一种结合支撑向量机的移动终端定位方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种结合支撑向量机的移动终端定位方法及装置。所述方法通过在离线训练阶段，将地图上每一参考位置和与参考位置对应的参考信号特征作为一个RF指纹数据，构建RF指纹数据库，并根据在地图上定义的每一分划线，从RF指纹数据库中获取对应的训练集来训练对应的支撑向量机，在在线定位阶段，将待定位终端获取的目标信号特征分别输入训练后的所有支撑向量机，根据所有输出结果确定待定位终端的目标区域，进而从RF指纹数据库中提取目标区域内的RF指纹数据，并根据KNN算法，将目标信号特征与目标区域内的RF指纹数据进行比对，确定待定位终端的目标位置，从而实现移动终端的精准定位。本发明专利技术能够有效提高移动终端在室内的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种结合支撑向量机的移动终端定位方法及装置
本专利技术涉及无线定位
，尤其涉及一种结合支撑向量机的移动终端定位方法及装置。
技术介绍
近年来，随着移动终端普及率的迅速提升，各种各样的移动应用也得到井喷式的发展，其中基于位置的服务(LBS)应用范围涵盖医疗看护、物流管理、安防、导航、基于位置的信息投送、基于位置的网络安全、基于位置的用户参加游戏等等。目前，主流的无线定位方法为基于RF指纹系统进行定位，即在离线阶段，通过RF指纹系统提取室内不同位置的无线信号的特征，并将位置与无线信号特征的对应关系保存在RF指纹数据库中，在在线阶段，通过移动终端将当前获取的无线信号特征与RF指纹数据库中的无线信号特征比对，从而确定移动终端的位置。而实际上室内传播环境十分复杂，受无线信号多径传播、室内物品遮挡等影响，无线信号存在小尺度衰落，距离很近的两个位置之间的信号强度可能相差很大，但由于RF指纹系统默认无线信号特征的相似度反映位置的相似度，当相似度存在偏差的时候，反而会加大定位误差，导致基于RF指纹系统的定位方法的定位精度并不高。专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结合支撑向量机的移动终端定位方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、离线训练阶段，具体包括：/n将地图上每一参考位置和与所述参考位置对应的参考信号特征作为一个RF指纹数据，构建RF指纹数据库；其中，所述参考信号特征为在所述参考位置测量的无线信号的信号强度；/n根据在所述地图上定义的每一分划线，从所述RF指纹数据库中获取对应的训练集，并通过所述训练集训练对应的支撑向量机；其中，所述分划线包括水平分划线和/或垂直分划线；/nS2、在线定位阶段，具体包括：/n将待定位终端获取的目标信号特征分别输入训练后的所有所述支撑向量机，并根据所有输出结果确定所述待定位终端的目标区域；其中，所述目标信号特征...

【技术特征摘要】
1.一种结合支撑向量机的移动终端定位方法，其特征在于，包括步骤：
S1、离线训练阶段，具体包括：
将地图上每一参考位置和与所述参考位置对应的参考信号特征作为一个RF指纹数据，构建RF指纹数据库；其中，所述参考信号特征为在所述参考位置测量的无线信号的信号强度；
根据在所述地图上定义的每一分划线，从所述RF指纹数据库中获取对应的训练集，并通过所述训练集训练对应的支撑向量机；其中，所述分划线包括水平分划线和/或垂直分划线；
S2、在线定位阶段，具体包括：
将待定位终端获取的目标信号特征分别输入训练后的所有所述支撑向量机，并根据所有输出结果确定所述待定位终端的目标区域；其中，所述目标信号特征为所述待定位终端测量的无线信号的信号强度；
从所述RF指纹数据库中提取所述目标区域内的RF指纹数据，并根据KNN算法，将所述目标信号特征与所述目标区域内的RF指纹数据进行比对，确定所述待定位终端的目标位置。


2.如权利要求1所述的结合支撑向量机的移动终端定位方法，其特征在于，所述根据在所述地图上定义的每一分划线，从所述RF指纹数据库中获取对应的训练集，并通过所述训练集训练对应的支撑向量机，包括：
在所述地图上定义n条所述水平分划线；其中，n≥1；
根据每一所述水平分划线，将所述RF指纹数据库中每一参考信号特征和所述参考信号特征所属的参考位置与所述水平分划线的位置关系作为一个训练数据，获取对应的所述训练集；
通过每一所述训练集训练对应的支撑向量机，使所述支撑向量机根据输入的所述参考信号特征，输出所述参考信号特征所属的参考位置与所述水平分划线的位置关系。


3.如权利要求1或2所述的结合支撑向量机的移动终端定位方法，其特征在于，所述根据在所述地图上定义的每一分划线，从所述RF指纹数据库中获取对应的训练集，并通过所述训练集训练对应的支撑向量机，包括：
在所述地图上定义m条所述垂直分划线；其中，m≥1；
根据每一所述垂直分划线，将所述RF指纹数据库中每一参考信号特征和所述参考信号特征所属的参考位置与所述垂直分划线的位置关系作为一个训练数据，获取对应的所述训练集；
通过每一所述训练集训练对应的支撑向量机，使所述支撑向量机根据输入的所述参考信号特征，输出所述参考信号特征所属的参考位置与所述垂直分划线的位置关系。


4.如权利要求1所述的结合支撑向量机的移动终端定位方法，其特征在于，所述将待定位终端获取的目标信号特征分别输入训练后的所有所述支撑向量机，并根据所有输出结果确定所述待定位终端的目标区域，具体为：
将所述目标信号特征分别输入训练后的所有所述支撑向量机，使每一所述支撑向量机根据所述目标信号特征，输出所述目标信号特征所属位置与所述分划线的位置关系，并根据所有所述位置关系，确定所述目标区域。


5.如权利要求1所述的结合支撑向量机的移动终端定位方法，其特征在于，所述从所述RF指纹数据库中提取所述目标区域内的RF指纹数据，并根据KNN算法，将所述目标信号特征与所述目标区域内的RF指纹数据进行比对，确定所述待定位终端的目标位置，具体为：
从所述RF指纹数据库中提取所述目标区域内的RF指纹数据；
根据KNN算法，计算每一所述目标区域内的参考信号特征与所述目标信号特征的欧式距离；
按照所述欧式距离从小到大的顺序筛选若干个所述参考信号特征，并根据筛选的所有所述参考信号特征所属的参考位置，确定所述目标位置。


6.一种结合支撑向量机的移动...

【专利技术属性】
技术研发人员：容荣，张昕，周芳华，
申请(专利权)人：广州杰赛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44