WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的Radio Map校正方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法，包括以下步驟：A．進(jìn)行定位請(qǐng)求：WiFi設(shè)備發(fā)出定位請(qǐng)求，搜集功率指紋并發(fā)送到定位服務(wù)器；B．進(jìn)行位置估計(jì)：定位服務(wù)器將當(dāng)前的功率指紋和保存在RadioMap中的功率進(jìn)行對(duì)比，由給定的當(dāng)前WiFi功率指紋值，預(yù)測(cè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的位置；C．進(jìn)行精度調(diào)整：利用貝葉斯回歸算法對(duì)RadioMap進(jìn)行在線動(dòng)態(tài)校正，通過(guò)高斯過(guò)程回歸迭代，把功率標(biāo)準(zhǔn)差縮小到米一級(jí)的精度，并轉(zhuǎn)換為位置誤差的標(biāo)準(zhǔn)差；D．進(jìn)行定位回復(fù)：定位服務(wù)器將預(yù)測(cè)位置和位置誤差的標(biāo)準(zhǔn)差通過(guò)WiFi網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到定位請(qǐng)求方。利用該方法減少了硬件開(kāi)銷及定位時(shí)延，為定位對(duì)象提供了更可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。
【專利說(shuō)明】WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的Radio Map校正方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種室內(nèi)定位方法，特別是一種WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap (射頻地圖，也稱射電天圖)校正方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前有很多移動(dòng)應(yīng)用如無(wú)人自動(dòng)駕駛車輛和移動(dòng)機(jī)器人，搜索搜救，物品追蹤等都利用定位信息提供上下文服務(wù)。
[0003]室外定位可以米用GPS (GlobalPositioningSystem,全球定位系統(tǒng)),但對(duì)于室內(nèi)定位，由于建筑材料會(huì)引起信號(hào)衰減，而且GPS需要在參考位置和移動(dòng)物體之間非常精確的同步，因此這種方法不適用于室內(nèi)定位。
[0004]無(wú)線定位技術(shù)主要有三類:基于時(shí)間、基于角度和基于信號(hào)功率三種技術(shù)?；跁r(shí)間的定位技術(shù)中，依據(jù)RF (RadioFrequency,射頻)信號(hào)定位時(shí)間來(lái)進(jìn)行范圍估算,雖然準(zhǔn)確度很高，但需要收發(fā)雙方直接的視線，而這點(diǎn)在室內(nèi)環(huán)境中無(wú)法滿足；基于角度的定位技術(shù)通過(guò)估算從參考發(fā)送方來(lái)的RF信號(hào)到達(dá)的角度來(lái)估測(cè)接收方的位置，該方法同樣也因?yàn)槭覂?nèi)環(huán)境不存在收發(fā)雙方的直接視線而無(wú)法適用于室內(nèi)定位；基于信號(hào)功率的定位技術(shù)利用信號(hào)功率變化來(lái)估算距離，是近年來(lái)受到很多重視且效果優(yōu)于其他室內(nèi)定位法的一種定位技術(shù)。
[0005]在無(wú)線定位系統(tǒng)中，需要選擇一種基礎(chǔ)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。WiFi是一種能夠提供無(wú)線基礎(chǔ)架構(gòu)且布網(wǎng)廣泛的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)，適于室內(nèi)定位和導(dǎo)航系統(tǒng)。由于具有較寬的頻譜，其在應(yīng)用方面也有較好的表現(xiàn)，在人員監(jiān)測(cè)、安全應(yīng)用、定位服務(wù)和搜救服務(wù)等方面都得到了應(yīng)用。
[0006]目前基于信號(hào)功率的定位技術(shù)有兩種實(shí)現(xiàn)方法，即徑損法和功率指紋法。
[0007]徑損法將收發(fā)雙方的距離和接收方信號(hào)功率聯(lián)系起來(lái)。但收發(fā)雙方的直接視線要求在室內(nèi)環(huán)境無(wú)法滿足，而且徑損模型對(duì)接收方向具有不變性，因此僅僅依靠參數(shù)化徑損法很難對(duì)室內(nèi)信號(hào)功率變化建模。此外由于室內(nèi)定位需要數(shù)米的測(cè)量精度，徑損法依賴于遠(yuǎn)端參考點(diǎn)和移動(dòng)對(duì)象之間的無(wú)線通信鏈路，容易受到來(lái)自外部環(huán)境如隧道或建筑物干擾所造成的衰減的影響，使得建模變得復(fù)雜困難。
