[發(fā)明專利]定位系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)庫聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010217254.4
• 申請日: 2020-03-25
• 公開（公告）號: CN111563134B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張昕;程敏;容榮
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州杰賽科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/906;H04W64/00
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫

本發(fā)明公開了一種定位系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)庫聚類方法，包括：記錄在預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)預(yù)先設(shè)置的若干個參考點的位置信息；獲取每一所述參考點采集的來自若干個無線接入點的接收電平；根據(jù)所述位置信息和所述接收電平建立指紋數(shù)據(jù)庫；對所述指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類處理，以輸出聚類結(jié)果。本發(fā)明還公開了一種定位系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)庫聚類系統(tǒng)、設(shè)備和一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。采用本發(fā)明實施例，能夠使得指紋數(shù)據(jù)庫的聚類結(jié)果在接收電平以及地理位置上具有較高的相似度，從而提高在線階段的定位精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及定位技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種定位系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)庫聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

基于位置指紋的室內(nèi)定位分為離線和在線兩個階段。離線階段的主要任務(wù)是采集定位參考點的數(shù)據(jù)并構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫。構(gòu)建數(shù)據(jù)庫時，需要對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在預(yù)處理中最常用的方法是聚類算法，比如K均值聚類以及仿射傳播聚類等。在線階段根據(jù)測量的數(shù)據(jù)采用K臨近算法、最大似然算法等方法計算目標(biāo)的位置。在現(xiàn)有的室內(nèi)定位系統(tǒng)指紋數(shù)據(jù)庫聚類算法中，只考慮了參考點的接收電平的因素，即僅根據(jù)參考點的接收電平進(jìn)行聚類，而忽略了參考點的位置信息。由于忽略了參考點的位置信息，導(dǎo)致有可能將在地理位置上相隔較遠(yuǎn)的參考點歸為一類，從而影響了在線階段的定位精度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例的目的是提供一種定位系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)庫聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲介質(zhì)，能夠使得指紋數(shù)據(jù)庫的聚類結(jié)果在接收電平以及地理位置上具有較高的相似度，從而提高在線階段的定位精度。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供了一種定位系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)庫聚類方法，包括：

記錄在預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)預(yù)先設(shè)置的若干個參考點的位置信息；

獲取每一所述參考點采集的來自若干個無線接入點的接收電平；

根據(jù)所述位置信息和所述接收電平建立指紋數(shù)據(jù)庫；

對所述指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類處理，以輸出聚類結(jié)果。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例公開的定位系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)庫聚類方法，首先，記錄在預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)預(yù)先設(shè)置的若干個參考點的位置信息；然后，獲取每一參考點采集的來自若干個無線接入點的接收電平，以根據(jù)位置信息和接收電平建立指紋數(shù)據(jù)庫；最后，對指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類處理，以輸出聚類結(jié)果。本發(fā)明公開的定位系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)庫聚類方法能夠使得指紋數(shù)據(jù)庫的聚類結(jié)果在接收電平以及地理位置上具有較高的相似度，從而提高在線階段的定位精度。

作為上述方案的改進(jìn)，所述對所述指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類處理，以輸出聚類結(jié)果，具體包括：

根據(jù)所述指紋數(shù)據(jù)庫建立任意兩個參考點的相關(guān)矩陣；

根據(jù)所述相關(guān)矩陣確定每一所述參考點的聚類中心；

對所述相關(guān)矩陣進(jìn)行迭代；

當(dāng)所述聚類中心穩(wěn)定或達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)時，輸出聚類結(jié)果。

作為上述方案的改進(jìn)，所述相關(guān)矩陣包括相似度矩陣、吸引度矩陣和歸屬度矩陣；所述根據(jù)所述指紋數(shù)據(jù)庫建立任意兩個參考點的相關(guān)矩陣，具體包括：

計算所述指紋數(shù)據(jù)庫中任意兩個參考點的相似度，構(gòu)建相似度矩陣；

計算所述相似度矩陣中任意兩個參考點之間的吸引度，構(gòu)建吸引度矩陣；其中，所述吸引度表示所述任意兩個參考點中當(dāng)前參考點作為另一參考點的聚類中心的合適程度；

計算所述相似度矩陣中任意兩個參考點之間的歸屬度，構(gòu)建歸屬度矩陣；其中，所述歸屬度表示所述任意兩個參考點中另一參考點作為當(dāng)前參考點的聚類中心的合適程度。

作為上述方案的改進(jìn)，所述根據(jù)所述相關(guān)矩陣確定每一所述參考點的聚類中心，具體包括：