一种基于制造技术

本发明专利技术一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于Wavelet
‑
CNN的多建筑楼层定位方法


[0001]本专利技术属于多建筑楼层定位领域，具体涉及一种基于
Wavelet
‑
CNN
的多建筑楼层定位方法
。

技术介绍

[0002]随着互联网和移动通信技术的发展，人们对基于室内位置服务的需求越来越多，导航定位服务已经成为许多人生活中的重要组成部分
。
全球卫星导航系统
(GNSS)
以其优越的定位实时性和高精度成为最重要的定位工具之一
。
由于人们大部分时间都在室内度过，全球卫星导航系统被广泛用于确定户外区域的位置，而卫星信号无法穿透墙壁，缺乏视线
(LOS)
等因素使其在室内定位方面受到限制，无法为人们日常生活中提供室内定位服务
。Wi
‑
Fi、
蓝牙
、
射频识别
(RFID)、
红外和超宽带
(UWB)
等技术已经被开发并用于室内定位，而在这些技术中，r/>Wi
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
Wavelet
‑
CNN
的多建筑楼层定位方法，其特征在于：包括离线学习阶段和在线定位阶段，离线学习阶段：首先对离线采集的
Wi
‑
Fi
信号数据进行小波变换和归一化的预处理，然后再将预处理后的
RSSI
值的矢量转换为灰度图像，数据划分为训练集和验证集，
CNN
训练模型对这些灰度图像进行训练，提取指纹数据的所有相关特征，并建立特征图；在线定位阶段：将实时采集到的
Wi
‑
Fi
信号数据进行相同的预处理操作后转换为实时指纹图像，将每个实时指纹图像送入训练好的
CNN
模型中与训练好的特征图匹配，最后，从训练好的
CNN
模型中输出建筑物识别号
ID
和楼层
ID
实现楼层定位
。2.
根据权利要求1所述的一种基于
Wavelet
‑
CNN
的多建筑楼层定位方法，其特征在于：所述步骤
1)
中将
RSSI
值转换成灰度图像的具体过程为：首先将给定的一维数组创建成一个二维数组，在不会影响一维数组向量的情况下添加或减少虚拟值，使原始数据值中的
AP
数量的总数为
n2，并将其所有的添加的虚拟
Ap
的
RSSI
值添加为
+100
，即为未检测值，然后将1×
n2的向量重塑成
n
×
n
的灰度图像
。3.
根据权利要求1所述的一种基于
Wavelet
‑
CNN
的多建筑楼层定位方法，其特征在于：所述小波变换采用
Haar
小波，设置去噪水平为3，得到三个尺度的近似系数和细节系数，然后根据设定的阈值将每个系数进行阈值化处理
。4.
根据权利要求3所述的一种基于
Wavelet
‑
CNN
的多建筑楼层定位方法，其特征在于：
Haar
小波函数可以用以下两个函数表示：在小波分解过程中，将信号分解为不同尺度的近似系数和细节系数，对于
Haar
...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛永毅，王晓甜，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：