[发明专利]一种应用于室内定位中的基于AP选择定位方法

摘要

本发明公开了一种应用于室内定位中的基于AP选择定位方法，该方法以支持向量机准则函数作为判别准则，在指纹库建立时进行AP(Access Point)选择，在线定位时使用贝叶斯概率权重计算位置坐标。指纹库建立时，利用支持向量机准则函数计算超平面距离，选择一组最具有判别能力的AP作为指纹库建立时AP选择结果。在线定位时，定位前进行信号粗大处理，定位时利用用贝叶斯权重定位算法，将贝叶斯概率值作为权重来对目标坐标进行加权求平均，最后得出目标位置坐标。本方法有利于降低定位过程中计算复杂度，剔除对定位无用的AP，提高定位精度。

主权项

1.一种应用于室内定位中的基于AP选择定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：数据采集，在待定位区域设定n个方格，在每个方格中心上方采集L次AP信号值，采集数据时分别朝东西南北四个方向各采集L/4次；统计待定位区域中的采集数据，找出确保设定百分比以上参考点均能接收信号的最大AP个数k；确定要用于定位的AP个数d，k＞d；步骤二：从k个AP中选择d个AP共有种组合方法，对于所有参考点，选择第m种组合方式，计算该种组合方式下每个参考点的AP信号值与剩余参考点AP信号值的支持向量机超平面距离，所述支持向量机超平面距离的计算步骤为：求解公式(1)在(2)、(3)约束下α_i和α_j的最优解α^*，利用α^*及公式(4)求得超平面距离d_mq；对于第m种选择方式时，每个参考点与剩余参考点距离之和为选择使最大的一组AP，为指纹库建立时AP选择结果；0＜＜α_i＜＜C           (3)其中i＝1～N，d_mq为第m种选择方式第q个参考点的超平面距离，α_i和α_j分别为第i及第j个训练数据对应的支撑向量系数，为需要求解值；对于任一个参考点，所有的训练集为：DataSet＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，...(X_N，y_N)}其中(x_i，y_i)的x_i为AP数值，y_i为类别值，在对一个参考点进行超平面距离计算时，若x_i属于该参考点则y_i为+1，不属于该参考点的数据y_i为‑1，C为经验值，通过交叉验证得到，N为训练集个数，其中核函数为σ为核函数宽度，为0.1～0.4；步骤三：每一种组合方式下求得的支持向量机超平面距离有n个，选择n个支持向量机超平面距离之和最大的一种组合方式对应的AP作为指纹库建立时的AP选择；步骤四：在线进行目标定位时，在与n个参考点中的任一个进行匹配时，连续采集三组信号值，在指纹库建立时AP选择的基础上进一步考虑在线接收到的AP信号值，分别求出三组信号各AP的标准差γ和平均值Δ，若每个AP与平均值差的绝对值大于γ，则该AP信号值用平均值Δ代替，最后取三组信号均值作为在线定位信息与指纹库中相应的AP利用贝叶斯算法进行计算，选取概率值从大到小的M个参考点，将这些参考点概率值进行归一化处理得到M个权值，将M个参考点的坐标进行加权求平均最后输出目标位置坐标。