[发明专利]一种信号干扰下的超宽带室内定位方法

说明书

本发明涉及超宽带定位技术领域，公开了一种信号干扰下的超宽带室内定位方法，包括以下步骤：S1、进行重复数据处理、缺失数据处理、异常数据处理以及测量误差处理；S2、依次进行特征提取、模型选择和参数选择；S3、依次建立无信号干扰数据定位模型和有信号干扰数据定位模型，并进行模型泛化能力测试；S4、执行室内运动轨迹定位方法。本发明通过分类预测方法高效准确地区分数据是否存在信号干扰，并在超宽带定位模型中对两种信号分类处理，从而实现在信号干扰下的运动轨迹精确定位；该方法对数据是否存在信号干扰的分类准确率较高；把分类完成的数据作为室内定位技术的输入进行分类处理，从而实现超宽带技术的室内精确定位。

技术领域

本发明涉及超宽带定位技术领域，具体是一种信号干扰下的超宽带室内定位方法。

背景技术

超宽带室内定位技术主要有WIFI定位技术、蓝牙定位技术、红外线定位技术和射频识别定位技术，其中，WIFI定位技术利用区域内安装的无线基站，根据待定位WIFI设备的信号特征，结合无线基站的拓扑结构，从而确定待定位WIFI设备的位置坐标。蓝牙定位技术基于RSSI信号强度进行定位，首先在区域内铺设蓝牙信标，蓝牙设备接收信号并反馈信号，当设备进入范围内时，计算系统中各蓝牙设备之间的距离。红外线定位技术通过红外线标识发射的红外射线，并通过安装在室内的光学传感器接收外界的红外射线，通过对移动目标的角度、方向等信息进行感知，从而达到定位效果。射频识别定位技术通过射频信号对定位目标形成电磁场并生成感应电流，电流把其中携带的信息数据通过多对双向通信不断交换，最后利用三角定位原理实现室内定位。

但是以上四种定位方法普通存在容易受到信号干扰，分类准确率不高，从而导致定位准确度不高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种信号干扰下的超宽带室内定位方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种信号干扰下的超宽带室内定位方法，包括以下步骤：

S1、数据预处理：采集超宽带数据，并进行重复数据处理、缺失数据处理、异常数据处理以及测量误差处理；

S2、建立分类预测模型：对预处理后的数据依次进行特征提取、模型选择和参数选择，从而区分数据中是否存在信号干扰；

S3、建立定位模型：依次建立无信号干扰数据定位模型和有信号干扰数据定位模型，并进行模型泛化能力测试，从而实现物体的室内轨迹精确定位；

S4、执行室内运动轨迹定位方法，得到室内物体的运动轨迹曲线。

作为本发明再进一步的方案：所述S1步骤中，重复数据处理用于分组识别相同或相似数据，并进行去重处理；处理缺失数据用于根据数据特征对数据缺失组进行填补或删除；处理异常数据用于利用箱线图对异常数据进行识别和删除；测量误差处理用于通过对比测量值和校验值的不同，从而识别异常数据并进一步清洗。

作为本发明再进一步的方案：所述S2步骤中，特征提取用于提取距离列并计算每一列的平均值，形成一条包含四个距离数据的平均数行，并在行数据后添加是否存在信号干扰的标签；模型选择用于分别利用包含平均值和中位数的数据建立小样本分类模型，并进行对比实验；参数选择包括确定核函数和保持径向基核函数不变；并采用支持向量机分类算法。

作为本发明再进一步的方案：所述确定核函数用于对不同核函数作对比实验，以选出最优核函数，并在最优核函数条件下进行调参，以此建立分类模型；所述保持径向基核函数不变用于通过交叉验证进行模型参数调优。

作为本发明再进一步的方案：所述S3步骤中，建立无信号干扰数据定位模型包括以下步骤：

S311、将靶点和锚点间距离的差异性作为异常判别指标，引入局部异常因子测距方法LOF，以剔除无效数据和异常数据，得到更加精确的数据项；