一种基于贝叶斯后验概率的定位方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及定位领域，尤其是一种基于贝叶斯后验概率的定位方法及装置.本发明专利技术针对现有技术存在的问题，提供一种处理方法及装置，在没有干扰的环境中收集训练数据，建立模型用训练数据根据极大似然法算出；由于用户收集型号的是未知的，我们通过改变，（对其做平移）来获得不同手机下可能的信号；将抽取的每一次信号通过贝叶斯后验概率最大大化方法得到定位位置，进一步的，通过定位方法结合地图信息处理，得到室内导航路线。本发明专利技术通过网状数据库模块、估计值计算模块以及贝叶斯后验概率定位模块配合完成室内定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及定位领域，尤其是一种基于贝叶斯后验概率的定位方法及装置。
技术介绍
现有的指纹识别算法，基于RSSI测距原理，将信号强度转换为发射源到接收器之间的距离，然后基于三角形定位原理进行定位。由于WiFi信号抗干扰性差，若存在人为遮挡以及接收信号器材的差异，会导致接收的WiFi有较大的误差，从而在将信号强度转换为距离时导致误差，最终对定位精度产生影响。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：针对现有技术存在的问题，提供一种基于贝叶斯后验概率的定位方法及装置，在没有干扰的环境中收集训练数据，建立模型yij＝αi+βilog(dij)+εij用训练数据根据极大似然法算出εij，αi，βi；由于用户收集型号的是未知的，我们通过改变αi，βi(对其做平移)来获得不同手机下可能的信号；将抽取的每一次信号通过贝叶斯后验概率最大大化方法得到定位位置，进一步的，通过定位方法结合地图信息处理，得到室内导航路线。本专利技术采用的技术方案如下：一种基于贝叶斯后验概率的定位方法包括：步骤1：在无干扰环境中，将场地划分为若干网格格点，并为每个网格格点编号，得到网格格点编号值i，通过网格格点编号值以及其周围能行走位置的网格格点编号值做一个网状数据库；在无干扰环境中通过不同手机型号收集每个网格格点的WiFi信号强度值yij；所述手机型号、网格格点编号值与手机对应的WiFi信号强度值yij相对应；步骤2：针对手机型号t建立模型yij＝αt+βtlog(dij)+εij，得到εij、αt以及βt的关系，然后根据极大似然函数计算得到αt，βt，μij，σij；通过改变αt，βt来获得不同手机对应的参数αz以及βz；其中i为某一手机对应网格格点编号值，j为某一手机对应网格格点上无线路由器编号值，yij为手机在第i点处从第j个无线路由器接收的WIFI信号；dij为第i个无线路由器到第j个无线路由器之间距离，为已知值；εij为手机在第i个网格格点对第j个无线路由器信号的测量误差服从N(μij,σij)分布，其中μij为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的均值，σij为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的方差值；步骤3：在定位阶段，通过手机收集m个无线路由器WIFI信号，设定其中k个WIFI信号无干扰，其余m-k个信号中存在有干扰的信号；其中，P(new|i)=Πj=1k12πσijexp[-(yij-αz-βz-log(dij)-μij)22σij2Πj=k+1mΦ(yij-αz-βzlog(dij)-μijσij)]]>针对训练阶段得到不同的αz与βz，从m个ap中随机抽k个信号，代入贝叶斯后验概率P(news|i)，得出后验概率最大化的格点编号值，所有格点编号的频数记为F；所有格点编号的众数取出，作为储备输出一记为P；然后手机加载地图信息，对所有格点编号值进行处理后得到室内导航路线。进一步的，所述步骤2中针对手机型号t建立模型yij＝αt+βtlog(dij)+εij，得到εij、αt以及βt的关系，然后根据极大似然函数计算得到αt，βt，μij，σij；具体包括：步骤21：针对手机信号i建立模型yij＝αt+βtlog(dij)+εij，得到εij、αt以及βt的关系，然后根据不同手机收集的信号数据建立极大似然函数L：其中其中t为不同手机型号，T为手机数量值；Nt为不同手机样本个数；步骤22：用梯度下降法，获得αt，βt，μij，σij；其中αt为某个型号手机的α值，βt为某个信号收到β值；为在某一信号手机在i点接收到所有无线路由器信号值，为已知值；I为总点位编号值，为已知值；J为无线路由器的总数，为已知值。