基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及室內(nèi)定位技術(shù)，尤其涉及一種基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的快速發(fā)展，利用各種無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)及廣域網(wǎng)所實(shí)現(xiàn)的位置服務(wù) (LBS)成為目前發(fā)展的熱點(diǎn)。越來(lái)越多的用戶(hù)對(duì)位置信息的需求不斷增強(qiáng)，以滿(mǎn)足其日常工 作及生活。位置服務(wù)中首要解決的關(guān)鍵問(wèn)題是定位問(wèn)題。
[0003] 目前的各種定位系統(tǒng)為位置服務(wù)及其各種應(yīng)用的發(fā)展提供了必要的手段。在基于 WLAN室內(nèi)定位系統(tǒng)中，主要有基于幾何測(cè)量及基于場(chǎng)景分析的兩種定位方法，其中基于場(chǎng) 景分析的位置指紋算法由于其定位精度高而被認(rèn)為是目前主流的定位技術(shù)，基于WLAN的 指紋定位過(guò)程可以分為兩個(gè)階段：
[0004] I?離線(xiàn)階段
[0005] 在多個(gè)參考點(diǎn)上采集不同接入點(diǎn)（APs)的信號(hào)強(qiáng)度，建立一個(gè)包括每個(gè)參考位置 及其對(duì)應(yīng)接收到的信號(hào)強(qiáng)度（RSS)的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0006] II?在線(xiàn)階段
[0007] 將終端實(shí)時(shí)接收到APs的RSS與所建立的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中的RSS通過(guò)定位算法估算 其所在的位置。
[0008] 指紋庫(kù)的質(zhì)量直接決定了定位系統(tǒng)的定位精度。它由兩個(gè)方面決定，一個(gè)是采集 時(shí)間，另外一個(gè)是采集點(diǎn)的網(wǎng)格密度。采集信號(hào)時(shí)間越長(zhǎng)，通過(guò)均值濾波得到的APs信號(hào)強(qiáng) 度越準(zhǔn)確，指紋庫(kù)的有效性越高。指紋數(shù)據(jù)密度相對(duì)越高，即采集點(diǎn)的網(wǎng)格密度相對(duì)越高， 在線(xiàn)階段的位置匹配相對(duì)越準(zhǔn)確。基于指紋的定位算法雖然能夠取得較高的定位精度，但 存在的一個(gè)主要問(wèn)題是為了提高指紋庫(kù)質(zhì)量保證定位精度，在訓(xùn)練階段需要花費(fèi)大量的時(shí) 間來(lái)采集指紋數(shù)據(jù)，尤其針對(duì)大面積的區(qū)域數(shù)據(jù)采集，工作量是巨大的。如何能夠明顯減少 離線(xiàn)階段的指紋庫(kù)建立時(shí)的工作量，而獲得可接受的定位精度是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。
[0009] 通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，在室內(nèi)的每個(gè)AP通常固定在一定的位置，假設(shè)各個(gè)AP的信號(hào)強(qiáng)度 在空間的分布是相互獨(dú)立的，相鄰近的參考點(diǎn)所接收到相同AP的信號(hào)強(qiáng)度具有空間相關(guān) 性，因此在建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，可以選擇采集一部分參考點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，而其他鄰近參考點(diǎn) 的信號(hào)強(qiáng)度可以根據(jù)相關(guān)性進(jìn)行計(jì)算得到，如果通過(guò)這種方法得到的所有參考點(diǎn)上指紋數(shù) 據(jù)對(duì)在線(xiàn)的定位精度影響是可以接受的，則可以極大地減少在離線(xiàn)階段建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù)所 需的工作量。
[0010] 現(xiàn)有的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法有如下三種：
