【技术实现步骤摘要】
一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法
本专利技术涉及室内定位领域，具体是一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法。
技术介绍
在这万物感知、万物互联的时代，基于位置的定位服务在其中扮演着愈发重要的角色。以GPS、北斗等为代表的卫星导航定位模块，已经可以为用户提供较为精准的室外定位服务。然而，受遮蔽物、强磁场、高大建筑等复杂地形地貌的影响，基于卫星导航的定位系统在室外有时也会存在偏差、甚至出现无法定位的情况，更不用说在环境更为复杂的室内了。室内定位发展至今，已有不少的定位技术与相应的优化算法，并取得一定的成果。不过室内定位目前最大的问题，仍然是室内复杂的电磁与物理环境、人体等障碍物的遮挡以及其他无线电子设备信号的干扰等因素，导致的定位精度不够的问题。即如何让不同型号的智能移动终端，在不同的室内环境下都能获取较为准确的定位、让用户满意，是目前室内定位技术亟待解决的瓶颈。目前，定位技术主要有：(蓝牙)、UWB(UltraWideband，超宽带)、IR(InfraredRadiation，红外线)定位、RFID(RadioFrequenc...
【技术保护点】
1.一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法，其特征在于，主要包括以下步骤：1)确定待定位的室内区域和室内区域的数字地图；2)在所述室内区域构建h个Wi‑Fi热点；3)依据所述室内区域的环境，规划n个定位参考标识点；并分别在每个所述标识点上采集k次Wi‑Fi信号接收强度值；4)对所述Wi‑Fi信号接收强度值进行预处理；利用预处理后的Wi‑Fi信号接收强度值构建Wi‑Fi位置指纹库；Wi‑Fi位置指纹库中将Wi‑Fi信号接收强度值分为P个类别；5)利用网络自适应相似度分类算法构建室内定位模型；将所述Wi‑Fi位置指纹库中的数据作为室内定位模型的输入，从而对室内定...
【技术特征摘要】
1.一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法，其特征在于，主要包括以下步骤：1)确定待定位的室内区域和室内区域的数字地图；2)在所述室内区域构建h个Wi-Fi热点；3)依据所述室内区域的环境，规划n个定位参考标识点；并分别在每个所述标识点上采集k次Wi-Fi信号接收强度值；4)对所述Wi-Fi信号接收强度值进行预处理；利用预处理后的Wi-Fi信号接收强度值构建Wi-Fi位置指纹库；Wi-Fi位置指纹库中将Wi-Fi信号接收强度值分为P个类别；5)利用网络自适应相似度分类算法构建室内定位模型；将所述Wi-Fi位置指纹库中的数据作为室内定位模型的输入，从而对室内定位模型进行训练，得到训练后的室内定位模型，并确定训练后的室内定位模型的权重；6)训练后的室内定位模型接收待定位点的h个Wi-Fi热点的Wi-Fi信号接收强度值，对待定位点的h个Wi-Fi热点的Wi-Fi信号接收强度值进行分类匹配，确定待定位点的地理位置，并在室内区域的数字地图上进行标识。2.根据权利要求1所述的一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法，其特征在于：所述预处理主要包括异常值剔除、空白值填充和归一化；所述异常值为因中途中断、上传数据丢包和采集应用异常关闭造成采集组数不达标的值；空白值为在采集组数达标，但是其中若干行或若干元素的信号接收强度值等于或接近-100的值；异常值剔除和空白值填充的方法为K近邻算法。3.根据权利要求1所述的一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法，其特征在于：构建确定训练后的室内定位模型权重的主要步骤如下：1)基于预处理后的Wi-Fi信号接收强度值，构建训练集L和验证集C；2)搭建神经网络；所述神经网络主要包括输入层、m层隐含层和输出层；2.1)将训练集L的每行数据作为输入数据输入到神经网络的输入层，并赋予神经网络输入层的初始权重w1j；2.2)利用sigmod函数调控输入层的每个神经元是否通行输入数据；通行的输入数据传入到隐含层第一层中，赋予隐含层第一层的初始权重w2j；2.3)利用sigmod函数调控隐含层第一层的每个神经元是否通行输入数据；通行的输入数据传入到隐含层第二层中，赋予隐含层第二层的初始权重w3j；2.4)重复步骤2.3，直至通行的输入数据传入到输出层中，赋予输出层的初始权重wm+2j；其中，神经网络第i层的权重如下所示：3)对神经网络进行迭代训练；3.1)前向迭代；3.1.1)计算损失值函数los，即：式中，b为神经元输出类别为1的概率；为snh正则归一化后的值；h为Wi-Fi热点总数；其中，神经元输出类别为1的概率b如下所...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐兵，李志轩，李永强，荣畅畅，王楷，
申请(专利权)人：重庆小富农康农业科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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