[發(fā)明專利]一種基于自適應(yīng)杠桿抽樣的WiFi室內(nèi)定位方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810582754.0 | 申請日: | 2018-06-07 |
| 公開(公告)號: | CN108882189B | 公開(公告)日: | 2020-11-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 鄭海峰;康文韜;鄧?yán)?/a>;馮心欣 | 申請(專利權(quán))人: | 福州大學(xué) |
| 主分類號: | H04W4/33 | 分類號: | H04W4/33;H04W4/02;H04W4/021;H04W64/00;H04W84/12 |
| 代理公司: | 福州元創(chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100 | 代理人: | 蔡學(xué)俊 |
| 地址: | 350108 福建省福*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 自適應(yīng) 杠桿 抽樣 wifi 室內(nèi) 定位 方法 | ||
1.一種基于自適應(yīng)杠桿抽樣的WiFi室內(nèi)定位方法,其特征在于:包括以下步驟:
步驟S1:獲取室內(nèi)感興趣區(qū)域的WiFi數(shù)據(jù);
步驟S2:建立WiFi數(shù)據(jù)張量;
步驟S3:根據(jù)所述WiFi數(shù)據(jù)張量,進行基于杠桿分?jǐn)?shù)的自適應(yīng)采樣;
步驟S4:通過恢復(fù)算法進行數(shù)據(jù)恢復(fù),利用K最近鄰分類算法對恢復(fù)的WiFi數(shù)據(jù)進行室內(nèi)定位;
在步驟S1中,建立矩形室內(nèi)感興趣區(qū)域并劃分為均勻網(wǎng)格,每個網(wǎng)格為一個參考點;在感興趣區(qū)域內(nèi)隨機放置多個WiFi接入點產(chǎn)生無線網(wǎng)絡(luò),在每個接入點通過傳感器采集獲取室內(nèi)WiFi數(shù)據(jù);
在步驟S2中,WIFi數(shù)據(jù)的三個維度包括:感興趣區(qū)域的長、寬、接入點;通過服務(wù)器對收集的WIFi數(shù)據(jù)采取上述方法進行處理,每個接入點產(chǎn)生的WIFi是二維數(shù)據(jù);通過各個接入點的疊加構(gòu)建三維張量模型,完成WIFi數(shù)據(jù)張量模型的構(gòu)建;
步驟S4中,通過恢復(fù)算法進行數(shù)據(jù)恢復(fù)的具體方式為通過交替方向乘子法(ADMM)對所述的抽樣張量進行恢復(fù)重建;
在所述步驟S3中,還包括如下步驟:
步驟S31:記參考點樣本預(yù)算為m,分配率為β;隨機選取感興趣區(qū)域內(nèi)βm個參考點沿第三維進行管道抽樣,產(chǎn)生抽樣張量;參考點樣本預(yù)算為m<n1*n2,記n1,n2,n3,分別為感興趣區(qū)域的長,寬,接入點個數(shù),0<β<1;
步驟S32:將所述抽樣張量進行張量奇異值分解(t-SVD),分別得到左,右奇異值張量
步驟S33:將所述奇異值張量和分為水平切片和側(cè)切片,并計算每個切片的杠桿分?jǐn)?shù)和通過杠桿分?jǐn)?shù)計算感興趣區(qū)域內(nèi)每個參考點的采樣概率
步驟S34:設(shè)置循環(huán)次數(shù)為L,每次不重復(fù)的選取采樣概率最大的(1-β)m/L個參考點進行管道抽樣,并將每次抽樣的新樣本并入樣本集中,產(chǎn)生抽樣張量;通過執(zhí)行所述步驟S32、S33,直到最大循環(huán)次數(shù)或樣本預(yù)算。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)杠桿抽樣的WiFi室內(nèi)定位方法,其特征在于:在所述步驟S32中所述左,右奇異值張量和核心張量S通過張量奇異值分解(t-SVD)不斷進行更新,張量奇異值分解即對三維矩陣進行奇異值分解:
[ul,sl,vl]=t-SVD(x)
在所述步驟S33中,所述和分別采用水平切片和側(cè)切片的范數(shù)交替不斷進行更新兩個參數(shù)和抽樣概率:
其中,l為當(dāng)前杠桿抽樣的標(biāo)記,N1,N2分別為張量第一,二維的標(biāo)記,r為張量管道秩的標(biāo)記,為抽樣概率的標(biāo)記,x為抽樣張量的標(biāo)記。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)杠桿抽樣的WiFi室內(nèi)定位方法,其特征在于:通過交替方向乘子法ADMM對所述的抽樣張量進行填充恢復(fù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)杠桿抽樣的WiFi室內(nèi)定位方法,其特征在于:還包括步驟S4:通過張量核范數(shù)最小化對抽樣張量進行優(yōu)化,
min||x||TNN s.t.xΩ=mΩ
其中Ω為抽樣參考點的標(biāo)記,m為參考點樣本預(yù)算的標(biāo)記,x為抽樣張量的標(biāo)記,||·||TNN為張量核范數(shù)的標(biāo)記。
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