基于用戶位置隱私保護(hù)的室內(nèi)wlan指紋定位接入點(diǎn)部署方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于無線電通信技術(shù)，具體涉及一種基于用戶位置隱私保護(hù)的室內(nèi)WLAN 指紋定位接入點(diǎn)部署方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 基于位置的服務(wù)（LocationBasedService,LBS)是指通過移動網(wǎng)絡(luò)和定位技 術(shù)獲取用戶的位置信息并將與該位置相關(guān)的服務(wù)信息提供給用戶的一種應(yīng)用服務(wù)，通過 LBS ^用戶可以知道自己現(xiàn)在在哪，同時可以查詢與其生活、商業(yè)和交通相關(guān)的各種信息， 因此，LBS被認(rèn)為是在移動計(jì)算方面的"殺手級"業(yè)務(wù)之一，有著良好的市場價值和發(fā)展前 景。
[0003]LBS的構(gòu)成主要包含移動終端（如手機(jī)、平板電腦等）、定位系統(tǒng)（用于確定用戶 的位置信息）、移動通信網(wǎng)絡(luò)及服務(wù)內(nèi)容提供商。目前較為流行的室外無線定位系統(tǒng)是全球 定位系統(tǒng)（GPS)，其通過對GPS衛(wèi)星信號的捕獲、測量來自至少4顆在軌GPS衛(wèi)星信號的到 達(dá)延遲來估計(jì)終端位置，該系統(tǒng)可以提供覆蓋近似全球范圍、高精度及全天候的連續(xù)定位 導(dǎo)航能力，但在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下，衛(wèi)星信號會急劇衰落，定位性能并不理想。常見的室內(nèi)無 線定位系統(tǒng)有藍(lán)牙定位系統(tǒng)、射頻識別（RFID)定位系統(tǒng)、ZigBee定位系統(tǒng)以及WLAN定位 系統(tǒng)。由于目前WLAN的不斷普及，基于WLAN的定位技術(shù)得到了較大的發(fā)展。目前，主流的 WLAN定位技術(shù)可以分為以下四類：到達(dá)時間（或時間差）定位、到達(dá)角度（或角度差）定 位、傳播模型定位以及位置指紋定位。其中，位置指紋定位由于其定位精度較高且無需添加 額外的硬件設(shè)備，從而得到了較為廣泛的應(yīng)用。
[0004]LBS的系統(tǒng)流程通常為：首先，移動用戶向LBS服務(wù)器提出服務(wù)請求，同時向LBS 服務(wù)器上報(bào)其定位系統(tǒng)獲取的位置信息及查詢內(nèi)容；然后，服務(wù)器根據(jù)上報(bào)的位置信息來 處理用戶的請求；最后，服務(wù)器將服務(wù)內(nèi)容發(fā)送給移動用戶。由于用戶的位置信息及查詢內(nèi) 容極易被第三方不法攻擊者獲取，然而用戶為了獲取LBS需要提供自己的位置信息，且用 戶獲得LBS質(zhì)量的好壞與用戶上報(bào)位置信息的準(zhǔn)確程度成正比，因此，如何合理、有效地處 理LBS質(zhì)量與用戶位置隱私保護(hù)之間的矛盾，是LBS中用戶隱私保護(hù)的關(guān)鍵問題之一。
[0005] 位置隱私是用戶隱私的重要組成部分之一，目前大多數(shù)的研宄主要考慮LBS系統(tǒng) 流程中用戶向LBS服務(wù)器上報(bào)位置信息發(fā)生泄露情況下的位置隱私保護(hù)，如區(qū)域覆蓋隱私 保護(hù)技術(shù)，該技術(shù)將用戶的位置信息從一個點(diǎn)模糊化為一個空間區(qū)域，此時，即使攻擊者獲 得了用戶向LBS服務(wù)器上報(bào)的位置區(qū)域信息，也不能獲知用戶的準(zhǔn)確位置。然而，在基于室 內(nèi)WLAN定位系統(tǒng)的LBS中，即使采用區(qū)域覆蓋隱私保護(hù)技術(shù)，若定位階段的用戶RSS指紋 及指紋數(shù)據(jù)庫同時泄露，則攻擊者可使用某種定位算法（如KNN算法）縮小用戶所在的區(qū) 域范圍，從而用戶位置隱私暴露的風(fēng)險(xiǎn)將增加。基于此，本文旨在解決基于室內(nèi)WLAN指紋 定位系統(tǒng)的LBS中，使用區(qū)域覆蓋隱私保護(hù)技術(shù)而出現(xiàn)用戶向LBS服務(wù)器上報(bào)的區(qū)域信息、 用戶RSS指紋及指紋數(shù)據(jù)庫均泄露的情況下的位置隱私保護(hù)問題。