[发明专利]基于监督的室内定位指纹地图降维方法

说明书

本发明公开了一种基于监督的室内定位指纹地图降维方法，采用监督核主成分分析方法，同时考虑样本方差和位置标签，然后优化目标函数公式的解使用监督核主成分分析方法进行样本特征的提取，得到的Z。在离线阶段，将P×N阶指纹地图降维变换到一个压缩的M×N阶指纹地图，其中M＜＜P；在在线阶段，将任何在线的RSS样本向量转换成低维表示，然后在低维指纹地图中进行搜索比对，完成定位。使得指纹地图从高维RSS空间投影到低维空间时可以充分利用位置标签信息，从而提高定位的精确性。

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，特别是涉及一种基于监督的室内定位指纹地图降维方法。

背景技术

基于位置的服务(LBS)，指基于移动设备和移动网络位置的信息服务，是近几十年来学术界和工业界的一个热门话题。无线定位技术通常可分为室外定位技术和室内定位技术。目前，典型的室外定位系统主要包括全球卫星定位系统(Global Positioning System，GPS)和基站蜂窝定位系统。这两种定位技术在室外可以实现良好的定位效果，然而在室内环境中，由于建筑物墙壁、家具、装饰等障碍物的存在，GPS信号往往会被削弱而无法被正常接收，而蜂窝定位系统的定位精度又无法满足用户对室内定位的应用要求。因此，研究人员提出了多种基于不同技术的室内定位解决方案，主要利用各种无线通信与测距技术，如WiFi、蓝牙、超声波、RFID、UWB等。其中，基于WiFi的技术由于其速度快、覆盖度高、抗干扰性强、设备简单等特点，在室内定位领域显示出明显的优势。特别是基于WiFi接收信号强度(Received Signal Strength，RSS)的位置指纹法，仅利用无线网络与普通智能移动电话，就可以实现室内定位，已经成为了一种应用广泛的室内定位方法。一般来说，基于指纹的方法分为两个阶段：一是建立一个指纹地图的离线采集和建立阶段，二是基于指纹地图推断最有可能位置的在线定位阶段。显然，作为基于指纹的定位系统的核心组成部分，指纹地图在系统成本和定位精度方面都至关重要。因此，指纹地图的优化和校准一直是研究者努力的方向。

指纹地图校正方法中一个重要分支是降维，它不仅可以通过提取原始指纹地图中的关键特征来提高定位性能，还能降低定位的计算开销。大多数现有的室内定位的指纹库降维采用直接消除冗余APs(Access Point)的方法或采用无监督的降维方法。前者主要是根据接收到的信号强度值、熵、方差或最大RSS值的平均值来测量不同APs的性能，从而直接消除冗余的APs。虽然这种简单的解决方案是直观的，但是不可避免地丢失了与APs相关的信息，导致定位性能相当有限。后者主要是采用不同的变换方法对APs的RSS数值进行合并，例如，主成分分析方法(Principal Component Analysis，PCA)，核典型关联分析方法(Kernel Canonical Correlation Analysis，KCCA)，以及自编码的复杂非线性变换等方法，将一个指纹地图相关的高维RSS空间投影到低维空间。然而，上述所有的解决方案本质上是无监督的，因为可用信息(附加在指纹上的位置标签)没有得到充分利用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于监督的室内定位指纹地图降维方法，使得指纹地图从高维RSS空间投影到低维空间时可以充分利用位置标签信息，从而提高定位的精确性。解决了当前室内定位指纹地图降维方法中，位置标签信息没有充分利用，导致定位性能有限的问题。

本发明所采用的技术方案是，基于监督的室内定位指纹地图降维方法，按照以下步骤进行：

步骤1，采用监督核主成分分析方法，同时考虑样本方差和位置标签：其目标函数表示如下：

s.t. α^TKα＝I

其中，α是矩阵，Tr表示矩阵的迹，上标T表示矩阵的转置；K和L是用任意核函数计算的N阶核矩阵，这些函数分别对应于样本及其标签；I是一个N阶的单位矩阵；H是N阶的均值消去矩阵，定义为