【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及室内定位方法，具体涉及W1-Fi室内定位方法。
技术介绍
随着科技水平的提高，多种多媒体业务的飞速发展，人们对于定位服务的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境中常常需要确定移动终端或其持有者在室内的位置信息。然而由于多径信号和小尺度衰落等干扰因素的存在，往往导致基于室内传输模型的定位变得精度难以达到要求。超声波定位技术、射频识别技术、超宽带技术、光跟踪定位技术等室内定位手段虽然可以达到较高的定位精度，但需要大量的传感器以及额外的硬件设备支持，实际应用中具有较大的局限性。当前，基于802.11协议的WLAN技术得到了很大的发展，基于WLAN位置指纹(Finger Print)的室内定位技术应运而生。该方法的网络构建方式不需要额外硬件设备，因而成本低廉，而且系统总精度较高。然而基于位置指纹技术建立覆盖定位区域的位置指纹图(RadioMap)往往包含庞大数据信息量，且随着所需定位区域的扩展，RadioMap数据量会呈指数形式增长。尽可能多的定位数据信息理论上来说会对于整个系统的定位精度有一定程度的提升，但是大量的数据信息延长了定位运算过程所需时间，同时海量...
【技术保护点】
Wi?Fi室内定位方法，其特征在于：Wi?Fi室内定位方法是基于室内Wi?Fi无线网络系统实现的，整个待定位的室内Wi?Fi无线网络系统的包括Q个无线连接点和O个参考点，整个待定位的室内共有q个子区域，位于该室内的Wi?Fi对待测点的定位方法为：A、当待测点接收到的无线连接点发送的无线信号强度值时，采用支持向量机分类器将待测点定位到相应第i个子区域，获取该子区域的位置指纹图和特征变换矩阵Ai；其中，i＝1,2,…,q，B、采用第i个子区域的特征变换矩阵Ai将待测点无线信号强度值进行维数转换得到d维无线信号强度值并与该子区域进行匹配，采用权值K最邻近结点算法对待测点位置坐标进...
【技术特征摘要】
1.1-Fi室内定位方法，其特征在于:W1-Fi室内定位方法是基于室内W1-Fi无线网络系统实现的，整个待定位的室内W1-Fi无线网络系统的包括Q个无线连接点和O个参考点，整个待定位的室内共有q个子区域，位于该室内的W1-Fi对待测点的定位方法为: A、当待测点接收到的无线连接点发送的无线信号强度值时，采用支持向量机分类器将待测点定位到相应第i个子区域，获取该子区域的位置指纹图Sub-RadioMapf和特征变换矩阵Ai ； 其中，i = 1，2，…，q， B、采用第i个子区域的特征变换矩阵Ai将待测点无线信号强度值进行维数转换得到d维无线信号强度值并与该子区域Sub- RadioMapf进行匹配，采用权值K最邻近结点算法对待测点位置坐标进行预测，输出定位结果， 其中，Sub-RadioMapf表示第i个子区域的d维位置指纹图。2.根据权利要求1所述的W1-Fi室内定位方法的区别在于:步骤A所述的支持向量机分类器、位置指纹图Sub-RadioMapi和特征变换矩阵Ai由下述步骤获得: 步骤一、记录0个参考点的相应坐标，依次测量并记录0个参考点接收到的Q个无线连接点发送的无线信号强度值，并将该无线信号强度值作为位置特征信息，构建整体位置指纹图； 步骤二、第i个子区域的位置指纹图表示为Sub-RadioMapi ； 步骤三、采用支持向量机算法对q个子区域依次进行训练，得到任意两个子区域的位置指纹图之间的界线矩阵Wu并生成支持向量机分类器， 其中，i表示第i个子 区域，j表示第j个子区域，且i古j，Wi,」表示第i个子区域与第j个子区域之间的界线矩阵， 步骤四、在每个子区域采用主成分分析算法将该区域的位置指纹图数据降至d维，获得相应的位置指纹图和特征变换矩阵，则第i个子区域的d维位置指纹图表示为Sub-RadioMap!''，第Sub-RadioMapf个子区域的特征变换矩阵为Ai ； 步骤五、将q个子区域的所有特征变换矩阵与相应的位置指纹图进行存储， 其中，d为降维的目标维数。3.根据权利要求1所述的W1-Fi室内定位方法的区别在于:步骤三所述的采用支持向量机算法对q个子区域依次进行训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：张中兆，莫云，马琳，栾斌，徐玉滨，崔扬，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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