[发明专利]一种基于误差迁移学习的高精度室内定位方法

说明书

本发明提供了一种基于误差迁移学习的高精度室内定位方法，所述方法包括：步骤1)移动终端A在划分的网格点上分别对室内的所有wifi信号进行扫描，获取信号强度数据和带有定位误差的定位数据的矩阵V；移动终端B在m个待测量点上对所有wifi信号进行扫描，获取信号强度数据和定位数据的矩阵；步骤2)将矩阵V和矩阵进行转置和归一化处理；步骤3)对所述移动终端A的定位误差信息进行学习，得到基向量矩阵X和基向量系数矩阵S；步骤4)将矩阵在基向量系数矩阵S下进行分解，得到基向量系数矩阵；步骤5)利用矩阵S和，采用基于向量的相似度比较方法对移动终端B在待测量点处的定位结果进行误差修正，得到修正后的定位结果。

技术领域

本发明属于信息技术、自动控制和电子技术领域，具体涉及一种基于误差迁移学习的高精度室内定位方法。

背景技术

随着位置数据业务的不断发展，室内定位在机场、商场、停车场、矿井等领域取得了广泛的应用。但由于室内定位环境的复杂性，其在定位精度方面还难以满足实际要求。一方面，由于不同室内环境下，室内整体结构、材料、物品位置等都会导致信号传输存在较大损耗和波动，另一方面，室内存在的反射、绕射等现象，会产生严重的多径效应，极大增加了定位难度。虽然，目前许多学者在室内定位方式、定位算法等都开展了许多研究，已经提出多种室内定位算法，包括三角定位、强度法、指纹法等，取得了许多重要研究成果，但由于实际环境的复杂性，室内定位精度仍难以令人满意，定位精度还亟待进一步提高。

发明内容

本发明的目的在于克服目前室内环境存在的定位方法精度较低，难以满足实际需要的缺陷，通过对一个移动终端的测量结果误差进行学习，并通过迁移学习方法实现对另一个终端定位误差的估计，从而提高了定位精度。

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于误差迁移学习的高精度室内定位方法，所述方法包括：

步骤1)移动终端A在划分的网格点上分别对室内的所有wifi信号进行扫描，获取信号强度数据和带有定位误差的定位数据的矩阵V；移动终端B在m个待测量点上对所有wifi信号进行扫描，获取信号强度数据和定位数据的矩阵

步骤2)将矩阵V和矩阵进行转置和归一化处理；

步骤3)对所述移动终端A的定位误差信息进行学习，得到基向量矩阵X和基向量系数矩阵S；

步骤4)将矩阵在基向量系数矩阵S下进行分解，得到基向量系数矩阵

步骤5)利用两个基向量系数矩阵S和采用基于向量的相似度比较方法对移动终端B在待测量点处的定位结果进行误差修正，得到修正后的定位结果。

上述技术方案中，所述步骤1)具体包括：

步骤1-1)将整个室内待定位区域划分为J×K个网格，每个网格点的高精度定位数据通过高精度测量设备获得；在室内设置N个WiFi信号接入点；

步骤1-2)移动终端A在每个网格点对N个wifi信号进行扫描并获取信号强度数据和定位数据，由此获得的定位样本为：

Y(j,k)＝{V(j,k),ΔX(j,k)}，j＝1,2,…,J，k＝1,2,…,K

其中：V(j,k)＝[P₁^(j,k)，P₂^(j,k)，…P_N^(j,k)]，P_i^(j,k)(i＝1…N)为移动终端A在网格点(j,k)上，扫描获取的第i个wifi信号的信号强度；ΔX(j,k)为定位误差，为移动终端A在网格点(j,k)上利用wifi信号进行定位的定位结果减去已知的高精度定位值的差；

步骤1-3)移动终端B在m个待测量点上对N个wifi信号进行扫描并获取信号强度数据和定位数据，由此获得的定位样本为：