[发明专利]信号指纹预测的Stiefel优化方法、系统及介质

说明书

本发明提供了一种信号指纹预测的Stiefel优化方法、系统及介质，包括：算法参数获取步骤：获得Stiefel流形算法的参数；迭代计算步骤：根据获得的Stiefel流形算法的参数进行迭代计算，获得最终的补全矩阵。本发明能够利用较少的数据对矩阵进行较大程度的恢复，简化了经典的Stiefel流形优化算法，以适应指纹预测的特性，本发明的方法相对于Grassmann流形方法来说能够更快实现收敛。

技术领域

本发明涉及通信、导航定位技术领域，具体地，涉及信号指纹预测的Stiefel优化方法、系统及介质。尤其地，涉及一种利用有限的测量的无线信号数据得到更多的预测的测量数据的方法。

背景技术

蜂窝网络定位一直以来都是国家驱动的用来对紧急情况发生地区进行的定位的技术，例如北美的E911和欧洲的E112。现在广泛应用的室外定位技术主要是GPS，但是由于许多紧急情况时发生在室内场馆的，由于书内环境的复杂性，GPS并不能够满足E911的定位需求，因此许多研究人员将目光转向基于蜂窝网络的室内定位技术。由于现在的LTE手机在进行通信的时候会项数据中心返回手机测量到的数据，这些数据中就包含了类似于接收信号强度信息(RSSI)的无线信号信息。这些信息可以被看作是一种被观测点的无线信号指纹，利用这一特性可以建立一个无线信号指纹数据库，从而可以实现对于手机的室内定位。

在基于无线信号指纹的定位中，最大的难题就是无线信号指纹数据库的建立。通常来说需要进行定位的区域很大，因此为了进行高精度的定位，需要进行大量的数据库指纹测量工作。现在用来解决这个问题的手段一般有以下几种。第一通过安装特定的手机软件，将接收到的信号自动回传。第二利用建立的信号传播模型对信号指纹进行预测；第三可以利用移动轨迹追踪的方式将用户的数据与时间和路线进行匹配，从而导出连续的用户数据的位置信息。虽然这些有趣的想法可以帮助处理特定情况，但在城市层面进行大规模户外指纹预测的系统方法仍然是一个悬而未决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种信号指纹预测的Stiefel优化方法、系统及介质。

根据本发明提供的一种信号指纹预测的Stiefel优化方法，包括：

算法参数获取步骤：获得Stiefel流形算法的参数；

迭代计算步骤：根据获得的Stiefel流形算法的参数进行迭代计算，获得最终的补全矩阵。

优选地，所述Stiefel流形算法的参数包括：

Stiefel流形算法的迭代方向、目标函数、迭代公式、迭代步长；

所述算法参数获取步骤包括：

迭代方向获取步骤：确定Stiefel流形算法的迭代方向；

目标函数获取步骤：确定Stiefel流行算法的目标函数；

迭代公式获取步骤：确定Stiefel流形算法的迭代公式；

迭代步长获取步骤：确定Stiefel流形算法的迭代步长。

优选地，所述迭代方向获取步骤：

若设目标函数为F,则以目标函数F的梯度为本方法的算法迭代方向。

所述目标函数获取步骤：

确定目标函数如下：

其中，

F(U_d)表示目标函数F；

[]_Ω表示矩阵中的非零元素；