[发明专利]一种多分类器全局动态融合的室内定位方法有效
| 申请号： | 201710648602.1 | 申请日： | 2017-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN107360552B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 郭贤生;李林;朱世林;徐峰;邹晶;李会勇 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04W4/33 | 分类号： | H04W4/33;H04W64/00;G01S11/06 |
| 代理公司： | 51230 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 | 代理人： | 徐金琼;刘东 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多分类器全局动态融合的室内定位方法，属于利用多分类器的全局融合和线上动态匹配方法对复杂室内信号源目标进行定位的技术领域，解决权值求并没有充分挖掘多分类器之间的内在关联特性，以及RSS波动较大的环境中融合精度降低的问题。本发明对划分好的各格点采集信号强度建立RSS指纹库；在RSS指纹库中，把每个格点的信号强度值分为两部分，一部分用于学习得到多个分类器，另一部分输入到分类器进行结果预测、并根据结果预测计算每个格点的全局融合权重储存在权重矩阵中；把未知源的RSS值输入到各分类器进行位置估计并和位置估计在权重矩阵中索引的最优融合权重确定未知源的坐标位置。本发明用于室内定位。 | ||
| 搜索关键词： | 多分类器 分类器 格点 结果预测 权重矩阵 全局融合 室内定位 位置估计 未知源 指纹库 采集信号 动态匹配 动态融合 精度降低 内在关联 权重确定 室内信号 坐标位置 融合 源目标 权重 索引 储存 挖掘 全局 学习 | ||
【主权项】：
1.一种多分类器全局动态融合的室内定位方法，其特征在于：如下步骤：/n步骤1、对划分好的各格点采集信号强度建立RSS指纹库；/n步骤2、在RSS指纹库中，把每个格点的信号强度值分为两部分，一部分用于学习得到多个分类器，另一部分输入到分类器进行结果预测、并根据结果预测计算每个格点的全局融合权重向量储存在权重矩阵中；/n步骤2.1、将RSS指纹库中每个格点分成两部分；/n步骤2.2、将每个格点等份取出一部分RSS值输入多个机器学习算法中得到对应的分类器；/n步骤2.3、将每个格点的另一部分RSS值输入到分类器中，得到预测结果，即得到分类器估计的定位位置；/n步骤2.4、根据定义的映射函数和预测结果定义融合误差表达式求解非线性规划问题得到格点上的全局融合权重储存在权重矩阵中；/n所述步骤2.4的具体如下：/n融合误差表达式为：
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