[发明专利]一种基于误差半监督学习的室内定位方法

摘要

本发明提供了一种基于误差半监督学习的室内定位方法，所述方法包括：在室内m个已知高精度定位数据的测量点处，记录扫描到的N个wifi信号的信号强度信息及通过wifi信号进行定位的定位数据；由此获取定位误差矢量；在n个待测量点处，记录扫描到的N个wifi信号及通过wifi信号进行定位的定位数据；利用m个含定位误差的定位数据，采用基于图的半监督学习方法对n个不含定位误差的定位数据进行定位误差学习，获取到误差估计值矢量；最后，利用误差估计值矢量修正n个待测量点的定位数据由此获得高精度定位结果。本发明的方法利用信号和定位误差之间的相关性，采用半监督学习方法，建立误差估计模型，实现对定位结果的修正，从而大大改善了定位精度。

主权项

1.一种基于误差半监督学习的室内定位方法，所述方法包括：在室内m个已知定位数据的测量点处，记录扫描到的N个wifi信号的信号强度信息及通过wifi信号进行定位的定位数据；由此获取定位误差矢量；在n个待测量点处，记录扫描到的N个wifi信号及通过N个wifi信号进行定位的定位数据；利用m个含定位误差的定位数据，采用基于图的半监督学习方法对n个不含定位误差的定位数据进行定位误差学习，获取到误差估计值矢量；最后，利用误差估计值矢量修正n个待测量点的定位数据由此获得定位结果；所述方法具体包括：步骤1)在室内m个已知定位信息的测量点处，移动终端按照固定的频率对室内N个wifi信号进行扫描，记录每个wifi的信号强度信息及通过N个wifi信号进行定位的定位数据；由此获取定位误差矢量；所述m个测量点的定位信息通过定位设备的测量获得，记为x_i(i＝1…m)；通过N个wifi信号进行定位的定位数据记为则移动终端在这m个测量点的定位误差为定位误差矢量为：Y_m＝[Δx₁，Δx₂，…Δx_m]^T移动终端在这m个测量点接收到的N个WiFi的信号强度矢量为：S_l＝(P₁^(l) P₂^(l) … P_N^(l))，l＝1…m；步骤2)在n个待测量点处，移动终端按照固定的频率对室内N个wifi信号进行扫描，记录每个wifi的信号强度信息及通过N个wifi信号进行定位的定位数据；移动终端在这n个待测量点处接收到的N个WiFi的信号强度矢量为：S_l＝(P₁^(l) P₂^(l) … P_N^(l))，l＝m+1，…，m+n这n个待测量点通过N个wifi信号进行定位的定位数据记为：步骤3)对于所述步骤1)和步骤2)获取的m+n个测量点的测量数据，利用n个含定位误差的定位数据，采用基于图的半监督学习方法对n个不含定位误差的定位数据进行定位误差学习；获取到误差估计值矢量f_n＝[Δx_m+1，Δx_m+2，…Δx_m+n]^T；步骤4)根据误差估计值矢量f_n，修正n个待测量点的定位数据由此获得高精度定位结果；其中，y_i为第i‑m个待测量点的高精度定位结果；步骤5)输出修正后的n个待测量点的高精度定位结果y_i(i＝m+1，…m+n)。