进一步的，所述步骤2中通过改变αt，βt来获得不同手机对应的参数αz以及βz具体过程是：构建αz为区间[α0,αq]中的均匀点，则αz＝α0+z*(αq-α0)/p；其中α0＝min{αt:t＝1,2...T本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于贝叶斯后验概率的定位方法，其特征在于包括：步骤1：在无干扰环境中，将场地划分为若干网格格点，并为每个网格格点编号，得到网格格点编号值i，通过网格格点编号值以及其周围能行走位置的网格格点编号值做一个网状数据库；在无干扰环境中通过不同手机型号收集每个网格格点的WiFi信号强度值yij；所述手机型号、网格格点编号值与手机对应的WiFi信号强度值yij相对应；步骤2：针对手机型号t建立模型yij＝αt+βt log(dij)+εij，得到εij、αt以及βt的关系，然后根据极大似然函数计算得到αt，βt，μij，σij；通过改变αt，βt来获得不同手机对应的参数αz以及βz；其中i为某一手机对应网格格点编号值，j为某一手机对应网格格点上无线路由器编号值，yij为手机在第i点处从第j个无线路由器接收的WIFI信号；dij为第i个无线路由器到第j个无线路由器之间距离，为已知值；εij为手机在第i个网格格点对第j个无线路由器信号的测量误差服从N(μij,σij)分布，其中μij为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的均值，σij为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的方差值；步骤3：在定位阶段，通过手机收集m个无线路由器WIFI信号，设定其中k个WIFI信号无干扰，其余m‑k个信号中存在有干扰的信号；其中，针对训练阶段得到不同的αz与βz，从m个ap中随机抽k个信号，代入贝叶斯后验概率P(news|i)，得出后验概率最大化的格点编号值，所有格点编号的频数记为F；所有格点编号的众数取出，作为储备输出一记为P；然后手机加载地图信息，对所有格点编号值进行处理后得到室内导航路线。...

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯后验概率的定位方法，其特征在于包括：
步骤1：在无干扰环境中，将场地划分为若干网格格点，并为每个网格格点编号，得到网
格格点编号值i，通过网格格点编号值以及其周围能行走位置的网格格点编号值做一个网
状数据库；在无干扰环境中通过不同手机型号收集每个网格格点的WiFi信号强度值yij；所
述手机型号、网格格点编号值与手机对应的WiFi信号强度值yij相对应；
步骤2：针对手机型号t建立模型yij＝αt+βtlog(dij)+εij，得到εij、αt以及βt的关系，然
后根据极大似然函数计算得到αt，βt，μij，σij；通过改变αt，βt来获得不同手机对应的参数αz以及βz；其中i为某一手机对应网格格点编号值，j为某一手机对应网格格点上无线路由器
编号值，yij为手机在第i点处从第j个无线路由器接收的WIFI信号；dij为第i个无线路由器
到第j个无线路由器之间距离，为已知值；εij为手机在第i个网格格点对第j个无线路由器信
号的测量误差服从N(μij,σij)分布，其中μij为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的均
值，σij为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的方差值；
步骤3：在定位阶段，通过手机收集m个无线路由器WIFI信号，设定其中k个WIFI信号无
干扰，其余m-k个信号中存在有干扰的信号；其中，
针对训练阶段得到不同的αz与βz，从m个ap中随机抽k个信号，代入贝叶斯...

【专利技术属性】
技术研发人员：林华珍，周飞，
申请(专利权)人：林华珍，
类型：发明
国别省市：四川;51