【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信与室内定位，具体涉及一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法。
技术介绍
1、随着移动通信技术以及互联网的快速发展，人们无论生活、学习还是工作、娱乐等，约有80％的时间是处于室内空间当中，全球导航卫星系统(gnss)仍然面临着无法穿透诸如地下停车场、博物馆、矿井、大型超市、医院等室内复杂空间的难题和困境。为满足人们在室内空间内的位置服务需求，国内外的专家与学者不断提出更适用于室内环境的定位技术，例如：wifi、地磁、视觉、5g蜂窝网络、蓝牙、超宽带(uwb)等。
2、在一些简单的室内场景下，单一定位技术固然也可以取得不错的定位效果。然而大多数的室内环境往往受到非视距、强干扰、多遮挡等因素的综合影响，如果仅采用单一定位技术进行指纹定位的话，可能会面临环境适应性差、可用性低、定位精度不高等问题。
3、为了解决以上问题，已有前沿研究通过加入其它定位源，比如在wifi定位源的基础上融入视觉定位源，可以将多种定位源的特征进行有效融合形成异构指纹特征，从而提高定位精度。基于异构指纹特征的室内定位方法...
【技术保护点】
1.一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.按照权利要求1所述的一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法，其特征在于：步骤S2中所述通过稀疏表达基字典的自适应学习和观测矩阵的最优结构设计，将步骤S1采集到的高维度的CSI特征和图像SIFT特征转换至低维度的定位稀疏域上，得到稀疏表征与维度压缩后的CSI特征和图像SIFT特征的具体过程为：
3.按照权利要求1所述的一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法，其特征在于：步骤S3中所述采用稀疏表征与维度压缩后的CSI特征和图像SIFT特征建立异构特征...
【技术特征摘要】
1.一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.按照权利要求1所述的一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法，其特征在于：步骤s2中所述通过稀疏表达基字典的自适应学习和观测矩阵的最优结构设计，将步骤s1采集到的高维度的csi特征和图像sift特征转换至低维度的定位稀疏域上，得到稀疏表征与维度压缩后的csi特征和图像sift特征的具体过程为：
3.按照权利要求1所述的一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法，其特征在于：步骤s3中所述采用稀疏表征与维度压缩后的csi特征和图像sift特征建立异构特征空间的统一测度表征模型，用公式表示为：
4.按照权利要求3所述的一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法，其特征在于：步骤s4中所述基于异构特征空间的统一测度表征模型，探究异构指纹特征的区分度产生机理，建立基于平均互信息的异构特征空间测度模型的具体过程为：
5.按照权利要求4所述的一种多源异构特征空间测度模型的构造与优化方法，其特...
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