[發明專利]基于改進LSSVR的室內指紋定位方法

在審

• 申請號: 202210110600.8
• 申請日: 2022-01-29
• 公開（公告）號: CN114422952A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 陸音;唐家政;吳珞鋮;朱斌
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: H04W4/021
• 分類號: H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

1.基于改進LSSVR的室內指紋定位方法，其特征在于，所述方法包含離線訓練階段和在線匹配階段；

所述離線訓練的步驟為：

S1-1、在待定位區域按照一定的間隔放置若干參考點；

S1-2、在每個參考點采集來自全部AP點的信號強度作為當前參考點的位置指紋數據，用于構建無線電地圖；

S1-3、通過KPCA算法進行數據的預處理，提取出RSSI樣本的定位特征，構建指紋數據庫；

S1-4、將參考點的位置和相應的定位特征作為訓練樣本對，利用LSSVR算法進行訓練，同時利用SAPSO算法對LSSVR的參數進行優化，得到最終的LSSVR模型；

所述在線匹配的步驟為：在待定位目標點采集來自全部AP點的信號強度，利用建立好的LSSVR模型對提取后的定位特征進行位置估計。

2.根據權利要求1所述的基于改進LSSVR的室內指紋定位方法，其特征在于，所述S1-2所述的在每個參考點采集來自全部AP點的信號強度作為當前參考點的位置指紋數據具體步驟為：

在定位區域布設N個參考節點，每個參考節點的物理位置為l_i(x_i,y_i)，在各個參考節點采集來自n個AP點的RSSI值，每個參考點都要進行多次采集取均值，將得到的RSSI均值作為當前參考節點l_i(x_i,y_i)的原始位置指紋信息，它是一個n維向量F_i＝(rss_i,1,rss_i,2,...,rss_i,n)^T，i∈(1,N)，其中rss_i,j為采集多次來自第j個AP點的RSSI的均值；將全部參考節點的原始位置指紋構成一個N×n維的原始位置指紋空間F＝(F₁,F₂,...,F_N)^T。

3.根據權利要求2所述的基于改進LSSVR的室內指紋定位方法，其特征在于，所述S1-3的具體步驟為：

將F作為輸入通過KPCA算法提取原始位置指紋的特征，構建特征位置指紋空間F′＝(F₁′,F₂′,...,F′_N)^T，其中F_i′即為l_i(x_i,y_i)的特征指紋。

4.根據權利要求1所述的基于改進LSSVR的室內指紋定位方法，其特征在于，所述S1-4的具體步驟為：

S1-4-1、初始化LSSVR算法參數γ和σ，以及粒子的速度和位置，起始溫度T₀，退火系數ξ；

S1-4-2、選擇室內定位精度作為粒子群的適應度函數f(x)，并利用LSSVR模型計算初始適應度值f(x₀)；

S1-4-3、計算每個粒子的速度v和位置x，以及適應度差值Δf；

S1-4-4、計算當前溫度T下各粒子接受新解的概率P并更新速度和位置；

S1-4-5、更新個體的全局極值p_best以及種群的全局極值g_best；

S1-4-6、退火，尋找下一個溫度T′時的最優解；

S1-4-7、判斷是否達到全局最優解，否則跳轉至S1-4-3；

S1-4-8、根據S1-4-7輸出的參數建立最優的LSSVR模型。