[发明专利]一种基于误差迁移学习的高精度室内定位方法

摘要

本发明提供了一种基于误差迁移学习的高精度室内定位方法，所述方法包括：步骤1)移动终端A在划分的网格点上分别对室内的所有wifi信号进行扫描，获取信号强度数据和带有定位误差的定位数据的矩阵V；移动终端B在m个待测量点上对所有wifi信号进行扫描，获取信号强度数据和定位数据的矩阵；步骤2)将矩阵V和矩阵进行转置和归一化处理；步骤3)对所述移动终端A的定位误差信息进行学习，得到基向量矩阵X和基向量系数矩阵S；步骤4)将矩阵在基向量系数矩阵S下进行分解，得到基向量系数矩阵；步骤5)利用矩阵S和，采用基于向量的相似度比较方法对移动终端B在待测量点处的定位结果进行误差修正，得到修正后的定位结果。

主权项

1.一种基于误差迁移学习的高精度室内定位方法，所述方法包括：步骤1)移动终端A在划分的网格点上分别对室内的所有wifi信号进行扫描，获取信号强度数据和带有定位误差的定位数据的矩阵V；移动终端B在m个待测量点上对所有wifi信号进行扫描，获取信号强度数据和定位数据的矩阵步骤2)将矩阵V和矩阵进行转置和归一化处理；步骤3)对所述移动终端A的定位误差信息进行学习，得到基向量矩阵X和基向量系数矩阵S；步骤4)将向量在基向量系数矩阵S下进行分解，得到基向量系数矩阵步骤5)利用两个基向量系数矩阵S和采用基于向量的相似度比较方法对移动终端B在待测量点处的定位结果进行误差修正，得到修正后的定位结果；所述步骤3)的实现过程为：建立最优化问题：s.t.||X||²≤C其中，X为待求的基向量矩阵，维数为N行M列，M≤J×K；S为基向量系数矩阵，维数为M行J×K列；C为给定基向量2范数约束上限值；β为给定的参数值；采用迭代优化算法对上述最优化问题进行求解，得到优化后的基向量矩阵X和基向量系数矩阵S；所述步骤4)的实现过程为：矩阵的基向量系数矩阵的计算公式为：上式中为拉格朗日乘子，令其中，Tr表示求矩阵的迹；采用牛顿法迭代更新公式为：其中，μ为给定的系数，为迹相对于矩阵的一阶导数；为二阶导数；迭代计算得到基向量系数矩阵