[發明專利]一種使用領域自適應實現異構設備高精度室內定位的方法

有效

• 申請號: 201910828131.1
• 申請日: 2019-09-03
• 公開（公告）號: CN110691319B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 劉楠;劉靜;潘志文
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 葉涓涓

本發明提供了一種使用領域自適應實現異構設備高精度室內定位的方法，通過對齊在線定位終端采集的指紋向量與離線階段指紋庫指紋的二階統計信息來最小化兩個領域之間的偏移，而且不需要任何關于終端標簽的信息。基于遷移學習框架，將領域自適應與消除終端差異性結合，以提高定位系統的延展性。在分類器訓練之前，以離線階段固定終端采集的指紋庫作為目標特征，對在線時的任意終端指紋的源目標白化對齊，即可大大削減異構性帶來的對定位性能的損害。本發明方法簡潔快速的實現了在線調整，在實際多終端定位時取得了理想的性能。

技術領域

本發明屬于定位技術領域，涉及基于WLAN的室內定位技術，尤其涉及一種使用領域自適應實現異構設備高精度室內定位的方法。

背景技術

基于終端的指紋定位系統的精度取決于終端接收到的來自各個接入點AP的通信包，RSS值是實現定位的基礎。不同的數據采集設備配備不同的硬件芯片和天線，可能具有不同的信號感知能力，因而會產生不同的數據分布。當在線階段信號分布發生變化，需要重新采集更新新的指紋庫為保持系統的定位精度，而大型復雜建筑中采集并維護信號強度指紋庫極其耗費人力資源。終端版本迭代速度之快使得指紋庫的采集設備并不能覆蓋市面上所有的智能終端。在實際的定位系統中，用戶使用的各種移動設備不同于用于構建無線電地圖的設備，嚴重影響定位系統的推廣和使用。此外，在異構設備定位時，易出現終端域偏移，從而造成定位性能下降，定位精度不足。

發明內容

為解決上述問題，本發明提出了一種使用領域自適應實現異構設備高精度室內定位的方法，，以實現對異構設備在線定位時更好的定位性能。本發明利用相關對齊最小化源數據和目標數據邊際布的距離。依照指紋庫數據為參照，對離線階段和在線階段指紋的二階統計特性進行變換對齊的操作。在混淆源域和目標域后，分類器無法區分源域和目標域，自然可以緩解設備差異性帶來的影響。

為了達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種使用領域自適應實現異構設備高精度室內定位的方法，包括如下步驟：

(1)通過常用終端在實際場景中模擬多種設備異構情況的定位過程；

(2)對于室內定位系統，需對待測試環境均勻劃分采樣點，以采集并搭建周邊各接入點的無線信號強度的指紋庫；隨后進行離線集成學習訓練，訓練階段通過隨機森林回歸、多層感知機回歸和多層感知機分類構成的集成學習，訓練建立各個參考點位置標簽與其對應指紋之間的映射關系，保存已訓練的位置估計網絡模型；最后進行在線位置估計測試，當在線用戶接受到周圍接入點的指紋時，經過相關對齊在線調整后，利用已訓練的算法進行實時定位；

(5)在線調整階段時，先對另一手機接收到的測試源域數據進行白化操作，消除源域數據的特征相關性；再計算指紋庫中各訓練目標域數據之間的相關性，將相關性作用在白化后的源數據上，重建源數據的特征；通過源域和目標域二階統計信息之間的不斷逼近，使得源域與目標域融合；二階統計特性保留了數據特征對齊的同時還保留了分布信息，籠統的囊括了設備在芯片、天線方向和安裝材料等差異導致的異構性；

(6)實時接收的指紋經過已訓練的位置估計網絡，該算法可以預計出位置坐標。

進一步的，所述步驟(2)中搭建指紋庫步驟具體包括如下過程：

(11)將待測區域按照面積均勻劃分一定間隔的網格參考點，作為該定位區域的采樣點；

(12)在每個參考點上以終端A接受記錄附近一段時間內所有接入點AP發送的無線信號強度，形成包含參考點位置[x_i,y_i]、各個AP的MAC地址和對應接收到信號強度[rss₁,rss₂,...,rss_n]的指紋向量([rss₁,rss₂,...,rss_n],[x_i,y_i])；