[0008]功率指紋法能夠提供室內(nèi)定位一到兩米的定位精度。該方法有兩階段組成，即離線位置射頻調(diào)查的訓(xùn)練階段和在線實(shí)時(shí)估算階段。前者將每個(gè)指紋位置的相關(guān)功率信息檢測(cè)并記錄保存下來(lái)，后者通過(guò)將當(dāng)前功率信息和數(shù)據(jù)庫(kù)中的功率指紋信息用有關(guān)算法進(jìn)行比較后估算位置。該方法需要一個(gè)能夠正確復(fù)制那些復(fù)雜的室內(nèi)信號(hào)功率特征的RadioMap0此外離線階段耗時(shí)很長(zhǎng)，對(duì)于大型建筑和動(dòng)態(tài)環(huán)境不太實(shí)用，因?yàn)殡x線位置調(diào)查訓(xùn)練需要不時(shí)被重復(fù)。
[0009]為了使徑損法和功率指紋法在室內(nèi)定位中變得實(shí)用，就需要解決以上提到的技術(shù)問(wèn)題，避開(kāi)長(zhǎng)時(shí)間的離線功率調(diào)查，并能夠以較小的代價(jià)來(lái)更新和校正RadioMap。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法。
[0011]本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題采用以下技術(shù)方案:
[0012]室內(nèi)定位系統(tǒng)基于WiFi網(wǎng)絡(luò)覆蓋，包括定位服務(wù)器、定位客戶端。
[0013]WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法包括以下步驟:
[0014]A.進(jìn)行定位請(qǐng)求:WiFi設(shè)備發(fā)出定位請(qǐng)求，搜集功率指紋，并將功率指紋發(fā)送到定位服務(wù)器；
[0015]B.進(jìn)行位置估計(jì):定位服務(wù)器利用模式分類法將當(dāng)前發(fā)送的功率指紋和保存在RadioMap中的功率進(jìn)行對(duì)比，由給定的當(dāng)前WiFi功率指紋值，預(yù)測(cè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的位置；
[0016]所述的模式分類法的工作過(guò)程為:如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)模式類別，則該樣本也屬于這個(gè)模式類別，在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個(gè)或幾個(gè)樣本的模式類別來(lái)決定待分樣本所屬的模式類別，k為自然數(shù)；
[0017]C.進(jìn)行精度調(diào)整:利用貝葉斯回歸算法對(duì)RadioMap進(jìn)行在線動(dòng)態(tài)校正，通過(guò)高斯過(guò)程回歸迭代，把功率標(biāo)準(zhǔn)差縮小到米一級(jí)的精度，并轉(zhuǎn)換為位置誤差的標(biāo)準(zhǔn)差，采用定位誤差標(biāo)準(zhǔn)差的形式來(lái)表示定位精度；
[0018]所述的高斯過(guò)程實(shí)現(xiàn):在所有位置上預(yù)測(cè)功率的概率密度函數(shù)；對(duì)功率值的噪聲進(jìn)行平滑處理；提供功率預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差；
[0019]D.進(jìn)行定位回復(fù):定位服務(wù)器將預(yù)測(cè)位置和位置誤差的標(biāo)準(zhǔn)差通過(guò)WiFi網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到定位請(qǐng)求方。
[0020]進(jìn)一步的,本發(fā)明WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法,所述的步驟A中WiFi設(shè)備發(fā)出定位請(qǐng)求，搜集功率指紋，并發(fā)送功率指紋到定位服務(wù)器采用基于AP (AccessPoint,訪問(wèn)接入點(diǎn))在線功率模式記錄法；
[0021]所述的基于AP在線功率模式記錄法利用每個(gè)AP裝有無(wú)線局域網(wǎng)收發(fā)器硬件的特點(diǎn)，讓AP既提供無(wú)線連接功能，又承擔(dān)功率模式的記錄工作，通過(guò)修改AP固件，在每個(gè)AP旁邊放置一個(gè)無(wú)線檢測(cè)器進(jìn)行功率模式記錄，在AP發(fā)送的信標(biāo)幀的信息部分?jǐn)y帶功率模式記錄結(jié)果時(shí)，使AP變成一個(gè)參考位置，周期廣播其位置上最近功率方向的記錄，包括AP自身的MAC及位置、鄰區(qū)AP的MAC，鄰區(qū)AP的RSS (ReceivedSignal Strength，接收信號(hào)強(qiáng)度)值，該信息發(fā)送到定位服務(wù)器。
