一种基于信息增益率的室内AP聚类选取方法和设备技术

本发明专利技术公开了一种基于信息增益率的室内AP聚类选取方法和设备。所述方法包括：在预先设置的室内定位区域中的指纹点处采集信号强度信息，构建指纹数据库；根据信号强度信息对AP进行分层，计算各区间层对于指纹点的信息增益率，根据信息增益率的高低对各个分层区间进行排序；针对排序后的分层区间中的AP，根据AP的信号强度矩阵的相关性系数进行聚类；根据聚类结果，在相应的类别中选择对应比例的AP作为室内定位的AP接入点。本发明专利技术通过对各个指纹点观测到的AP进行分层后聚类实现各个AP相关性的区分，能够有效的去除冗余AP与观测质量较差的AP，减少在线位置估计阶段系统的计算量，提高定位速度和精度。高定位速度和精度。高定位速度和精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息增益率的室内AP聚类选取方法和设备


[0001]本专利技术涉及无线通信的室内定位技术，具体涉及一种室内AP聚类选取方法和设备。

技术介绍

[0002]室内基于位置服务(location based service，LBS)的应用在近年来受到广泛关注，目前现有的室内定位方法主要分为三大类：基于特定设备的室内定位方法、基于无线信号的室内定位方法和基于传感器的室内定位方法。在基于无线信号的室内定位中，由于WIFI信号在个人家居、大型商场等室内环境中普遍存在，使得基于WIFI信号的室内定位方法被广泛应用。但是，由于WIFI信号在传播过程当中会出现信号衰减的现象，影响定位的精度。为了弱化信号衰减对室内定位精度造成的影响，可以通过在可探测到的接入点(Access Point，AP)的集合中选取一些分辨率较高的AP用于室内定位的位置估计，这样不仅可以去除一些观测质量较差的或冗余的AP，同时可以降低观测点观测的信息空间维度，从而减少位置估计过程中的计算量。目前，现有的AP选择方法主要存在计算过程复杂、计算量大、对WIFI信号多径效应抵抗能力不足等缺点，影响定位的速度和精度。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提出一种基于信息增益率的室内AP聚类选取方法和设备，解决现有技术中的问题。
[0004]为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下的技术方案：
[0005]第一方面，一种基于信息增益率的室内AP聚类选取方法，包括以下步骤：
[0006]在预先设置的室内定位区域中的指纹点处采集信号强度信息，构建指纹数据库；
[0007]根据信号强度信息对AP进行分层，计算各区间层对于指纹点的信息增益率，根据信息增益率的高低对各个分层区间进行排序；
[0008]针对排序后的分层区间中的AP，根据AP的信号强度矩阵的相关性系数进行聚类；
[0009]根据聚类结果，在相应的类别中选择对应比例的AP作为室内定位的AP接入点。
[0010]进一步地，根据信号强度信息对AP进行分层包括：根据采集的信号强度，按区间长度k进行分层，分层后的分层区间结果为{T1,T2,T3,
…
T
n
}，其中T
i
表示第i个分层区间，T
i
中包含当前指纹点信号强度值在第i个分层区间的AP。
[0011]进一步地，计算各区间层对于指纹点的信息增益率包括：
[0012]根据公式(1)、公式(2)计算出每个分层区间T
i
的条件熵H(G|T
i
)：
[0013][0014]P(G
j
|T
i
＝v)＝P(T
i
＝v|G
j
)P(G
j
)/P(T
i
＝v)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0015]根据公式(3)计算出指纹数据库网格的信息熵：
[0016][0017]基于T
i
的条件熵和信息熵，根据公式(4)计算出T
i
的信息增益：
[0018]g(Ti)＝H(G)
‑
H(G|Ti)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0019]根据公式(5)计算出T
i
的信息增益率：
[0020][0021]其中f为指纹数据库网格个数，指纹数据库网格个数表示对待定位区域进行网格划分后的个数，v表示当前指纹数据库网格G
j
中所包含的信号强度值，G
j
为第j个指纹数据库网格，P(G
j
)表示G取G
j
的离散概率密度，P(G
j
|T
i
＝v)表示指纹数据库网格G在给定分层区间下G
j
的条件概率密度，P(T
i
＝v)表示当前指纹数据库网格G
j
中的信号强度值含有分层区间T
i
中的RSS值的概率密度。
[0022]进一步地，根据AP的信号强度矩阵的相关性系数进行聚类包括：
[0023]从经排序的分层区间T1中的AP序列里选取第一个AP即AP1作为第一簇的质心C1，从指纹数据库中获取AP1在各个指纹点的信号强度矩阵，记为r
xy
表示在坐标(x,y)处的信号强度；
[0024]从当前分层区间中的AP序列里选取下一个AP即AP
i
作为待聚类节点，AP
i
在各个指纹点的信号强度矩阵为
[0025]计算当前待排序AP
i
的信号强度矩阵RSS(AP
i
)与已存在的簇中的质心C
i
的信号强度矩阵之间的相关系数，并基于相关系数构建相关性指标值；
[0026]根据相关性指标值的取值情况，将待聚类AP
i
加入对应的簇中；
[0027]计算当前簇的新质心信号强度矩阵，N
c
