[发明专利]基于群智感知的被动式定位指纹库构建方法

权利要求书

1.一种基于群智感知的被动式定位指纹库构建方法，定义是实数域上M×N维的向量空间，包括下列步骤：

(1)场景内布置L个阅读器天线和L个标签，每个标签和对应的一个阅读器天线之间有一条通信链路，共L条通信链路，待定位目标在定位区域内自由行走，阅读器天线共采集P个位置的反向散射信号能量，当待定位目标运动到第j个未知位置处，1≤j≤P，第i条链路的阅读器天线接收到的标签反向散射信号能量为R_ij，1≤i≤L，可建立标签反向散射信号能量矩阵R：

(2)当定位区域没有目标时，采集第i条链路的阅读器天线接收到的标签反向散射信号能量A_i，L条链路接收到的标签反向散射信号能量记为矩阵A：

A＝[A₁,A₂,...,A_L]^T

(3)向量A与矩阵R的第j列相减，得到待定位目标在第j个未知位置处时能量变化向量ΔRSS_j，即第j个群智感知指纹：

ΔRSS_j＝[ΔRSS_1j,ΔRSS_2j,..,ΔRSS_Lj]^T 1≤j≤P

其中，ΔRSS_ij是待定位目标运动到第j个未知位置处，第i条链路的阅读器天线接收到的标签反向散射信号能量变化：

ΔRSS_ij＝A_i-R_ij

定义RSS为群智感知指纹集合：

RSS＝[ΔRSS₁,ΔRSS₂,...,ΔRSS_j,...,ΔRSS_P]

(4)另外采集Q个已知位置处的指纹rss'_q，1≤q≤Q构成监督指纹集合S₁：

rss'_q＝[ΔRSS_1q,ΔRSS_2q,..,ΔRSS_Lq]^T

S₁＝[rss'₁,rss'₂,...,rss'_q,...,rss'_Q]

Q个位置标签构成集合R₁＝[r′₁, r′₂,...,r′_q,...,r′_Q],其中,r′_q表示第q个已知位置处的指纹rss′_q对应的1×2维的位置标签；

(5)运用层次聚类方法将RSS中的群智感知指纹聚类成N个类簇，N＜P；各类簇的聚类中心rss_n，1≤n≤N；构成冗余去除后的群智感知指纹集合S₂：

S₂＝[rss₁,rss₂,...,rss_N]

定义冗余向量去除率为：(P-N)/P，定义S₂中指纹的位置标签集合为：

(6)计算指纹集合S＝[S₁ S₂]中指纹之间的欧几里德距离，建立指纹点间连接权重矩阵如果第g个指纹和第k个指纹满足||rss_g-rss_k||≤ε，则这两个指纹的连接权重：

其中，ε是可调节阈值参数，t是可调节参数；

(7)计算一个对角矩阵D：

(8)计算半正定拉普拉斯矩阵L：

L＝D-W

(9)对半正定拉普拉斯矩阵L进行分块处理：

其中，是半正定拉普拉斯矩阵L的分块矩阵，分块矩阵L₁₁通过提取半正定拉普拉斯矩阵L的前Q行和前Q列得到，分块矩阵L₁₂通过提取半正定拉普拉斯矩阵L的前Q行和后N列得到，分块矩阵L₂₁通过提取半正定拉普拉斯矩阵L的后N行和前Q列得到，分块矩阵L₂₂通过提取半正定拉普拉斯矩阵L的后N行和后N列得到；

(10)求解线性方程得到S₂中群智感知指纹的位置标签集合R₂：

R₂L₂₂＝-R₁L₁₂

建立指纹库Database：

Database＝[(r′₁,rss′₁),(r′₂,rss′₂),...,(r′_Q,rss′_Q),(r₁,rss₁),...,(r_N,rss_N)]。