個聚類中心之外的其它所有接收信號強度均值,則根據它們與這些 聚類中心的歐式距離,分別將它們分配給與其歐式距離最近的聚類; 步驟三,執行完所有的指紋後,獲得新的聚類,將新聚類的所有指紋的平均值作為新的 聚類中心; 步驟四,不斷重複步驟二和三,直到k個聚類中心不再發生變化,終止迭代。
3. 按照權利要求1所述一種用於無線室內定位的接入點選擇算法,其特徵在於:所述 step3中,信息增益權重準則為: 假設D表示數據集合,F表示特徵集合:F= {A, f2,…,f|F|},C表示類別集:C = {Cl,c2,…,C|c|},同時假設C(Ck,fi)為c k的訓練例中包含的特徵心數量,|ck|為ck的訓練 例個數,為ck的訓練例中不包含&的訓練例個數,C(D,fj為集合D中包含&的 總個數,為D中不包含&的個數,則定義&對D的信息增益G (D,fj為:
其中,i = 1,2,…,|F| ;E(D)為D的熵;E(DV)為Dv的熵,則信息增益計算公式可表達 為:
G(D,A)的物理含義是用&分割集合D導致期望熵降低的程度,此值越大,表明&對分 類越有用,ΕΦ)反映的是%在各類別中分布的混亂程度,其最小值為0,若且唯若滿足下列 條件的特徵分布有利於提高分類器在Ck上的查準率,條件為:
已仇)反映的是Di在各類另IJ中分布的混亂程度,其最小值為0,若且唯若滿足下列條件 的特徵分布有利於提高分類器在ck上的查全率,條件為:
為了平衡|%|和|D」對於IG值的影響,修正的信息增益為:
式中,α+β = 1,α與β值的大小分別與查準率和查全率成正比,權重係數α取值 在0.2?0.3之間,而β取在0.7?0.8之間。
【文檔編號】H04W64/00GK104093203SQ201410319663
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年7月7日 優先權日:2014年7月7日
【發明者】陳麗娜, 蘇開樂, 苗春雨 申請人:浙江師範大學

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