基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法，首先对目标环境中的用户运动趋势进行分析；其次，对目标定位区域内的用户运动路径进行仿真，构建用户行为特征与用户所属区域信息熵之间的关系；再次，将WLAN室内定位过程模拟为彩色高斯噪声信道中的信息传播过程；最后，利用模拟系统的信道容量与用户所属区域的信息熵之间的约束关系，推导出WLAN室内定位精度限。本发明专利技术解决了传统WLAN定位精度限评估方法存在的稳定性差和应用范围局限问题。

Estimation Method of WLAN Indoor Location Accuracy Limit Based on User Behavior Characteristics

【技术实现步骤摘要】
基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法
本专利技术属于室内定位技术，具体涉及一种基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法。
技术介绍
随着无线通信技术的发展，人们对无线定位的需求与日俱增。在室外环境，全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)等室外定位系统已经得到了广泛的运用。但在室内，由于室内环境复杂多变、多径效应明显等原因，GPS等室外定位系统的性能差强人意。近年来，随着无线局域网(WirelessLocalAreaNetwork，WLAN)的普及与应用，利用现有的WLAN基础设施进行定位受到人们的广泛关注。与此同时，WLAN室内定位精度限对定位网络的部署和优化具有较强的工程指导作用，因此受到很多了学者的关注。目前，对大多数WLAN室内定位精度限估计方法是基于克拉美罗下限(CramerRaoLowerBound,CRLB)方法开展的。通过采用参考点处各无线接入点(AccessPoint，AP)信号的联合分布概率构造费歇尔信息矩阵(FisherInformationMatrix，FIM)，推导出WLAN定位误差的CRLB。但是，该类方法不仅需要利用信号传播模型构造FIM，而且需要知道AP位置的先验信息。当信号传播模型或AP位置不准确时，该方法会导致较大的估计误差。此外，该方法在单AP的情况下无法工作。为了解决以上问题，有必要开发一种新的基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法，它能解决传统WLAN定位精度限评估方法中存在的稳定性差和应用范围局限问题。本专利技术所述基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法，包括以下步骤：步骤一、对目标环境中用户在各个时间端的运动趋势进行分析；步骤二、在目标定位区域内仿真生成Ntrace条用户运动路径；步骤三、将目标定位区域划分成M个子区域，其中，每个子区域的面积为4d2(＝2d×2d)，d为子区域边长的一半，S为目标环境的面积，M＝S/4d2；步骤四、计算用户所属区域信息熵与子区域尺寸d之间的关系；具体包括以下步骤：步骤四(一)、当子区域尺寸为d时，基于Ntrace条用户运动路径的仿真结果，统计出所有运动路径经过每个子区域的数量步骤四(二)、计算出目标位于子区域的概率步骤四(三)、计算用户所属区域的信息熵步骤四(四)、重复所述步骤四(一)到所述步骤四(三)，计算在不同子区域尺寸d下所属区域信息熵的值；步骤四(五)、对所有与d的值进行对数拟合，得到用户所属区域信息熵与子区域尺寸d之间的关系式其中，α和β分别为系数和截距。步骤五、将室内WLAN定位过程模拟为通信系统的信息传播过程，得到定位误差限与所模拟信道容量之间的关系式步骤六、在参考点wi(i＝1,…,n)上采集来自k个AP的RSS数据RSSi；步骤七、计算实际接收RSS信号的协方差矩阵KY；步骤八、计算RSS信号噪声的协方差矩阵KZ；步骤九、将所模拟通信系统的信道刻画为彩色高斯噪声信道，计算信道容量步骤十、将所述步骤九中信道容量的结果代入所述步骤五的关系式中，得到目标环境的定位精度限本专利技术具有以下优点：本专利技术首先对目标环境中的用户运动趋势进行分析；其次，对目标定位区域内的用户运动路径进行仿真，构建用户行为特征与用户所属区域信息熵之间的关系；再次，将WLAN室内定位过程模拟为彩色高斯噪声信道中的信息传播过程；最后，利用模拟系统的信道容量与用户所属区域的信息熵之间的约束关系，推导出WLAN室内定位精度限。