[發明專利]一種基于深度學習的WiFi室內定位系統

有效

• 申請號: 201710833040.8
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN107529222B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 錢久超;洪燕;劉佩林
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: H04W64/00
• 分類號: H04W64/00;H04W84/12;G01C21/20;G01S5/02;G01S5/10
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

1.一種基于深度學習的WiFi室內定位系統，其特征在于：它包括依次連接的離線數據獲取模塊(100)、粗指紋庫建立模塊(200)、特征指紋庫提取模塊(300)、在線數據融合模塊(400)和目標位置輸出模塊(500)，其中，

所述離線數據獲取模塊(100)用于獲取接入點的物理地址信息，采集位于參考點處離線接收信號強度數據，并將這些數據傳輸給粗指紋庫建立模塊(200)；

所述粗指紋庫建立模塊(200)遍歷所有參考點處的離線接收信號強度數據，使得離線接收信號強度與參考點的位置坐標一一對應生成粗指紋庫；

所述特征指紋庫提取模塊(300)歸一化參考點處離線接受信號強度數據，將其輸入至四層深度置信網絡進行訓練，四層深度置信網絡輸出權重和偏置矩陣存儲為特征指紋；

所述在線數據融合模塊(400)實時采集接收信號強度數據并對其進行歸一化處理，再利用每個參考點處的特征指紋對實時采集的接收信號強度數據進行重構，將重構的接受信號強度數據與實時采集的原數據輸入至徑向基函數，計算出兩者之間的差異度，遍歷所有的參考點，計算出當前接收信號強度數據出現在每個參考點處的概率，最后通過參考點位置的權重計算出實時接收信號強度數據對應的地理位置；

所述的目標位置輸出模塊(500)將基于數據融合算法估算出的目標位置進行輸出，完成對目標位置的定位；

所述離線數據獲取模塊(100)包括無線傳感器模塊(101)和離線接收信號強度采集模塊(102)，無線傳感器模塊(101)用于掃描所有接入點無線傳感器的物理地址，離線接收信號強度采集模塊(102)用于采集位于參考點處來自于接入點無線傳感器的離線接受信號強度數據；

所述粗指紋庫建立模塊(200)包括參考點位置記錄模塊(201)、粗指紋庫生成模塊(202)和粗指紋庫輸出模塊(203)；粗指紋庫建立模塊(200)將由參考點離線接收信號強度采集模塊(102)采集參考點處的離線接受信號強度數據與由參考點位置記錄模塊(201)記錄參考點處的位置坐標與進行一一對應，遍歷所有參考點形成粗指紋庫，輸送至粗指紋庫輸出模塊(203)；

所述特征指紋庫提取模塊(300)包括離線接收信號歸一化模塊(301)、四層深度置信網絡模塊(302)、特征指紋提取模塊(303)和特征指紋庫輸出模塊(304)；離線接受信號歸一化模塊(301)與粗指紋庫建立模塊(200)相連，將每個參考點處的離線接收強度信號歸一化到(0，1)之間，將歸一化的離線接收信號強度信號在四層深度置信網絡模塊(302)中進行訓練，特征指紋提取模塊(303)將四層深度置信網絡模塊(302)中的權重與偏置矩陣提取出來作為特征指紋進行存儲，特征指紋庫輸出模塊(304)組合所有參考點處的特征指紋形成特征指紋庫進行輸出；

所述在線數據融合模塊(400)包括實時接收信號強度數據采集模塊(401)、實時接收信號強度數據歸一化模塊(402)、在線數據融合模塊(403)、參考點地理位置讀入模塊(404)和目標位置計算模塊(405)；所述實時接收信號強度采集模塊(401)采集接入點無線傳感器的實時接收信號強度，實時接收信號歸一化模塊(402)將實時信號歸一化至(0，1)之間，在線數據融合模塊(403)與特征指紋庫提取模塊(300)及實時接收信號強度數據歸一化模塊(402)相連，在線數據融合模塊(403)通過數據融合算法得到目標位置出現在參考點的概率，并輸出至目標位置計算模塊(405)；同時參考點地理位置讀入模塊(404)從特征指紋庫提取模塊(300)中獲取參考點的位置坐標并輸送至目標位置計算模塊(405)，該模塊通過參考點的位置坐標及實時接收信號強度數據出現在參考點概率計算出目標的位置坐標，目標位置輸出模塊(500)將實時接收信號強度對應的位置坐標進行輸出；

所述四層深度置信網絡模塊(302)包括特征指紋預訓練模塊(3021)、數據重構模塊(3022)和特征指紋調優模塊(3023)，所述特征指紋預訓練模塊(3021)與粗指紋庫建立模塊(200)相連，所述特征指紋預訓練模塊(3021)將離線接收信號強度進行歸一化，并利用四層深度置信網絡對歸一化的離線接收信號強度進行訓練，將相鄰網絡層之間的權重和偏置矩陣定義為特征指紋；特征指紋預訓練模塊(3021)與數據重構模塊(3022)相連，所述數據重構模塊(3022)將特征指紋進行轉置，通過反向傳播重構出接收信號強度數據，特征指紋調優模塊(3023)與特征指紋預訓練模塊(3021)和數據重構模塊(3022)相連，所述特征指紋調優模塊(3023)將特征指紋預訓練模塊(3021)的離線接收信號強度與數據重構模塊(3022)中重構的接受信號強度做差處理，若差值大于預設閾值時，繼續返回特征指紋預訓練模塊(3021)進行新的特征指紋訓練，否則輸出特征指紋至特征指紋庫提取模塊(303)；

所述在線數據融合模塊(403)包括依次連接的實時接收信號強度方差計算模塊(4031)、徑向函數計算模塊(4032)和位置概率計算模塊(4033)；所述實時接收信號方差計算模塊(4031)與實時接收信號強度歸一化模塊(402)相連，計算實時采集的接收信號強度的方差，并將方差輸送至徑向函數計算模塊(4032)，所述徑向函數計算模塊(4032)與特征指紋庫提取模塊(300)相連，徑向函數計算模塊(4032)處理的結果輸送至位置概率計算模塊(4033)，計算出實時接收信號強度數據出現在參考點位置的概率，并將最終的位置概率輸送至目標位置計算模塊(405)。