[發明專利]用于LoRa網絡的室內定位的方法及機器可讀存儲介質有效
| 申請號： | 201811050927.0 | 申請日： | 2018-09-10 |
| 公開（公告）號： | CN109379695B | 公開（公告）日： | 2020-11-24 |
| 發明（設計）人： | 趙弋洋;王蓮;馬云濤;王建 | 申請（專利權）人： | 北京西普陽光教育科技股份有限公司 |
| 主分類號： | H04W4/02 | 分類號： | H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00;G06F16/29 |
| 代理公司： | 北京潤平知識產權代理有限公司 11283 | 代理人： | 陳瀟瀟;肖冰濱 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用于 lora 網絡 室內 定位 方法 機器 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種用于LoRa網絡的室內定位的方法，其特征在于，該方法包括：
基于所述LoRa網絡在室內采集LoRa環境數據；
基于該LoRa環境數據以及歷史數據庫，對遷移學習模型進行訓練，所述歷史數據庫包括基于除所述LoRa網絡以外的其他無線網絡在室內采集的環境數據及該環境數據所對應的室內位置信息；以及
基于訓練之后的遷移學習模型以及所述LoRa環境數據，確定該LoRa環境數據所對應的室內位置信息。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于該LoRa環境數據及歷史數據庫對遷移學習模型進行訓練包括：
根據所述歷史數據庫和所述LoRa環境數據分別建立第一訓練概率函數和第二訓練概率函數；以及
根據預設映射函數調整所述第一訓練概率函數和所述第二訓練概率函數的概率分布并不斷調整所述預設映射函數，最終使得所述第一訓練概率函數和所述第二訓練概率函數的概率分布以及目標條件概率相同，其中最終確定的所述預設映射函數即為所述遷移學習模型。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述不斷調整所述預設映射函數為根據以下公式不斷調整所述預設映射函數：
A(Ds,Dt)＝2(1-2cost(h))
其中，Ds表示所述LoRa環境數據組成的集合，Dt表示所述歷史數據庫，h表示一個二分類器。
4.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，所述歷史數據庫中包括的環境數據包括以下至少一者：所述其他無線網絡的信號強度、磁場強度、光強以及聲音強度。
5.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，所述LoRa環境數據包括所述LoRa網絡的信號強度。
6.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，通過以下操作確定所述歷史數據庫：
基于除所述LoRa網絡以外的其他無線網絡在室內采集環境數據，并記錄所采集的環境數據對應的室內位置信息；以及
將屬于同一室內位置信息的環境數據及所屬于的室內位置信息進行標識，以建立所述歷史數據庫。
7.一種機器可讀存儲介質，該機器可讀存儲介質上存儲有指令，該指令用于使得機器執行權利要求1-6中任一項所述的方法。
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