當(dāng)用戶RSS指紋及指紋 數(shù)據(jù)庫均泄露時，攻擊者可通過某種定位算法（如KNN算法）估計(jì)用戶所在的位置，即找到 用戶的位置估計(jì)點(diǎn)，考慮WLAN定位系統(tǒng)存在一定的定位誤差，用戶的位置信息可以縮小到 以用戶位置估計(jì)點(diǎn)為圓心、定位誤差為半徑的圓域內(nèi)，若該圓域內(nèi)存在K個用戶，則用戶的 位置信息可進(jìn)一步縮小為這K個用戶位置之一。由此可見，若系統(tǒng)的定位精度非常高，雖然 用戶的LBS質(zhì)量能夠得到保證，但此時用戶的位置隱私也極容易泄露，而使用區(qū)域覆蓋隱 私保護(hù)技術(shù)時，只要用戶的位置估計(jì)點(diǎn)在上報(bào)區(qū)域內(nèi)，則可有效保證LBS質(zhì)量?；诖?，本 發(fā)明提出一種新的AP部署方法，該方法在保護(hù)用戶位置隱私的同時，還可有效保證LBS質(zhì) 量。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是提供一種基于用戶位置隱私保護(hù)的室內(nèi)WLAN指紋定位接入點(diǎn)部 署方法，在保證LBS質(zhì)量的前提下，結(jié)合目標(biāo)區(qū)域內(nèi)不同的人流分布情況，能實(shí)現(xiàn)對用戶位 置隱私的保護(hù)及AP部署方式的快速優(yōu)化。
[0007] 本發(fā)明所述的基于用戶位置隱私保護(hù)的室內(nèi)WLAN指紋定位接入點(diǎn)部署方法，包 括以下步驟：
[0008] 步驟一、設(shè)置權(quán)重系數(shù)y、目標(biāo)用戶向LBS服務(wù)器上報(bào)的位置區(qū)域半徑R，R單位 為米；
[0009] 步驟二、初始化，令i= 1、E_current= 0、E_best= 0,其中，i為計(jì)數(shù)量，E_ current為用于存儲優(yōu)化搜索時當(dāng)前解對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值，E_best為用于存儲優(yōu)化搜索時 最優(yōu)解對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值；
[0010] 步驟三、根據(jù)AP個數(shù)，擾動產(chǎn)生新的AP部署方式，并將新產(chǎn)生的AP部署方式所對 應(yīng)的AP候選位置標(biāo)記號存入矩陣slo_new中；
[0011] 步驟四、利用KNN(K-NearestNeighbor)算法，計(jì)算在當(dāng)前AP部署方式下，各測試 點(diǎn)的位置估計(jì)點(diǎn)及對應(yīng)的定位誤差，并將其分別存入矩陣Location及errors中；
[0012] 步驟五、矩陣errors中的所有元素向上取整，并存入矩陣d中；
[0013] 步驟六、令j= 1，其中j為測試點(diǎn)個數(shù)的計(jì)數(shù)量，假設(shè)測試點(diǎn)為需要LBS的用戶所 在位置點(diǎn)；
[0014] 步驟七、判斷d(j，1)的值是否小于R，即測試點(diǎn)的定位誤差向上取整后是否小于 上報(bào)的位置區(qū)域半徑R，其中，d(j，1)為測試點(diǎn)j處定位誤差向上取整后的值；若是，則進(jìn)入 步驟八；若否，則進(jìn)入步驟十五；
[0015] 步驟八、令k=d(j, 1);其中k為計(jì)數(shù)量；
[0016] 步驟九、以第j個測試點(diǎn)的位置估計(jì)點(diǎn)坐標(biāo)Location(j,:)為圓心，k為半徑，統(tǒng) 計(jì)該圓域內(nèi)用戶個數(shù)，計(jì)算不同用戶到圓心的歐式距離，并存入矩陣Distance中；
[0017] 步驟十、假設(shè)圓域內(nèi)有Uk個用戶，則計(jì)算半徑為k的圓域內(nèi)選擇為目標(biāo)用戶的平 均信息熵，并存入矩陣H(k，1)中；