[0022]進(jìn)一步的，本發(fā)明WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法，AP已每隔2秒為周期廣播其位置上最近功率方向的記錄。
[0023]進(jìn)一步的,本發(fā)明WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法,所述的步驟B中給定的當(dāng)前WiFi功率指紋值，預(yù)測(cè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的位置是利用零均值高斯過(guò)程回歸方法，針對(duì)AP進(jìn)行功率強(qiáng)度預(yù)測(cè)；
[0024]所述的零均值高斯過(guò)程回歸方法對(duì)每個(gè)AP建立RSS觀測(cè)值，并建立在線RSS觀測(cè)圖，該觀測(cè)值具有零均值高斯先驗(yàn)概率密度函數(shù)，每個(gè)AP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是成對(duì)形式:
[0025]{(X1, Y1)，(x2, y2)...(xN, yN)}，
[0026]其中X是一個(gè)2維位置，y是在位置x處的AP的RSS值，
[0027]初始時(shí)，一個(gè)NXN的協(xié)方差矩陣R可以在N個(gè)觀測(cè)值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上利用似然函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，當(dāng)所有收集到的數(shù)據(jù)集(X，Y)都有協(xié)方差矩陣R之后，就可以利用貝葉斯推理的邊緣化特性來(lái)估計(jì)該AP在未知輸入X*時(shí)的信號(hào)功率概率密度函數(shù):
【權(quán)利要求】
1.WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法，其特征在于:包括以下步驟: A.進(jìn)行定位請(qǐng)求=WiFi設(shè)備發(fā)出定位請(qǐng)求，搜集功率指紋，并將功率指紋發(fā)送到定位服務(wù)器； B.進(jìn)行位置估計(jì):定位服務(wù)器利用模式分類法將當(dāng)前發(fā)送的功率指紋和保存在RadioMap中的功率進(jìn)行對(duì)比，由給定的當(dāng)前WiFi功率指紋值，預(yù)測(cè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的位置； 所述的模式分類法的工作過(guò)程為:如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)模式類別，則該樣本也屬于這個(gè)模式類別，在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個(gè)或幾個(gè)樣本的模式類別來(lái)決定待分樣本所屬的模式類別，k為自然數(shù)； C.進(jìn)行精度調(diào)整:利用貝葉斯回歸算法對(duì)RadioMap進(jìn)行在線動(dòng)態(tài)校正，通過(guò)高斯過(guò)程回歸迭代，把功率標(biāo)準(zhǔn)差縮小到米一級(jí)的精度，并轉(zhuǎn)換為位置誤差的標(biāo)準(zhǔn)差，采用定位誤差標(biāo)準(zhǔn)差的形式來(lái)表示定位精度； 所述的高斯過(guò)程實(shí)現(xiàn):在所有位置上預(yù)測(cè)功率的概率密度函數(shù)；對(duì)功率值的噪聲進(jìn)行平滑處理；提供功率預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差； D.進(jìn)行定位回復(fù):定位服務(wù)器將預(yù)測(cè)位置和位置誤差的標(biāo)準(zhǔn)差通過(guò)WiFi網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到定位請(qǐng)求方。
2.如權(quán)利要求1所述的WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法，其特征在于: 所述的步驟A中WiFi設(shè)備發(fā)出定位請(qǐng)求，搜集功率指紋，并發(fā)送功率指紋到定位服務(wù)器采用基于AP在線功率模式記錄法； 所述的基于AP在線功率模式記錄`法利用每個(gè)AP裝有無(wú)線局域網(wǎng)收發(fā)器硬件的特點(diǎn)，讓AP既提供無(wú)線連接功能，又承擔(dān)功率模式的記錄工作，通過(guò)修改AP固件，在每個(gè)AP旁邊放置一個(gè)無(wú)線檢測(cè)器進(jìn)行功率模式記錄，在AP發(fā)送的信標(biāo)幀的信息部分?jǐn)y帶功率模式記錄結(jié)果時(shí)，使AP變成一個(gè)參考位置，周期廣播其位置上最近功率方向的記錄，包括AP自身的MAC及位置、鄰區(qū)AP的MAC，鄰區(qū)AP的RSS值，該信息發(fā)送到定位服務(wù)器。
