[发明专利]一种基于谱回归核判别分析的候机楼室内定位方法

说明书

本发明公开了一种基于谱回归核判别分析的候机楼室内定位方法。属于航空技术领域，本发明在分析了机场候机楼定位环境特点的基础上，使用核方法对数据进行处理提高定位精度。主要包括以下步骤：step1、在离线阶段采集已知位置的接收信号强度数据；step2、使用谱回归核判别分析方法提取原始位置指纹的非线性特征生成新的特征指纹库；step3、在线阶段使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理；step4、使用KNN算法进行位置估计。本发明可广泛应用在机场候机楼，并且能够有效提高室内定位精度，同时有效节省数据处理时间，提高定位效率。

技术领域

本发明属于航空技术领域，特别是涉及一种基于谱回归核判别分析的候机楼室内定位方法。针对机场候机楼客流量大，室内环境复杂多变这一特点，本发明涉及的方法能对原始指纹数据进行谱回归核判别分析处理并存入特征指纹库，在线阶段对指纹数据进行同样处理，然后使用处理后的数据与特征指纹库进行匹配。本发明能够有效提高室内定位精度，同时有效节省数据处理时间，提高定位效率。

背景技术

机场候机楼是值机托运、安检通行、候机登机等民用航空业务集散交互的大型关键场所。由于机场候机区存在室内环境复杂，人员易走失等问题，严重影响机场的服务质量。因此，面向机场候机楼的室内定位方法研究显得尤为重要。参考目前诸多论文，对于机场候机楼室内定位的研究很少，并且其中大多是将现有的室内定位方法引入到候机楼环境中，没有抽取出候机楼的特点。在候机楼环境中，由于人流量较大，定位环境复杂，旅客对于定位的需求较大，因此需要一种针对候机楼复杂环境的定位方法。

在室内环境中，由于WLAN技术的广泛应用，以及其布设简单、价格低廉等优点，所以基于WLAN的定位方法更加适用于室内环境。基于WLAN的室内定位方法包括基于测距模型的定位方法和基于位置指纹模型的定位方法，其中，基于位置指纹模型的定位方法由于其定位精度更高，成为了主流方法和研究热点。基于WIFI信号的指纹定位方法主要包括基于接收信号强度(RSS，Received Signal Strength)指纹的定位方法、基于信道冲击响应(CIR,Channel Impulse Response)指纹的定位方法等。由于基于信道冲击响应的指纹定位方法需要特殊设备，所以现在更多的是基于RSS的定位方法。基于RSS的指纹定位方法一般包括两个阶段：离线训练阶段和在线定位阶段。离线阶段主要是进行位置指纹数据的采集以及建立指纹库，在线阶段通过相应的匹配算法查找待定位节点的指纹所对应的物理位置信息，以估计待定位节点位置。

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)简称LDA，LDA是分类算法中的一种。LDA通过对历史数据进行投影，以保证投影后同一类别的数据尽量靠近，不同类别的数据尽量分开。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。而主成分分析法(PCA，Principal Component Analysis)是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA是将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。投影向量通常通过最大化类间协方差矩阵同时最小化类内协方差矩阵来获得。而KDA是在LDA的基础上使用了核方法。

综上所述，传统技术存在的缺陷为：传统技术在定位时，不考虑RSS数据受干扰的情况，在实际的室内环境中，尤其是在候机楼这种人流量大的环境中，由于人对RSS数据有影响，这种定位方法会增加定位误差。并且传统的定位方法存在定位效率低下的缺陷。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：

本发明的目的一是提供一种基于谱回归核判别分析的候机楼室内定位方法，S1、该方法

在离线阶段采集已知位置的接收信号强度数据；

S2、使用谱回归核判别分析方法提取原始位置指纹的非线性特征生成新的特征指纹库。