为当前簇中AP的个数，计算质心并更新质心的值为C
′
。
[0028]进一步地，信号强度矩阵之间的相关系数根据下式计算：
[0029][0030]其中为信号强度矩阵RSS(AP
i
)
mn
的像素均值，C
i
为当前簇质心的信号强
度矩阵的像素均值；m表示第m个指纹点，n表示第n个AP；
[0031]相关性指标值为：corr(r)＝r2。
[0032]进一步地，根据相关性指标值的取值情况，将待聚类AP
i
加入对应的簇中包括：
[0033]当两个信号强度矩阵的相关性指标corr(r)∈(0.5,1]时，通过计算待聚类节点AP
i
的接收信号强度矩阵与当前簇中的各个AP的接收信号强度矩阵的矩阵之差的Frobenius范数，作为两个AP之间的距离d，从簇中选取满足d<D
max
的AP，将待聚类AP
i
加入当前质心所在的簇，D
max
为最大距离阈值；
[0034]当两个信号强度矩阵的相关性指标corr(r)∈(0,0.5]时，将待聚类节点AP
i
归为新的一簇，AP
i
为该簇的质心。
[0035]第二方面，一种基于信息增益率的室内AP聚类选取设备，包括
[0036]信号采集模块，用于在预先设置的室内定位区域中的指纹点处采集信号强度信息，构建指纹数据库；
[0037]分层模块，用于根据信号强度信息对AP进行分层，计算各区间层对于指纹点的信息增益率，根据信息增益率的高低对各个分层区间进行排序；
[0038]聚类模块，用于对排序后的分层区间中的AP，根据AP的信号强度矩阵的相关性系数进行聚类；
[0039]确定模块，用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于信息增益率的室内AP聚类选取方法，其特征在于，包括以下步骤：在预先设置的室内定位区域中的指纹点处采集信号强度信息，构建指纹数据库；根据信号强度信息对AP进行分层，计算各区间层对于指纹点的信息增益率，根据信息增益率的高低对各个分层区间进行排序；针对排序后的分层区间中的AP，根据AP的信号强度矩阵的相关性系数进行聚类；根据聚类结果，在相应的类别中选择对应比例的AP作为室内定位的AP接入点。2.根据权利要求1所述的基于信息增益率的室内AP聚类选取方法，其特征在于，根据信号强度信息对AP进行分层包括：根据采集的信号强度，按区间长度k进行分层，分层后的分层区间结果为{T1，T2，T3，...T
n
}，其中T
i
表示第i个分层区间，T
i
中包含当前指纹点信号强度值在第i个分层区间的AP。3.根据权利要求2所述的基于信息增益率的室内AP聚类选取方法，其特征在于，计算各区间层对于指纹点的信息增益率包括：根据公式(1)、公式(2)计算出每个分层区间T
i
的条件熵H(G|T
i
)：P(G
j
|T
i
＝v)＝P(T
i
＝v|G
j
)P(G
j
)/P(T
i
＝v)
ꢀꢀꢀꢀ
(2)根据公式(3)计算出指纹数据库网格的信息熵：基于T
i
的条件熵和信息熵，根据公式(4)计算出T
i
的信息增益：g(T
i
)＝H(G)
‑
H(G|T
i
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)根据公式(5)计算出T
i
的信息增益率：其中f为指纹数据库网格个数，指纹数据库网格个数表示对待定位区域进行网格划分后的个数，v表示当前指纹数据库网格G
j
中所包含的信号强度值，G
j
为第j个指纹数据库网格，P(G
j
)表示G取G
j
的离散概率密度，P(G
j
|T
i
＝v)表示指纹数据库网格G在给定分层区间下G
j
的条件概率密度，P(T
i
＝v)表示当前指纹数据库网格G
j
中的信号强度值含有分层区间T
i
中的RSS值的概率密度。4.根据权利要求2所述的基于信息增益率的室内AP聚类选取方法，其特征在于，根据AP的信号强度矩阵的相关性系数进行聚类包括：从经排序的分层区间T1中的AP序列里选取第一个AP即AP1作为第一簇的质心C1，从指纹数据库中获取AP1在各个指纹点的信号强度矩阵，记为r
xy
表示在坐标(x，y)处的信号强度；
从当前分层区间中的AP序列里选取下一个AP即AP
i
作为待聚类节点，AP
i
在各个指纹点的信号强度矩阵为计算当前待排序AP
i
的信号强度矩阵RSS(AP
i
)与已存在的簇中的质心C
i
的信号强度矩阵之间的相关系数，并基于相关系数构建相关性指标值；根据相关性指标值的取值情况，将待聚类AP
i
加入对应的簇中；计算当前簇的新质心信号强度矩阵，N
c
为当前簇中AP的个数，计算质心并更新质心的值为C
′
。5.根据权利要求4所述的基于信息增益率的室内AP聚类选取方法，其特征在于，信号强度矩阵之间的相关系数根据下式计算：其中为信号强度矩阵RSS(AP
i
)
mn
的像素均值，C
i
为当前簇质心的信号强度矩阵的像素均值；m表示第m个指纹点，n表示第n个AP；相关性指标值为：corr(r)＝r2。6.根据权利要求1所述的基于信息增益率的室内AP聚类选取方法，其特征在于，根据相关性指标值的取值情况，将待聚类AP
i
加入对应的簇中包括：当两个信号强度矩阵的相关性指标corr(r)∈(0.5，1]时，通过计算待聚类节点AP
i
的接收信号强度矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁杨，杨浩，叶保留，谢在鹏，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：