[發明專利]一種基于徑向基函數網絡的多樓層室內定位方法

有效

• 申請號: 202110654403.8
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113543026B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 喻楊康;李威;楊玲
• 申請（專利權）人: 同濟大學;上海利正衛星應用技術有限公司
• 主分類號: H04W4/021
• 分類號: H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00;G01S11/06;G01C21/20
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 翁惠瑜

1.一種基于徑向基函數網絡的多樓層室內定位方法，其特征在于，包括：

1)獲取觀測點的信號強度向量，并輸入訓練好的第一徑向基函數網絡，估計觀測點所在樓層；

2)將觀測點的信號強度向量輸入其所在樓層對應的訓練好的第二徑向基函數網絡，估計觀測點的平面位置坐標；

其中，所述的第一徑向基函數網絡和第二徑向基函數網絡的獲取過程包括：

在各樓層設置若干個參考點以及無線接入點，記錄每個參考點的位置指紋，構建位置指紋樣本數據庫，所述的位置指紋包括物理坐標及對應的信號強度向量，所述的物理坐標包括樓層及平面位置坐標，所述的信號強度向量通過測量參考點處各個無線接入點的信號強度獲取；

將參考點作為隱藏節點，構建第一徑向基函數網絡以及每個樓層對應的第二徑向基函數網絡；

利用位置指紋樣本數據庫訓練第一徑向基函數網絡以及第二徑向基函數網絡；

所述的第一徑向基函數網絡以及第二徑向基函數網絡的訓練過程包括：

a)根據位置指紋樣本數據庫初始化網絡；

b)設置學習速率，根據位置指紋樣本數據庫計算損失函數；

c)計算網絡參數修正值，根據修正值修正網絡；

d)根據損失函數判斷是否滿足收斂條件，若是則結束，否則執行步驟b)；

所述的第一徑向基函數網絡的表達式為：

其中，X為信號強度向量，F_j為第j樓層，K_j為第j樓層的參考點個數，為第k個參考點的徑向基函數，μ_k為第k個參考點的信號強度向量的向量均值，作為中心向量；

訓練第一徑向基函數網絡的損失函數表達式為：

其中，y_j(Xⁱ)為第一徑向基函數網絡的第j個輸出，i表示第i個輸入，表示第i個輸入樣本的在第j個樓層的真實概率；

所述的徑向基函數為高斯核函數，表達式為：

其中，σ_k為信號強度向量，為信號強度向量的方差，作為核寬度；

利用位置指紋樣本數據庫中的驗證集樣本{Xⁱ,i＝1,...,N}以及對應的樓層標簽{qⁱ,i＝1,...,N}修正第一徑向基函數網絡中的μ_k和σ_k，所述的μ_k的修正值Δμ_k以及σ_k的修正值Δσ_k的計算公式為：

其中，j表示第i個樣本所屬的第j樓層，j'表示第k個參考點所屬的第j'樓層，為第一徑向基函數網絡中μ_k的學習速率參數，為第一徑向基函數網絡中σ_k的學習速率參數，為信號強度向量的三次方；

所述的第二徑向基函數網絡的表達式為：

f₂(X)＝∑_k∈FL_kφ_k(X,F)

其中，L_k為第k個參考點的平面位置坐標，φ_k(X,F)為觀測點位于第k個參考點上的概率，計算公式為：

訓練第二徑向基函數網絡時的損失函數表達式為：

其中，為第i個樣本對應的誤差向量，y_j(Xⁱ)為第二徑向基函數網絡的第j個輸出值，為第i個輸入樣本對應真實坐標的第j個分量；

利用位置指紋樣本數據庫中的驗證集樣本{Xⁱ,i＝1,...,N}和對應的位置標簽{tⁱ,i＝1,...,N}修正第二徑向基函數網絡中的μ_k、σ_k以及L_k，所述的第二徑向基函數網絡中μ_k的修正值Δμ_k、σ_k的修正值Δσ_k以及L_k的修正值ΔL_k的計算公式為：

其中，L_kj為第k個參考點的平面位置坐標中的第j個元素，為第二徑向基函數網絡表達式中μ_k的學習速率參數，為第二徑向基函數網絡表達式中σ_k的學習速率參數。

2.根據權利要求1所述的一種基于徑向基函數網絡的多樓層室內定位方法，其特征在于，修正第一徑向基函數網絡和第二徑向基函數網絡時，選取網絡中的部分隱藏節點進行更新。