[发明专利]一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法在审

专利信息
申请号: 201711129238.4 申请日: 2017-11-15
公开(公告)号: CN107743296A 公开(公告)日: 2018-02-27
发明(设计)人: 田子建;徐志明 申请(专利权)人: 中国矿业大学(北京)
主分类号: H04W4/02 分类号: H04W4/02;H04W4/33;H04W64/00;G01S11/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100083 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 压缩 感知 rssi 区域 段式 定位 方法
【权利要求书】:

1.一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,包括离线阶段和在线阶段:

(1)离线阶段:在无线局域网环境下,对环境空间进行无线信号采样,得到指纹库,存入中心服务器;

(2)在线阶段:对无线接入点和目标进行信号采样,得到RSSI矩阵,无线接入点位置已知,粗定位基于RSSI矩阵计算各无线接入点到目标的欧式距离,用K近邻选择方法选择无线接入点,缩小目标的范围,精定位在选择的区域内进行无线信号采样,填写测量矩阵,再从服务器导入指纹库,构建过完备字典,在测量矩阵和字典满足不相干的条件下,通过信号重构算法得到目标当前位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述的离线阶段包括以下步骤:

(1)定位区域布置:定位模型将定位空间平面分成N个参考位置,并对每个参考位置来自上下左右不同方向上各采样X次,无线接入点的个数为M个,且均匀等分定位空间平面,4个阅读器分布在定位区域四周;

(2)构建指纹库:在N个参考位置采集不同方向上来自M个无线接入点的RSSI值X次,X次采样平均值组成一个大小为N×M的矩阵再由参考点的位置坐标构建指纹库,存储在中心服务器,在定位区域变化较大时,还能通过压缩感知重构更新指纹库。

3.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述的在线阶段包括以下步骤:

(1)粗定位:定位区域四周的阅读器接收各无线接入点和目标的RSSI值,分别组成矩阵A和矩阵T,先基于RSSI值计算目标到各无线接入点的欧式距离,再使用K近邻选择方法选择离目标最近的K个无线接入点,将目标所在的范围缩小在被选择的无线接入点的范围;

(2)精定位:在上述粗定位锁定的区域内,目标在线采样信号强度,得到少量的测量值,根据无线接入点的位置构建测量矩阵,从服务器导入指纹库构建过完备字典Ψ,采用正交化预操作使其和Ψ满足不相干性,再通过信号重构算法得到位置信号稀疏向量,最终估计目标位置。

4.根据权利要求2所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述的X为4次。

5.根据权利要求2所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述的精定位中测量值为向量y。

6.根据权利要求2所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述的精定位中测量矩阵为Φ,它由无线接入点的位置决定。

7.根据权利要求2所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述的位置信号稀疏向量为θ。

8.根据权利要求2所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述的指纹库构建过程中采样到的平均值矩阵

其中,i=1,2,...M,j=1,2,...N,表示离线阶段第j个参考点到i个无线接入点采样X次的RSSI平均值,表示第λ次采样值。

9.根据权利要求2所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述的指纹库可以表示为(xj,yj)表示第j个参考点的位置坐标。

10.根据权利要求3所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述阵的矩

其中,矩阵A表示阅读器采样M个无线接入点的RSSI值,矩阵T表示阅读器采样K个目标的RSSI值。

11.根据权利要求3所述的一种基于压缩感知的RSSI区域分段式定位方法,其特征在于,所述粗定位中计算欧式距离的公式

其中,Dl,j表示第l个AP到第j个目标的欧式距离。

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