[0011] 第一種是傳統(tǒng)的方法，在定位區(qū)域中按照一定間隔設(shè)置若干參考點(diǎn)，在每個(gè)參考 點(diǎn)所采集的每個(gè)AP的信號(hào)強(qiáng)度作為該位置的指紋，那么所有參考點(diǎn)位置的指紋集合就構(gòu) 成了一個(gè)指紋數(shù)據(jù)庫(kù)；如果在整個(gè)定位區(qū)域參考點(diǎn)個(gè)數(shù)越多，各個(gè)參考點(diǎn)間的距離相對(duì)越 近，則指紋密度越高，定位精度越高。當(dāng)然，在離線(xiàn)階段為了獲得所有參考點(diǎn)的指紋，就需要 花費(fèi)大量的時(shí)間與精力，此外，隨著周?chē)h(huán)境的變化及AP的數(shù)量或者布局發(fā)生了變化，都 需要對(duì)指紋數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行重新的建立，這樣都大大增加了系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)的成本。
[0012] 第二種是基于無(wú)線(xiàn)傳播模型的方法，該方法應(yīng)用信號(hào)傳播模型通過(guò)部分采集到的 指紋數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建整個(gè)定位區(qū)域內(nèi)的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，該方法相對(duì)簡(jiǎn)單易于實(shí)施，但由于室內(nèi)環(huán) 境的多樣性與復(fù)雜性，通常的傳播模型不能夠?qū)Χ鄰剿ヂ洹⒏蓴_等問(wèn)題進(jìn)行準(zhǔn)確地建模，從 而影響到所建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的有效性。
[0013] 第三種是插值方法，該方法通過(guò)一個(gè)描述參考點(diǎn)位置與信號(hào)強(qiáng)度之間關(guān)系的插 值函數(shù)來(lái)構(gòu)建整個(gè)定位區(qū)域的指紋，該方法相比無(wú)線(xiàn)傳播模型方法具有較好的性能，但為 了獲得較高的定位精度，插值方法仍然需要較多的采樣數(shù)據(jù)才能構(gòu)建有效的整個(gè)指紋數(shù)據(jù) 庫(kù)，前期的指紋數(shù)據(jù)采集工作量仍較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0014] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法，能夠從已知的 部分參考點(diǎn)上的指紋數(shù)據(jù)恢復(fù)出所有參考點(diǎn)上的指紋數(shù)據(jù)，并且能夠得到各種噪聲矩陣， 通過(guò)刪除所構(gòu)建指紋庫(kù)中的噪點(diǎn)，從而為室內(nèi)定位算法提供較好的指紋數(shù)據(jù)樣本源。
[0015] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法，包 括步驟：
[0016] 在具有無(wú)線(xiàn)信號(hào)的室內(nèi)測(cè)試環(huán)境中選擇一個(gè)測(cè)試區(qū)域；
[0017] 在所述測(cè)試區(qū)域內(nèi)設(shè)置多個(gè)參考點(diǎn)；
[0018] 選擇部分參考點(diǎn)采集指紋數(shù)據(jù)，并建立指紋數(shù)據(jù)矩陣；
[0019] 由部分參考點(diǎn)的指紋數(shù)據(jù)矩陣通過(guò)交替方向法得到所有參考點(diǎn)的指紋數(shù)據(jù)，完成 指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。
[0020] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，將所述指紋數(shù)據(jù)矩 陣分為噪聲矩陣、稀疏奇異矩陣及低秩矩陣。
[0021] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，所述噪聲矩陣代表 噪聲數(shù)據(jù)，所述稀疏奇異矩陣代表所述奇異數(shù)據(jù)，所述低秩矩陣代表信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)。
[0022] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，實(shí)現(xiàn)低秩矩陣的核 范數(shù)、稀疏奇異矩陣1范數(shù)及噪聲矩陣F范數(shù)之和的最小化。
[0023] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，所述指紋數(shù)據(jù)矩陣 按照以下模型進(jìn)行分解：
[0026] 其中，Q表示矩陣中已采集指紋數(shù)據(jù)的參考點(diǎn)位置集合，Qe表示Q的補(bǔ)集，M1, 表示已采集到的指紋數(shù)據(jù)矩陣，\,表示低秩矩陣，Y1,表示稀疏奇異矩陣，Z1,表示噪聲矩陣， a、P、1/2#為平衡各目標(biāo)最小化的權(quán)重；
[0027] SPfi表示在集合Q所支持矩陣上的正交映射，則可以表示為：
[0028]
[0029] 分解模型中的約束條件為'!%c夏+ y十獨(dú)其中， 錢(qián)鉍!in總it
