[发明专利]基于容错技术的WLAN室内三层ANN智能定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及复杂系统辨识领域，具体涉及基于容错技术的WLAN室内三 层ANN智能定位方法。

背景技术

随着无线网络的发展，出现了许多与定位相关的技术和应用，特别是在环 境感知应用方面，其中，无线定位是无线局域网(WLAN)的重要应用之一。 随着通信业务呈现出多样性，无线定位越来越受到人们重视，并且在社会公共 服务方面有着重要的应用意义。

适用于局域网络的定位系统称为地面无线定位技术，目前使用比较广泛的 地面无线定位系统中，利用发送端周围信号强度RSS(Received Signal Strength) 值的变化来定位移动台的方法是基于无线网络经验值数据库定位方法，由于基 于信号强度RSS值的WLAN室内定位技术在各种支持802.11协议的网络中， 都可以在移动终端获取到各个接入点AP(access point)的信号强度RSS，因 而是最为经济的方法，同时它在室内环境稳定的情况下定位精度可达到厘米 级，已经十分的受重视。

基于WLAN室内定位的人工神经网络(ANN)方法是一种RSS定位技术， 三层ANN是非线性输入输出映射最有效的方法，可以逼近任意复杂的非线性 关系，并具有强大的学习能力、记忆能力、计算能力，在不同程度和层次上模 仿人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能。基于WLAN室内定位的ANN 方法预先测量到达接入点AP的信号强度，得到位置信息，通过强大的自学习 和自适应能力，建立能够模拟当前室内定位信息的网络结构。因此，三层ANN 可以得到当前WLAN室内环境中任意地点的位置信息，并且取得了较理想的 定位精度。

常用的三层ANN方法中，输入层的节点数取决于接入点AP的个数，输 出层的节点数取决于位置坐标的维数。但是，隐藏层的节点数却往往通过经验 和定性实验获取，没有完备的理论根据，由于缺乏选择隐藏层节点的个数的合 理方法，使三层ANN的训练结果不稳定，定位精度不理想。

发明内容

为了解决现有的三层ANN中隐藏层节点个数难以确定而使三层ANN的容错 性不稳定及定位精度不理想的问题，本发明提供了基于容错技术的WLAN室 内三层ANN智能定位方法。

本发明的基于容错技术的WLAN室内三层ANN智能定位方法，它的定 位过程为：

步骤一：在WLAN室内定位环境中，设置N个参考点、U个测试点和M 个接入点AP，同时定义每个参考点和每个测试点的位置坐标，确保每个参考 点被两个或两个以上的接入点AP发出的信号覆盖，同时确保每个测试点亦被 两个或两个以上的接入点AP发出的信号覆盖；

步骤二：根据接入点AP的个数M和位置坐标的维数初始化ANN结构， 具体为：取接入点AP的个数M为ANN输入层的节点数，取位置坐标的维数 为ANN输出层的节点数；

步骤三：将关于同一个参考点的来自不同接入点AP的多个信号强度RSS 值组成参考点RSS矩阵，并将每一个参考点的位置坐标及相应参考点的参考 点RSS矩阵组成ANN训练集，利用所述ANN训练集训练多个ANN，获得多 个ANN结构，所述多个ANN的ANN隐藏层节点数不同；

步骤四：将关于同一个测试点的来自不同接入点AP的多个信号强度RSS 值组成测试点RSS矩阵，根据准线性函数的斜率α值、WLAN定位系统容许 的抖动量x_i和任意一个测试点的测试点RSS矩阵，计算每一种ANN结构的 ANN隐藏层的每一个节点的容错差异量，并计算每一种ANN结构的ANN隐 藏层的容错差异量为0的节点数，所述容错差异量为0表示ANN输入层加入 WLAN定位系统容许的抖动量后，ANN输出层输出的位置坐标不变；

步骤五：根据每一种ANN结构的ANN隐藏层的容错差异量为0的节点 数和每一种ANN结构的ANN隐藏层的总节点数，计算每一种ANN结构的容 错满意度记录所述容错满意度λ为最高时的 ANN隐藏层节点数，保存相应的ANN结构并将所述ANN结构定义为ANN 容错结构；

步骤六：从所有测试点中选取待测点，向ANN容错结构导入待测点的测 试点RSS矩阵，得到待测点的定位坐标。