3.如權(quán)利要求2所述的WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法，其特征在于:AP以每隔2秒為周期廣播其位置上最近功率方向的記錄。
4.如權(quán)利要求1所述的WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法，其特征在于: 所述的步驟B中給定的當(dāng)前WiFi功率指紋值，預(yù)測(cè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的位置是利用零均值高斯過(guò)程回歸方法，針對(duì)AP進(jìn)行功率強(qiáng)度預(yù)測(cè)； 所述的零均值高斯過(guò)程回歸方法對(duì)每個(gè)AP建立RSS觀測(cè)值，并建立在線RSS觀測(cè)圖，該觀測(cè)值具有零均值高斯先驗(yàn)概率密度函數(shù)，每個(gè)AP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是成對(duì)形式:
Kx1, Y1), (x2, Y2)...(xN, yN)}， 其中X是一個(gè)2維位置，y是在位置X處的AP的RSS值， 初始時(shí)，一個(gè)NXN的協(xié)方差矩陣R在N個(gè)觀測(cè)值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上利用似然函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，當(dāng)所有收集到的數(shù)據(jù)集(X，Y)都有協(xié)方差矩陣R之后，就利用貝葉斯推理的邊緣化特性來(lái)估計(jì)該AP在未知輸入X*時(shí)的信號(hào)功率概率密度函數(shù):
5.如權(quán)利要求1所述的WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法，其特征在于: 所述的步驟B中給定的當(dāng)前WiFi功率指紋值，預(yù)測(cè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的位置是利用對(duì)數(shù)距離均值高斯過(guò)程方法，針對(duì)AP進(jìn)行功率強(qiáng)度預(yù)測(cè)； 所述的對(duì)數(shù)距離均值高斯過(guò)程方法用于遠(yuǎn)離任何ΑΡ、高斯過(guò)程回歸為零均值、所預(yù)測(cè)的RSS值也趨于零的場(chǎng)景； 采用對(duì)數(shù)距離均值高斯過(guò)程回歸來(lái)進(jìn)行RSS預(yù)測(cè)，高斯過(guò)程回歸的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是對(duì)數(shù)距離模型中RSS觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值之間的差值，位置X*的預(yù)測(cè)殘差RSS為:
6.如權(quán)利要求1所述的WiFi室內(nèi)定位中基于貝葉斯回歸的RadioMap校正方法，其特征在于:所述的步驟C中利用貝葉斯回歸算法對(duì)RadioMap進(jìn)行在線動(dòng)態(tài)校正包括以下步驟: Cl.選擇在線RSS觀測(cè)圖表中75%的數(shù)據(jù)進(jìn)行RadioMap構(gòu)建，剩下的25%數(shù)據(jù)用于檢驗(yàn)所構(gòu)建的RadioMap的準(zhǔn)確性； C2.根據(jù)所構(gòu)建的RadioMap，利用模式分類法對(duì)RSS值預(yù)測(cè)其位置，獲得權(quán)重均值；模式分類法將RadioMap中點(diǎn)的位置和權(quán)重相對(duì)應(yīng)，位置近的權(quán)重大；C3.將C2步驟得到的測(cè)試數(shù)據(jù)的位置和其參考位置進(jìn)行比較，并記錄下位置均方差；C4.如果位置均方差比門(mén)限值大，在每個(gè)AP中的超參數(shù)的估值將基于迭代算法，用擬合函數(shù)進(jìn)行最大化的修改；迭代中，AP的功率RSS和RadioMap的構(gòu)建需要重復(fù)進(jìn)行，新的RadioMap與測(cè)試數(shù)據(jù)集都被反復(fù)利用，直到獲得一個(gè)合理的均方誤差；所述的門(mén)限值范圍為0.01~0.1之間。
【文檔編號(hào)】H04W24/06GK103874118SQ201410064237
【公開(kāi)日】2014年6月18日 申請(qǐng)日期:2014年2月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月25日
【發(fā)明者】談玲, 夏景明 申請(qǐng)人:南京信息工程大學(xué)