一种室内定位系统快速搭建方法技术方案

本发明专利技术涉及一种室内定位系统快速搭建方法，包括以下步骤：步骤a，设置目标室内定位空间基于WiFi信号强度数据的室内定位环境；步骤b，组建相似室内定位空间位置指纹库集；步骤c，在目标室内定位空间采集WiFi信号强度数据，构成目标室内定位空间位置指纹库；步骤d，采用迁移学习方法从相似室内定位空间的位置指纹库集的知识矩阵中确定最佳知识矩阵。采用本发明专利技术所述的室内定位系统快速搭建方法在搭建过程中采用迁移学习的方法，减少了室内定位系统的位置指纹采集量，大大降低了搭建室内定位系统的时间周期和人力成本。同时在定位系统搭建过程中，能持续增加有效的室内定位空间的位置指纹库数据量，不断提高新的室内定位系统的搭建效率。

Method for quickly building indoor positioning system

The invention relates to a method for the rapid establishment of indoor positioning system, which comprises the following steps: step a, setting the target space for indoor environment, indoor positioning based on WiFi signal intensity data; step B, set up similar indoor positioning spatial location fingerprint database set; step C, the target of indoor positioning space acquisition WiFi signal intensity data, a target chamber locate the fingerprint database; step D, the best knowledge matrix determined by knowledge matrix from the position of fingerprint similarity of indoor positioning space set transfer learning method in. By using the method of transfer learning used in the build process to quickly build a method of indoor positioning system of the invention, to reduce the amount of indoor positioning system location fingerprint acquisition, greatly reduce the building indoor positioning system cycle time and manpower cost. At the same time, in the process of building the positioning system, it can continuously increase the location of the indoor location, the amount of fingerprint database, and improve the efficiency of the new indoor positioning system.

