[发明专利]一种基于生成对抗网络的WIFI室内定位指纹库的构建方法

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的WIFI室内定位指纹库的构建方法，其特征是按如下步骤进行：

步骤1、将一室内空间的外接矩形作为WIFI室内定位区域，将所述WIFI室内定位区域均匀划分为a个正方形网格；以每个正方形网格的中心点作为参考点，从而形成参考点集合，记为CP＝{CP₁,CP₂,...,CP_i,...,CP_a}，其中，CP_i表示第i个正方形网格内的参考点，i＝1,2,...,a；

步骤2、在所述WIFI室内定位区域外设置一个b根天线的路由器作为发射设备记为AP，在每个参考点上设置一个c根天线的设备作为接收设备；

所述第i个正方形网格内的参考点CP_i在一段时间内利用所述接收设备按照采样速率v连续采集所述发射设备发送的n个WIFI信号，从而构成第i个参考点CP_i的信号时间序列集合其中，表示第i个参考点CP_i在第j次采集的WIFI信号，且为b×c×m的三维复数矩阵，m表示所述发射设备发射的WIFI信号信道数，b×c表示所述接收设备和发射设备之间的链路数量，j＝1,2,...,n；

步骤3、以所述第i个参考点CP_i的信号时间序列集合CSI_i中不同链路所采集到的WIFI信号来代表不同种类的位置信息，从而构成第i个参考点CP_i的位置信息集合其中，表示第i个参考点CP_i接收到的第k条链路的n个WIFI信号，且为n×m的二维复数矩阵，k＝1,2,...,b×c；

随机从二维复数矩阵的n行中取出p行数据，共取q次，组成q个p×m的二维复数矩阵，从而重构第i个参考点CP_i的位置信息集合为其中，表示第i个参考点CP_i的第k条链路的q个p×m的复数矩阵；

对重构的位置信息集合CPI′_i中的所有复数矩阵分别取出实部和虚部作出幅值相位图，得到第i个参考点CP_i的b×c条链路的幅值相位图集合其中，表示第i个参考点CP_i的第k条链路的q张幅值相位图，进而得到a个参考点处的幅值相位图集合PIC＝{PIC₁,PIC₂,...,PIC_i,...,PIC_a}并构成初步指纹库；

步骤4、对所述第i个参考点CP_i的幅值相位图集合PIC_i中的图片进行像素变换处理，得到第i个参考点CP_i的训练集其中，表示像素变换后的第i个参考点CP_i的第k条链路的q张幅值相位图，且的像素为w×h；

步骤5、利用第i个参考点CP_i的训练集对初始生成对抗网络模型进行训练，得到第i个生成对抗网络模型：

步骤5.1、设置生成对抗网络的训练总批次为s，当前批次为t，最大迭代次数为f，当前迭代次数为z，学习率变化率为g，将所述第i个参考点CP_i的训练集PIC′_i分为s个批次，且每个批次有l张幅值相位图；设置标志位flag；

步骤5.2、初始化t＝1，z＝1；

步骤5.3、将第t批次的l张幅值相位图集合DPIC_t作为真实样本，将l张由服从均匀分布的u维随机向量z^t生成的图片作为假样本，分别作为输入样本输入生成对抗网络的判别器D₁中，分别输出一个l维的向量D₁_logits_t和D₁ logits_t_，所述向量D₁_logits_t表示输入样本为真实样本的概率，所述向量D₁ logits_t_表示输入样本为假样本的概率，所述判别器D₁中包含五个处理过程，分别为第一个的卷积和激活函数处理，第二至第四个的批标准化、卷积和激活函数处理，以及第五个的全连接式的线性化处理；

步骤5.4、分别对所述向量D₁_logits_t和D₁ logits_t_取均值处理后相加得到判别器D₁的输出误差d_loss_t；

步骤5.5、采用自适应优化算法RMSProp，并以学习率变化率g对所述输出误差d_loss_t进行最小化处理，从而更新判别器D₁的参数；

步骤5.6、初始化flag＝0；

步骤5.7、将l个服从均匀分布的u维随机向量z^t输入生成对抗网络的生成器G中，输出l张w×h的图片集合GPIC_t，所述生成器G中包含五个处理过程，分别为第一个的全连接层，第二至第五个的激活函数、批标准化和反卷积处理；

步骤5.8、将l张像素大小为w×h的图片集合GPIC_t输入生成对抗网络的判别器D₂中，从而输出一个l维的向量D₂_logits_t；所述判别器D₂与所述判别器D₁的处理过程相同；

步骤5.9、对所述l维的向量D₂_logits_t取均值处理后得到生成器G的输出误差g_loss_t；

步骤5.10、采用自适应优化算法RMSProp，并以学习率变化率g对所述输出误差g_loss_t进行最小化处理，从而更新生成器G的参数；

步骤5.11、令flag+1赋值给flag；若flag＝2则执行步骤5.12；否则，返回步骤5.7-步骤5.10；

步骤5.12、令t+1赋值给t，令z+1赋值给z；判断t＜s且z＜f是否成立，若成立，则转步骤5.3，否则，执行步骤5.13；

步骤5.13、判断t＝s且z＜f是否成立，若成立，则令t＝0，并转步骤5.3；否则结束迭代，得到第i个生成对抗网络模型；

步骤6、将r个服从均匀分布的u维随机向量z输入所述第i个生成对抗网络模型的生成器G中，从而生成r张对应于第i个参考点CP_i的b×c条链路的幅值相位图集合IPIC_i；

步骤7、重复步骤5和步骤6，从而生成a个参考点处的幅值相位图集合IPIC＝{IPIC₁,IPIC₂,...,IPIC_i,...,IPIC_a}；

步骤8、将所述a个参考点处的幅值相位图集合IPIC加入所述初步指纹库中，从而构成WIFI室内定位指纹库。