相比于传统位置指纹定位方法，本专利技术的稳定性强、准确性高，且应用范围广。本专利技术能够运用于无线电通信网络环境，主要面向室内WLAN定位方法，解决了传统WLAN定位精度限评估方法存在的稳定性差和应用范围局限问题。附图说明图1为本专利技术中步骤一至步骤十的流程图；图2为彩色高斯噪声信道下的室内WLAN定位过程；图3为彩色高斯噪声信道模型；图4为600条用户运动路径仿真结果；图5为不同子区域尺寸的位置区域信息熵。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。如图1所示的基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法，包括以下步骤：步骤一、对目标环境中用户在各个时间端的运动趋势进行分析；步骤二、在目标定位区域内仿真生成Ntrace条用户运动路径；步骤三、将目标定位区域划分成M个子区域，其中，每个子区域的面积为4d2(＝2d×2d)，d为子区域边长的一半，S为目标环境的面积，M＝S/4d2；步骤四、计算用户所属区域信息熵与子区域尺寸d之间的关系；具体包括以下步骤：步骤四(一)、当子区域尺寸为d时，基于Ntrace条用户运动路径的仿真结果，统计出所有运动路径经过每个子区域的数量步骤四(二)、计算出目标位于子区域的概率步骤四(三)、计算用户所属区域的信息熵步骤四(四)、重复所述步骤四(一)到所述步骤四(三)，计算在不同子区域尺寸d下所属区域信息熵的值；步骤四(五)、对所有与d的值进行对数拟合，得到用户所属区域信息熵与子区域尺寸d之间的关系式其中，α和β分别为系数和截距。步骤五、将室内WLAN定位过程模拟为通信系统的信息传播过程，得到定位误差限与所模拟信道容量之间的关系式：步骤六、在参考点wi(i＝1,…,n)上采集来自k个AP的RSS数据RSSi：其中，n为采样点个数，k为AP数量，N为采样数量。步骤七、计算实际接收RSS信号的协方差矩阵KY：其中，(j＝1,…,k)，E[·]为均值运算。步骤八、计算RSS信号噪声的协方差矩阵KZ：其中，且为步骤九、将所模拟通信系统的信道刻画为彩色高斯噪声信道，计算信道容量步骤十、将所述步骤九中信道容量的结果代入所述步骤五的关系式中，得到目标环境的定位精度限如图2所示，为彩色高斯噪声信道下的室内WLAN定位过程，假设目标的真实位置为wi，则其位置所属区域可以被理想无噪接收信号幅度(即输入码字序列)所编码。经过彩色高斯噪声信道传输后，输出码字序列用来对目标的所属区域进行估计。如图3所示，为彩色高斯噪声信道模型，每个子信道对应一个AP，位置wi处不同AP的理想接收信号幅度之间、噪声幅度之间都是相关的。与此同时，在每一个子信道中，理想接收信号幅度与噪声幅度是相互独立的。如图4所示，为600条用户运动路径仿真结果，颜色越深代表用户在该位置出现的频率越高。如图5所示，为不同子区域尺寸的位置区域信息熵，通过对不同子区域尺寸d下位置区域信息熵的中值进行对数曲线拟合，得到与d的关系式为所拟合的曲线对应的决定系数R2＝0.969，这表示该拟合曲线能够很好地刻画信息熵随子区域尺寸d的变化趋势[49]。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对目标环境中用户在各个时间端的运动趋势进行分析；步骤二、在目标定位区域内仿真生成Ntrace条用户运动路径；步骤三、将目标定位区域划分成M个子区域，其中，每个子区域

【技术特征摘要】
1.基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对目标环境中用户在各个时间端的运动趋势进行分析；步骤二、在目标定位区域内仿真生成Ntrace条用户运动路径；步骤三、将目标定位区域划分成M个子区域，其中，每个子区域的面积为4d2(＝2d×2d)，d为子区域边长的一半，S为目标环境的面积，M＝S/4d2；步骤四、计算用户所属区域信息熵与子区域尺寸d之间的关系；步骤五、将室内WLAN定位过程模拟为通信系统的信息传播过程，得到定位误差限与所模拟信道容量之间的关系式步骤六、在参考点wi(i＝1,…,n)上采集来自k个AP的RSS数据RSSi；步骤七、计算实际接收RSS信号的协方差矩阵KY；步骤八、计算RSS信号噪声的协方差矩阵KZ；...

【专利技术属性】
技术研发人员：王烟濛，周牧，高罗莹，田增山，张小娅，袁慧，李垚鲆，耿小龙，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50