[发明专利]一种基于局部线性嵌入算法的射频地图无监督分类方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，LLE)算法的分类方法。

背景技术

随着科技水平的提高和城镇化进程的加快，人类的活动空间已经由室外转向了室内，人们对于定位服务，尤其是室内定位服务的要求也在日益提高。如何在纷繁复杂的室内环境中确定移动终端及其持有者的空间坐标便成为了一个迫切需要解决的问题。然而，由于室内环境的复杂性，尤其是小尺度衰落等于干扰因素的存在，导致传统的室外定位方法在室内场景中很难应用，精度也难以达到要求。

超声波定位技术、红外定位技术、超宽带技术等室内定位手段虽然精度很高，但需要大量硬件支撑。上述几种室内定位技术几乎是建立了一个专用于定位的系统，从用户终端到控制系统都是专门设计。与实际人类生活的环境相差很大，实际应用中具有很大的局限性。

目前，基于802.11协议的宽带无线技术得到了飞速的发展，而基于无线局域网络(WLAN)的位置指纹(Finger Print)的室内定位技术应运而生。该方法的网络搭载在于现有的民用网络上，不需要额外的硬件支撑，成本低，而且系统的定位精度较高。

然而随着室内无线局域网的普及和广泛的使用，基于位置指纹技术建立的射频地图(Radio map)会因为定位区域的增大，而导致测试点数目的增多。因为Radio map包含测试点的位置坐标既该点的无线电信号数据，因此随着所需定位区域的扩展，Radio map数据量增长速度越来越快。大量的数据从信息论的角度上考虑会对整个系统的定位精度有一定程度的提升，但是大量的数据也会加重延定位运算的负担，同时如何存储这么庞大的数据也是一个很棘手的问题。

一种对大量数据进行处理的方案是对Radio map数据进行分类。若定位前能够预先将数据按照空间位置信息和测量的射频信号强度(RSS)值合理的划分成若干子区域，一方面可以大幅降低数据量，另一方面还可以通过空间坐标的聚集达到提高定位精度的目的。但是现有的Radio map分类方法分类的依据是室内定位环境的空间分布。

发明内容

本发明为了解决现有的射频地图分类方法在分类时只能依靠待定位区域的空间布局进行分类导致分类需要的人工成本较高，同时对空间布局理解的不同会产生不同的分类方案，分类方案的主观性较强的问题，从而提供一种基于局部线性嵌入算法的射频地图无监督分类方法。

一种基于局部线性嵌入算法的射频地图无监督分类方法，它包括如下步骤：

步骤一：在待定位的室内区域设置访问接入参考点和测试点，所述访问接入参考点的高度距离地面2-2.5米，测试点的密度为3-5点/平方米；

步骤二：根据测试点的位置与访问接入参考点的RSS确定Radio map的矩阵；

若共有t个测试点，则Radio map为α＝(α₁，α₂，…，α_j，…，α_t)，α₁，α₂，…，α_t均为列向量，j为测试点的次序；其中，α_1，j，a_2，j分别为第j个测试点空间位置的横坐标和纵坐标，并且测试点的空间信息是连续的；空间信息连续是指在Radio map中，每一个空间坐标只出现一次，并且次序相邻的空间坐标之间直线距离小于1.1m；α_i，j(i≠1，2)为在第j个测试点测量到的第i-2个访问接入点的RSS值；

步骤三：将Radio map数据进行处理，所述处理步骤为将Radio map中的空间坐标信息保存至存储设备，然后将空间坐标信息删除，得到实际的高维数据X＝(x₁，x₂，…，x_t)；