[0018] 步驟十一、計(jì)算目標(biāo)用戶在測試點(diǎn)j時，攻擊者在半徑為k的圓域內(nèi)選擇為目標(biāo)用 戶的匿名度Ad(k，1)，該值反映了用戶的隱私度；
[0019] 步驟十二、將不同半徑k下的Ad(k，l)疊加至矩陣元素AD(j，l)中，即AD(j，l)= AD(j，1)+Ad(k，1)，其中，AD(j，1)為用于存儲目標(biāo)用戶在第j個測試點(diǎn)時，不同半徑k下選 擇目標(biāo)用戶的總的匿名度；
[0020] 步驟十三、令k=k+1，其中，k等于攻擊者尋找目標(biāo)用戶的半徑，并計(jì)算每個k值 所對應(yīng)的匿名度；
[0021] 步驟十四、判斷k是否小于或等于R，若是，則進(jìn)入步驟九；若否，則進(jìn)入步驟 十六；
[0022] 步驟十五、將定位誤差大于R的測試點(diǎn)定義為出界點(diǎn)，令出界點(diǎn)個數(shù)為r，其中，r 為d(j,I)(j= 1，…，Num_T)值大于R的個數(shù)；
[0023] 步驟十六、令j = j+l ;
[0024] 步驟十七、判斷j是否小于Num_T，其中，Num_T為測試點(diǎn)總數(shù)；若是，則進(jìn)入步驟 七；若否，則進(jìn)入步驟十八；
[0025] 步驟十八、計(jì)算當(dāng)前AP部署方式下用戶的平均匿名度；
[0026] 步驟十九、計(jì)算當(dāng)前AP部署方式下用戶的平均無效度；
[0027] 步驟二十、計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值f，f為擾動產(chǎn)生的新的AP部署方式下的目標(biāo)函數(shù)值；
[0028] 步驟二^--、判斷f是否大于E_current;若是，則進(jìn)入步驟二十二；若否，則進(jìn)入 步驟二十五；
[0029]步驟二十二、令slo_current=slo_new;E_current=f，其中slo_current為用 于存儲優(yōu)化搜索時的當(dāng)前AP部署方式；sl〇_neW為用于存儲因優(yōu)化搜索擾動而得到的新的 AP部署方式；
[0030] 步驟二十三、判斷f是否大;若是，則進(jìn)入步驟二十四；若否，則進(jìn)入步驟 二十五；
[0031]步驟二十四、令slo_best=slo_new，E_best=f;其中，slo_best為用于存儲優(yōu) 化搜索時的最優(yōu)AP部署方式；
[0032] 步驟二十五、令i=i+1 ;
[0033] 步驟二十六、判斷i是否小于;若是，則進(jìn)入步驟三；若否，則進(jìn)入步驟 二十七，其中，Num_AP為AP總數(shù)，AP_candidate為AP候選位置個數(shù)；表示以排列 組合方式，從AP_candidate個AP候選位置中選擇Num_AP個不同AP位置的組合方式數(shù)；
[0034] 步驟二十七、輸出slo_best。
[0035] 所述矩陣d為：
[0036]
[0037] 其中，「_1表示向上取整。
[0038]所述步驟十中，所述平均信息熵的計(jì)算公式為：
[0040]信息熵H(U)計(jì)算公式為：
[0042] 其中，Uk為半徑k的圓內(nèi)所包含的人的個數(shù)；p(U)為半徑k的圓內(nèi)第U個人為用 戶的概率；H(U)為半徑k的圓內(nèi)第u個人為用戶的信息j：商；Distance(u, 1)為半徑k的圓內(nèi) 第u個人距離圓心的歐式距離。
[0043] 所述步驟十一中，所述目標(biāo)用戶的匿名度Ad(k，1)的計(jì)算公式為：
[0044]Ad(k,I) = 2H(tl)〇
[0045] 所述步驟十八中，計(jì)算當(dāng)前AP部署方式下用戶的平均匿名度的公式為：
[0047] 其中，Num_T為總的測試點(diǎn)個數(shù)。
[0048] 所述步驟十九中，計(jì)算當(dāng)前AP部署方式下用戶的平均無效度的公式為：
[0050] 其中，r為出界點(diǎn)個數(shù)；Num_T為總的測試點(diǎn)個數(shù)。
[0051] 所述步驟二十中，所述目標(biāo)函數(shù)值f的計(jì)算公式為：
[0052]f=y?Aver_AD+(I-U) ?Aver_ID
[0053] 其中，f為擾動產(chǎn)生的新的AP部署方式下的目標(biāo)函數(shù)值；y為權(quán)