[發明專利]一種基于線性判別分析的多樓層室內定位方法及系統

有效

• 申請號: 201810520501.0
• 申請日: 2018-05-28
• 公開（公告）號: CN108810799B
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）人: 羅娟;張振燕;王純;鄭燕柳
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/33;G06K9/62
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所(普通合伙) 43114
• 代理人: 龔燕妮

本發明公開了一種基于線性判別分析的多樓層室內定位方法及系統，涉及無線多樓層定位技術領域。所述定位方法在離線階段對樓層進行網格劃分，通過獲取各采樣點感知的各AP的RSS值，建立離線RSS指紋庫；然后采用OvO拆分策略將多樓層拆解成多組兩兩配對樓層，并對每組兩兩配對樓層中的AP進行兩兩配對分類；每組兩兩配對樓層構建一個分類器，在OvO拆分的基礎上，采用LDA求取最大瑞利商對應的AP配對組，即為最優AP配對組，利用最優AP配對組的樓層屬性對應的投影直線和投影閾值構建對應的分類器樓層判別模型；在進行待定位目標定位時，采用各分類器樓層判別模型，再結合投票法獲取待定位目標所在樓層，再計算出待定位目標所在坐標位置。

技術領域

本發明屬于無線多樓層定位技術領域，尤其涉及一種基于線性判別分析的多樓層室內定位方法及系統。

背景技術

室內環境的復雜性和多樣性，使得室內定位沒有統一的定位標準，一直以來成為研究的熱點。基于位置服務(LBS)的應用需求隨著移動設備的普及和廣泛應用受到普遍關注，比如：火災現場消防人員的定位，醫護中心病人的定位，商場內人員的定位，地下停車位的定位等。室內無線定位技術引起了人們越來越多的研究興趣，許多技術已廣泛應用于各行各業，如無線局域網WiFi、藍牙、傳感器網絡、超寬帶(UWB)、射頻識別標簽(RFID)等。除了定位精度外，設備的成本也成為考慮因素，基于Wi-Fi RSS(接收信號強度)的室內定位系統技術中，指紋技術因其具有無需額外基礎設施、成本低且定位精度較高等優勢成為當前室內定位技術研究的重點。

迄今為止，大部分的室內定位研究都是基于二維空間，即單層樓的研究。對于多樓層的測定，二維空間無法滿足此需求。而目前室內環境多為多樓層場景，如商場，機場，寫字樓等。所以多樓層的室內定位逐漸受到廣泛的關注和研究。

當前，多樓層室內定位技術的主要研究方向是基于WiFi指紋數據庫，通過WiFi指紋數據庫區分多樓層的定位方法主要有兩種：其一，在離線階段對帶有樓層數的參考位置指紋樣本數據進行訓練(常用的訓練方法有：人工神經網絡，貝葉斯分類，K近鄰)，得出樓層判別模型，在在線階段利用得出的樓層判別模型對待定位點進行判斷。但隨著AP(AccessPoint)和樓層數的增加，該方法的計算復雜度也隨之增加。其二，減少離線階段的人工采集樣本工作量，結合其他方法(如：聚類)建立樓層判別模型，但這種方式一定程度上降低了定位的精度。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供一種基于線性判別分析的多樓層室內定位方法及系統，該定位方法在離線階段進行網格劃分，之后在每個網格中采集數據，以此建立完整的離線指紋庫；然后利用線性判別分析方法，建立分類器樓層判別模型；在在線階段，根據離線階段的分類器樓層判別模型結合投票法(樓層數大于2)判別出待定位目標最終所在的樓層；最后利用改進的KNN算法定位出待定位目標的具體位置。

本發明是通過如下的技術方案來解決上述技術問題的：一種基于線性判別分析的多樓層室內定位方法，包括離線階段和在線階段，離線階段包括以下幾個步驟：

步驟(1)建立RSS指紋庫：對多樓層室內區域進行網格劃分，采集每個網格內各AP的RSS值，生成RSS指紋庫；

步驟(2)對樓層和AP進行拆分：采用OvO拆分策略將多樓層拆解為多組兩兩配對樓層，然后對每組配對樓層中包含的所有AP進行兩兩配對分類，形成多組AP配對組，每組AP配對組中僅包含兩個AP；

步驟(3)分類器樓層判別模型的建立：對每組配對樓層構建一個分類器，采用線性判別分析法計算每個分類器中每組AP配對組的樓層屬性廣義瑞利商；選取最大廣義瑞利商對應的AP配對組作為對應分類器的最優AP配對組，利用最優AP配對組的樓層屬性對應的投影直線和投影閾值構建對應的分類器樓層判別模型；

每組AP配對組的樓層屬性是指該AP配對組中每個AP在該對應配對樓層中每個樓層所有網格的RSS值的平均值；