【技术实现步骤摘要】
一种室内定位系统快速搭建方法
本专利技术涉及室内定位系统，特别是涉及一种室内定位系统快速搭建的搭建方法。
技术介绍
在现代定位技术中，室外定位技术完成使命之后的“最后一公里”导航衍生出了室内定位技术。现有的室内定位技术在城市居民生活中有着极大的现实需求，通常情况下采用基于WiFi信号强度的室内定位系统，由于其具有较低的硬件成本，较高的定位精度等特点而受到了广泛的研究应用。然而，现有的基于WiFi信号强度的室内定位系统在搭建过程中，需要花费大量的人力成本和时间成本用于采集位置指纹数据和构成目标定位空间的有效位置指纹库，这些问题很大程度限制了基于WiFi信号强度的室内定位系统在实际应用中快速推广和大面积的使用。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种采用迁移学习技术对室内定位系统进行快速搭建的搭建方法。一种室内定位系统快速搭建方法，包括以下步骤：步骤a，设置目标室内定位空间基于WiFi信号强度数据的室内定位环境；步骤b，组建相似室内定位空间位置指纹库集；步骤c，在目标室内定位空间采集WiFi信号强度数据，构成目标室内定位空间位置指纹库；步骤d，采用迁移学习方法从相似室内定位空间的位置指纹库集的知识矩阵中确定最佳知识矩阵。优选的，在步骤a中，设置目标室内定位空间的定位环境的方法包括下列步骤：步骤a1，将目标室内定位空间分割为N个信标区域；步骤a2，在目标室内定位空间设置M个WiFi信号强度嗅探器；在步骤b中，组建相似室内定位空间位置指纹库集的方法包括下列步骤：步骤b1，将已知的室内定位空间的位置指纹库数据收集到源位置指纹库集；步骤b2，从源位置指纹库集选出作为目标室内定位空间的相似室内定位空间的位置指纹库，并组建成相似室内定位空间位置指纹库集；在步骤c中，从目标室内定位空间的每个信标区域Li(1≤i≤N)采集WiFi信号强度数据，将数据处理后储存在数据库中，并使用一个多元组表示每一个数据单元，其表示方法如下：(RSS1，RSS2，...，RSSM，Li)每一个数据单元都表示信标区域Li收集到的M个Wifi信号强度数据，其中RSSj(1≤j≤M)表示第j个WiFi信号强度嗅探器接收到的WiFi信号强度数据；将目标室内定位空间的位置指纹表示为rt＝{RSS1，RSS2，...，RSSM}，并且一个信标区域能够对应多个位置指纹，设置Rt为rt的集合，使得Rt为目标室内定位空间位置指纹库；在步骤d中，确定最佳知识矩阵的方法包括下列步骤：步骤d1，构建相似室内定位空间知识矩阵池；步骤d2，从相似室内定位空间知识矩阵池中计算出适合目标室内定位空间的最佳知识矩阵。优选的，在步骤b中，相似室内定位空间是与目标室内定位空间设置了相同数量WiFi信号强度嗅探器的室内定位空间；在步骤c中，在目标室内定维空间内，从每个信标区域选取的WiFi信号强度数据采集点的数量为2个，使得一个信标区域能够对应2个位置指纹，在每个采集点采集WiFi信号强度数据所持续的时间为2分钟。优选的，在步骤d1中，设置K为每个相似室内定位空间中WiFi信号强度分布的知识矩阵，并且设置P为知识矩阵K的集合，使得P为相似室内定位空间的知识矩阵池；对于每一个相似室内定位空间的WiFi信号强度数据，能够使用以下公式来计算一个知识矩阵：公式中tr(·)表示求矩阵的迹，B的值设置为100，p的值设置为2，其中Rs为该相似室内定位空间的位置指纹库，N为在该相似室内定位空间中收集的位置指纹数据的数量值；I为单位矩阵；Y为Rs中位置指纹与信标区域关系的核矩阵，Y(i，j)＝1表示Rs中对应的Li相等，同时表示收集于同一信标区域，否则Y(i，j)＝-1；通过计算后能够得到K＝LLT，其中L为知识矩阵K经过奇异值分解后处理得到的矩阵，Q为与一个目标室内定位空间相对应的相似室内定位空间的数量值，最后得到P＝{K1，K2，...，KQ}；在步骤d2中，设置Kt为目标室内定位空间所对应的最佳知识矩阵，从相似室内定位空间知识矩阵池P中计算出适合目标室内定位空间的最佳知识矩阵Kt的方法包括下列步骤：步骤d21，计算每一个相似室内定位空间与目标室内定位空间的位置指纹库相似性，计算公式如下：Si＝-(c1*MMDi+c2*Difi)其中c1，c2∈(0，1)，并且c1+c2＝1，Difi设置为相似室内定位空间与目标室内定位空间信标区域数量的差值，MMDi设置为相似室内定位空间与目标室内定位空间的位置指纹库的最大均值差异，最大均值差异的计算公式为：其中Rs为相似室内定位空间所对应的位置指纹库，Rt为目标室内定位空间所对应的位置指纹库，位置指纹其中Ns，Nt为Rs，Rt的列数，表示位置指纹的数量；步骤d22，计算最佳知识矩阵Kt的方法如下：计算每一个相似室内定位空间与目标室内定位空间的位置指纹库关联度，计算公式如下：其中知识矩阵Ki∈P，Yt为Rt中位置指纹与信标区域关系的核矩阵，Yt(i，j)＝1表示Rt中对应的Li相等，同时表示收集于同一信标区域，否则Yt(i，j)＝-1；其中使得关联度Degreei取最大值时的知识矩阵Ki就为最佳知识矩阵Kt。优选的，与一个目标室内定位空间对应的相似室内定位空间的数量Q的值为10。优选的，在步骤d21中，设置c1＝0.8，c2＝0.2。优选的，在步骤a1中，将目标室内定位空间分割为N个均匀分布的信标区域。优选的，WiFi信号强度嗅探器为无线路由器。采用本专利技术所述的室内定位系统快速搭建方法，减少了基于WIFI信号强度的室内定位系统的离线指纹数据的采集量，在系统搭建过程中采用迁移学习的方法，大大降低了搭建室内定位系统的时间周期和人力成本。同时在定位系统搭建过程中，能持续增加有效的室内定位空间的位置指纹库数据量，不断提高新的室内定位系统的搭建效率。附图说明图1为本专利技术实施例的流程示意图。具体实施方式本专利技术所涉及的室内定位系统包括了WiFi信号强度嗅探器、无线设备以及后台服务器。在定位过程中首先设置WiFi信号强度嗅探器处于Monitor运行模式，无线设备主动发送无线数据链路帧，然后由WiFi信号强度嗅探器捕获所述无线数据链路帧，并解析获取的无线数据链路帧中包含的无线设备信号强度数据以及无线设备的MAC地址相关数据，最后由WiFi信号强度嗅探器将获取的数据附上自己的MAC地址数据后发送到后台服务器进行处理，完成对无线设备的室内定位工作。通常在定位系统开始正常工作之前，需要对整个室内定位环境的位置指纹数据进行采集处理，其中位置指纹数据包含了定位空间中某一点位置的WiFi信号强度数据，为了提高定位精度，普通的方法往往采取增加WiFi信号强度采集点数量的方式，而对该数据进行大量逐点采集及处理数据的工作量非常大，人力成本高，周期长。本专利技术在室内定位系统的搭建过程中采用迁移学习的方法对只有少量采集点的目标室内定位空间的位置指纹数据进行辅助处理，能快速有效的完成定位系统的搭建，实现对无线设备的室内定位工作。其中无线设备包括那些能通过WiFi无线局域网连接到网络的所有设备，如智能手机、笔记本电脑、智能手环或者数码相机等设备；而WiFi信号强度嗅探器包括所有能运行在Monitor运行模式下的网络设备，运行在该模式下的网络设备能捕获无线数据链路帧，而市面上大多数无线本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种室内定位系统快速搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a，设置目标室内定位空间基于WiFi信号强度数据的室内定位环境；步骤b，组建相似室内定位空间位置指纹库集；步骤c，在目标室内定位空间采集WiFi信号强度数据，构成目标室内定位空间位置指纹库；步骤d，采用迁移学习方法从相似室内定位空间的位置指纹库集的知识矩阵中确定最佳知识矩阵。

