[發(fā)明專利]基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的WiFi信號特征的區(qū)域定位方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810460982.0
• 申請日: 2018-05-15
• 公開（公告）號: CN108668254B
• 公開（公告）日: 2022-01-04
• 發(fā)明（設計）人: 郭文忠;賀國榮;張笑宇;董晨;陳明志;陳景輝;葉尹;張凡;吳勇
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: H04W4/38
• 分類號: H04W4/38;H04W4/80;H04W64/00;G01S5/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

本發(fā)明涉及一種基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的WiFi信號特征的區(qū)域定位方法，其特征在于：將WiFi特征信號進行預處理轉(zhuǎn)換成四層改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，再利用蟻群算法對改進后的神經(jīng)網(wǎng)絡權值進行優(yōu)化，并在權值更新公式中加入動量項因子，進而提高定位方法的收斂速度與分類精度。本發(fā)明實用性高，應用性強，成本低，預測分類精度高，計算過程處理簡潔，穩(wěn)定性強，可靠性高，可以基本實現(xiàn)短距離區(qū)域的高效分類。

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的WiFi信號特征的區(qū)域定位方法。

背景技術

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，人們對位置信息感知的需求日益增多，GPS可以很好的滿足室外壞境的定位需求，但在相對封閉或復雜的環(huán)境中，比如大型建筑物內(nèi)、車站、購物中心、地下停車場等，GPS定位通常不能獲得很好的效果甚至無法進行正常區(qū)域定位。也正因為如此，室內(nèi)區(qū)域定位技術在應用上被給予更多的關注，它不但可以進行定位和導航，也可以在此基礎上開發(fā)出更多的增值服務。目前，區(qū)域定位方式有很多，其中WiFi信號特征定位法定位精度高，建設費用低，實用性強，適用于人群密集的區(qū)域，具有廣泛的應用前景。但是基于WiFi的定位方式容易受到環(huán)境的干擾以及移動智能設備的異構性等因素的影響，定位誤差較大，其定位精度在1～5米范圍內(nèi)波動。

WiFi信號特征的不穩(wěn)定性主要是環(huán)境的復雜性和動態(tài)性引起的，一般情況下多樓層環(huán)境比單樓層環(huán)境更加復雜，WiFi信號的反射、折射、衰減或者被吸收，直接造成WiFi信號的接受強度出現(xiàn)明顯波動。并且，環(huán)境溫度、時間都會影響WiFi信號特征的采集。因此，傳統(tǒng)基于WiFi信號特征的區(qū)域定位方式對采集信號的設備硬件要求條件很高，且需要很長的時間測量采集信號，適用范圍不夠廣泛，時間開銷大但效率不高。

目前，基于WiFi信號特征的區(qū)域定位技術已經(jīng)很普遍，部分方法也很成熟，可以達到一定的高精度要求。比如，WiFi信號三角形定位法，WiFi信號強度直方圖定位法。但是優(yōu)秀的算法也不可避免存在局限性，通常情況下傳統(tǒng)基于WiFi信號特征的區(qū)域定位技術在同樓層定位精度較穩(wěn)定，但在多樓層的室內(nèi)環(huán)境，區(qū)域定位會受到影響，定位會產(chǎn)生誤判。

采用人工智能思路去改進傳統(tǒng)WiFi信號特征的區(qū)域定位技術，以尋找一種計算復雜度低、實行性好、健壯且適用范圍廣的補償技術將成為一種趨勢。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的WiFi信號特征的區(qū)域定位方法，用以改進傳統(tǒng)WiFi信號特征的區(qū)域定位技術。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

一種基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的WiFi信號特征的區(qū)域定位方法，其特征在于：

步驟S1：使用傳感器采集待測區(qū)域的多個WiFi特征數(shù)據(jù)；

步驟S2：對獲取到的特征數(shù)據(jù)進行預處理；

步驟S3：構建四層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構，傳遞函數(shù)通過分析數(shù)據(jù)間的誤差函數(shù)得到；

步驟S4：使用蟻群優(yōu)化算法尋找最佳權值，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡的誤差函數(shù)設為蟻群算法的目標函數(shù)，將優(yōu)化后的權值賦值給BP神經(jīng)網(wǎng)絡；

步驟S5:將動量因子加入BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，得到改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡；

步驟S6:對改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，并將預處理后的特征數(shù)據(jù)作為訓練好的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入?yún)?shù)；

步驟S7：通過訓練好的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡計算輸出結(jié)果，輸出的結(jié)果為待測區(qū)域WIFI信號果最佳的區(qū)域位置分類,根據(jù)區(qū)域位置分類可以得到WiFi信號的最佳區(qū)域定位。

進一步的，所述四層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構具體包括單層輸入層，兩層隱含層，單層輸出層。