一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法技术

本发明专利技术公开了一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法，通过在室内布置以UWB无线通信设备作为锚节点的定位环境，并将TOA作为指纹的组成元素，然后通过对机器学习模型的训练和测试过程使得定位目标能够自适应的进行定位；在训练阶段，本发明专利技术在定位空间内等间隔指纹采样，将采集到的指纹信息组成指纹数据集；从指纹数据集中选取部分指纹信息作为训练集，使得位置信息和指纹特征信息能够实现映射，并且使用测试集去测试在该指纹个数下的定位精度；逐次增加训练的指纹个数，使用测试集去测试定位精度的变化；当定位精度变化率低于本发明专利技术设定的阈值时，从而找出最合理的指纹个数进行定位，兼顾可靠的定位精度以及较高的运算效率。

【技术实现步骤摘要】
一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法
本专利技术涉及无线通信
，主要涉及一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法。
技术介绍
随着移动通信技术的发展，人们对定位的需求日益增加，位置信息服务受到人们的极大关注。正如《室内外高精度定位导航白皮书》指出，当今社会，人们每天待在室内的时间超过一天时间的80％，室内环境包括家庭住房、公司、超市、卖场、停车场、地下矿场以及隧道等地方。这就导致了室外定位不足以满足人们的生活要求，在室内环境下对人的定位和追踪变得至关重要。然而，被广泛使用的全球定位系统(GPS)在室内环境中不能很好地工作。主要原因是建筑层数和密集度正随着人口的增多,经济的繁荣日益增加,所以GPS信号在穿过建筑后,信号强度会大大减小,传播过程中易受干扰,甚至无法被正常接收，所以在室内环境下选择有效且高精度的定位技术以代替GPS变得至关重要。因此如何实现在室内对目标进行精准定位,满足人们对室内定位的需求是当前的热点问题。现有的用于室内定位的技术,比如Wi-Fi技术,蓝牙技术,Zigbee技术等。然而受限于其自身的特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、搭建基于无线通信室内定位环境，在室内布置以UWB无线通信设备作为锚节点的定位环境，并将TOA作为指纹的组成元素，等间隔采集指纹信息，构建指纹集，并初始化指纹信息个数；另在定位环境中随机运动采集指纹信息，构建测试集。/n步骤2、将指纹信息及其对应的位置坐标作为训练集，选择机器学习模型并对其进行训练；/n步骤3、使用步骤1中构建的测试集，对步骤2中所述已训练的机器学习模型在测试集中进行测试，获取该训练集下模型的定位精度；/n步骤4、增加指纹信息的个数，重复步骤2-3，获取不同指纹信息个数条件下所述步骤3得到的定...

【技术特征摘要】
1.一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、搭建基于无线通信室内定位环境，在室内布置以UWB无线通信设备作为锚节点的定位环境，并将TOA作为指纹的组成元素，等间隔采集指纹信息，构建指纹集，并初始化指纹信息个数；另在定位环境中随机运动采集指纹信息，构建测试集。
步骤2、将指纹信息及其对应的位置坐标作为训练集，选择机器学习模型并对其进行训练；
步骤3、使用步骤1中构建的测试集，对步骤2中所述已训练的机器学习模型在测试集中进行测试，获取该训练集下模型的定位精度；
步骤4、增加指纹信息的个数，重复步骤2-3，获取不同指纹信息个数条件下所述步骤3得到的定位精度，直至指纹集中所有信息全部被使用；
步骤5、根据步骤4获取的定位精度结果，拟合出指纹信息个数相对于定位精度的曲线，根据所述曲线，选择变化率达到设定阈值时的指纹个数作为最优结果；
步骤6、在所述步骤5获得最优指纹采样个数后，完成室内定位系统搭建，用于检测目标具体位置。


2.根据权利要求1所述的一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法，其特征在于，所述步骤2中的机器学习模型采用KNN算法模型和随机森林模型分别模拟，并将结果进行比对，获取最佳定位精度；其中
所述KNN模型在训练过程输入输出包括以下的处理过程：
输入：训练集记为D＝{(x1,y1),(x2,y2),...，(xN,yN)}
其中为指纹集中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓荣，王福展，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32