【技术特征摘要】
1.一种室内定位系统快速搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a，设置目标室内定位空间基于WiFi信号强度数据的室内定位环境；步骤b，组建相似室内定位空间位置指纹库集；步骤c，在目标室内定位空间采集WiFi信号强度数据，构成目标室内定位空间位置指纹库；步骤d，采用迁移学习方法从相似室内定位空间的位置指纹库集的知识矩阵中确定最佳知识矩阵。2.根据权利要求1所述的一种室内定位系统快速搭建方法，其特征在于，在步骤a中，设置目标室内定位空间的定位环境的方法包括下列步骤：步骤a1，将目标室内定位空间分割为N个信标区域；步骤a2，在目标室内定位空间设置M个WiFi信号强度嗅探器；在步骤b中，组建相似室内定位空间位置指纹库集的方法包括下列步骤：步骤b1，将已知的室内定位空间的位置指纹库数据收集到源位置指纹库集；步骤b2，从源位置指纹库集选出作为目标室内定位空间的相似室内定位空间的位置指纹库，并组建成相似室内定位空间位置指纹库集；在步骤c中，从目标室内定位空间的每个信标区域Li(1≤i≤N)采集WiFi信号强度数据，将数据处理后储存在数据库中，并使用一个多元组表示每一个数据单元，其表示方法如下：(RSS1，RSS2，...，RSSM，Li)每一个数据单元都表示信标区域Li收集到的M个Wifi信号强度数据，其中RSSj(1≤j≤M)表示第j个WiFi信号强度嗅探器接收到的WiFi信号强度数据；将目标室内定位空间的位置指纹表示为rt＝{RSS1，RSS2，...，RSSM}，并且一个信标区域能够对应多个位置指纹，设置Rt为rt的集合，使得Rt为目标室内定位空间位置指纹库；在步骤d中，确定最佳知识矩阵的方法包括下列步骤：步骤d1，构建相似室内定位空间知识矩阵池；步骤d2，从相似室内定位空间知识矩阵池中计算出适合目标室内定位空间的最佳知识矩阵。3.根据权利要求2所述的一种室内定位系统快速搭建方法，其特征在于，在步骤b中，相似室内定位空间是与目标室内定位空间设置了相同数量WiFi信号强度嗅探器的室内定位空间；在步骤c中，在目标室内定位空间内，从每个信标区域选取的WiFi信号强度数据采集点的数量为2个，使得一个信标区域能够对应2个位置指纹，在每个采集点采集WiFi信号强度数据所持续的时间为2分钟。4.根据权利要求2或3中任一项所述的一种室内定位系统快速搭建方法，其特征在于，在步骤d1中，设置K为每个相似室内定位空间中WiFi信号强度分布的知识矩阵，并且设置P为知识矩阵K的集合，使得P为相似室内定位空间的知识矩阵池；对于每一个相似室内定位空间的WiFi信号强度数据，能够使用以下公式来计算一个知识矩阵：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，夏宇声，张浩，冯亮，石欣，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50