[發(fā)明專利]一種基于分類自學(xué)習(xí)的WIFI定位方法及系統(tǒng)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010058070.8
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111182452A
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李新;李征宇;趙宇迪
• 申請（專利權(quán)）人: 上海數(shù)川數(shù)據(jù)科技有限公司
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W64/00
• 代理公司: 宿遷市永泰睿博知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32264
• 代理人: 陳臣

1.一種基于分類自學(xué)習(xí)的WIFI定位方法，其特征在于：具體包括以下步驟：

S1、無線定位的學(xué)習(xí)階段：

z1、使用N臺無線定位設(shè)備互相之間探測WIFI通信接口上的信號RSSI信息并發(fā)送給定位引擎平臺，由于無線定位設(shè)備的位置是已知的，通過綜合N臺設(shè)備上報(bào)的無線RSSI信息，定位引擎平臺即可為每個(gè)無線定位設(shè)備所在位置建立指紋信息庫；

z2、當(dāng)為每個(gè)位置累積了足夠數(shù)量的指紋數(shù)據(jù)后，定位引擎平臺運(yùn)行基于分類的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其中指紋RSSI集合作為訓(xùn)練特征，已知的無線定位設(shè)備位置作為類別，定位引擎平臺同時(shí)執(zhí)行多個(gè)分類學(xué)習(xí)算法，根據(jù)各個(gè)算法針對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集得出的混淆矩陣得出各個(gè)算法的精度和召回率，在此基礎(chǔ)上給予每種算法不同的權(quán)重，當(dāng)通過交叉驗(yàn)證確認(rèn)所有位置的學(xué)習(xí)精度達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)后，一般標(biāo)準(zhǔn)為準(zhǔn)確率大于95%，定位引擎平臺保存所有學(xué)習(xí)模型以及各種學(xué)習(xí)算法的權(quán)重參數(shù)，并停止學(xué)習(xí)過程。

2.S2、無線定位的定位階段：

q1、N臺無線定位設(shè)備探測周邊用戶終端WIFI通信接口上的信號RSSI信息并發(fā)送給定位引擎平臺，定位引擎平臺為每個(gè)用戶終端建立動(dòng)態(tài)指紋信息庫；

q2、針對每個(gè)用戶終端，定位引擎平臺按上述方式不斷生成用戶終端的位置指紋，并將其作為輸入執(zhí)行位置定位算法。

3.S3、位置定位算法執(zhí)行階段：

a1、當(dāng)接收到由無線定位設(shè)備采集到的各用戶終端RSSI信息時(shí)，啟動(dòng)該算法的執(zhí)行；

a2、該定位算法為收到的當(dāng)前信息對應(yīng)的用戶終端建立RSSI指紋信息數(shù)據(jù)庫；

a3、該定位算法判定該用戶終端指紋數(shù)據(jù)庫中的RSSI數(shù)量是否大于或等于某個(gè)設(shè)定值M，M不小于3，若是，則執(zhí)行a5，否則執(zhí)行a4；

a4、保存當(dāng)前用戶終端的RSSI值到該終端的指紋數(shù)據(jù)庫，等待接收更多針對該用戶終端的RSSI信息；

a5和a6、該定位算法將該用戶終端的位置指紋輸入到已訓(xùn)練好的各個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，并根據(jù)各個(gè)算法的權(quán)重，得出該用戶終端位置與各個(gè)無線定位設(shè)備位置的近似度，以百分比即或然率表示；

a7、在已知用戶終端位置到各個(gè)已知位置的或然率的基礎(chǔ)上，對用戶終端位置的求可解轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化算法問題，并為其設(shè)計(jì)成本函數(shù)；

a8、該定位算法執(zhí)行差分進(jìn)化優(yōu)化算法，得出用戶終端位置的預(yù)測坐標(biāo)值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分類自學(xué)習(xí)的WIFI定位方法及系統(tǒng)，其特征在于：所述步驟z1中為了實(shí)現(xiàn)精確的定位，N的取值不小于3，其中位置指紋是指各臺無線定位設(shè)備探測到的位于該位置的無線定位設(shè)備WIFI通信接口的RSSI集合，所述步驟z2中常用的基于分類的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：K近鄰算法、決策樹算法、樸素貝葉斯算法、支持向量機(jī)算法、adaBoost算法等。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分類自學(xué)習(xí)的WIFI定位方法及系統(tǒng)，其特征在于：所述步驟q1中用戶終端位置的指紋信息是在同一時(shí)刻各無線定位設(shè)備采集到的RSSI集合，考慮到多臺無線定位設(shè)備對同一個(gè)用戶終端信號的探測在時(shí)間上有先有后，在指紋采集區(qū)間上為每一個(gè)用戶終端設(shè)置一個(gè)小的滑動(dòng)時(shí)間窗口，比如10秒，落在該時(shí)間窗口的RSSI集合作為該用戶終端的位置指紋。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分類自學(xué)習(xí)的WIFI定位方法及系統(tǒng)，其特征在于：所述步驟a7中優(yōu)化算法的成本函數(shù)原理為分別計(jì)算用戶終端位置到各已知位置的歐式距離，再根據(jù)各距離間的比例關(guān)系得出符合該比例關(guān)系的最小差距方程。