[0030] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，將上述模型進(jìn)行改 寫(xiě)：
[0035] 其中，E為矩陣變量。
[0036] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，利用交替方向法求 解上述優(yōu)化模型，構(gòu)建上述優(yōu)化模型的增廣拉格朗日函數(shù)：
[0037]
[0038] 其中，A表示拉格朗日乘子，y為懲罰參數(shù)，a、0、l/2p為平衡各目標(biāo)最小化的 權(quán)重。
[0039] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，使用迭代法求出低 秩矩陣X、稀疏奇異矩陣Y及噪聲矩陣Z。
[0040] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，將測(cè)試區(qū)域劃分成 100個(gè)參考點(diǎn)，任意取其中20個(gè)參考點(diǎn)，在選取的每個(gè)參考點(diǎn)上采集指紋數(shù)據(jù)，建立指紋數(shù) 據(jù)矩陣。
[0041] 進(jìn)一步的，在所述的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法中，將測(cè)試區(qū)域劃分成 若干網(wǎng)格，網(wǎng)格寬度為lm，所述參考點(diǎn)為網(wǎng)格的交點(diǎn)。
[0042] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果主要體現(xiàn)在：從部分已知參考點(diǎn)上的指紋數(shù) 據(jù)恢復(fù)出所有參考點(diǎn)上的指紋數(shù)據(jù)，并且考慮到各種噪聲等干擾信號(hào)，本發(fā)明中建立的矩 陣模型能夠得到各種噪聲矩陣，通過(guò)刪除所構(gòu)建指紋庫(kù)中的噪點(diǎn)，從而為室內(nèi)定位算法提 供較好的指紋數(shù)據(jù)樣本源。與現(xiàn)有的基于傳播模型與插值的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法相比，基 于矩陣填充的方法能夠以較少的采集樣本數(shù)較好地恢復(fù)整個(gè)指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，在提高定位精度 的同時(shí)減少指紋數(shù)據(jù)的采樣工作量，并且該模型在受到不同程度噪聲影響時(shí)仍能夠表現(xiàn)出 較好的魯棒性。該方法可以在保證定位精度的同時(shí)，節(jié)省指紋數(shù)據(jù)采集時(shí)間，并能夠排除環(huán) 境中的噪聲、異常的影響。
【附圖說(shuō)明】
[0043] 圖1為本發(fā)明一實(shí)施例中基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0044] 下面將結(jié)合示意圖對(duì)本發(fā)明的基于矩陣填充的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法進(jìn)行更詳細(xì) 的描述，其中表示了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，應(yīng)該理解本領(lǐng)域技術(shù)人員可以修改在此描述的 本發(fā)明，而仍然實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的有利效果。因此，下列描述應(yīng)當(dāng)被理解為對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員 的廣泛知道，而并不作為對(duì)本發(fā)明的限制。
[0045] 為了清楚，不描述實(shí)際實(shí)施例的全部特征。在下列描述中，不詳細(xì)描述公知的功能 和結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗鼈儠?huì)使本發(fā)明由于不必要的細(xì)節(jié)而混亂。應(yīng)當(dāng)認(rèn)為在任何實(shí)際實(shí)施例的開(kāi) 發(fā)中，必須做出大量實(shí)施細(xì)節(jié)以實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)者的特定目標(biāo)，例如按照有關(guān)系統(tǒng)或有關(guān)商業(yè)的 限制，由一個(gè)實(shí)施例改變?yōu)榱硪粋€(gè)實(shí)施例。另外，應(yīng)當(dāng)認(rèn)為這種開(kāi)發(fā)工作可能是復(fù)雜和耗費(fèi) 時(shí)間的，但是對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)僅僅是常規(guī)工作。
[0046] 在下列段