【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种模式识别领域中的室内定位方法，具体涉及到基于稀疏表示的WLAN室内定位方法。
技术介绍
随着科技进步和人民生活水平的提高，越来越多的用户对定位技术需求变得日益迫切，如导航服务等。室外导航目前最常用的定位技术是GPS，在无遮挡情况下GPS的精度能够得到较好的保证。但是在室内导航中，由于建筑物的遮挡，往往接收不到GPS信号，无法提供定位服务。并且一般民用GPS的精度也不够高(IOm左右)，相对于室内导航的要求(Im左右)还有一段距离。近年来，在智能手机普及以及移动互联网的迅猛发展的背景下，为了切合用户移动办公和移动生活的需要，越来越多的机构和厂商在各种环境下广泛部署了无线局域网(WLAN)。基于WLAN的室内定位技术研究在此背景下应运而生，由于其充分能利用现有设备，无需增加或仅需增加极少数设备，因而得到的广泛的关注和研究，具有广阔的发展前旦-5^ O基于WLAN的定位算法主要有到达角度定位(Α0Α)，到达时间定位(Τ0Α)，信号强度分析法(RSS)和位置指纹定位法等。AOA和TOA算法都需要额外添加专门的设备，并且容易受非视距离以及多径影响。RSS则受传输模型以及周围环境影响较大，而位置指纹算法有效的克服了上述缺点，得到了广泛应用。位置指纹算法主要分为两个步骤:1)选择合适的参考点，离线测量建立位置指纹数据库阶段；2)测量欲定位点，通过搜索匹配算法在线匹配位置指纹数据库进而估计位置信息。在搜索匹配算法中，K近邻法由于其简单、效果较好具备一定的优势。K近邻法是选取欲定位点RSS值的K个近邻(通常是选前K个和欲测试点RSS值欧氏距离最小的参考点...
【技术保护点】
基于稀疏表示的WLAN室内定位方法，其特征在于它包括以下步骤：步骤一、在室内设置n个接入点AP，保证室内每个节点都接收到三个或者三个以上AP信号，组成WLAN室内定位系统；步骤二、在室内设置m个参考点，测量参考点接收到每个AP的信号强度值组成RSS向量，建立位置指纹数据库；假设第i个参考点对应的坐标为Loci＝(xi,yi)T且其接收到第j个AP的信号强度为其中1≤j≤n，则第i个参考点对应的RSS向量可以表示为其中1≤i≤m，则所有参考点接收的信号强度可以用矩阵的形式表示为RSS＝[RSS1,RSS2,...,RSSm]，其对应的坐标为Loc＝[Loc1,Loc2,...,Locm]；步骤三、在欲定位点测量RSS向量通过稀疏表示方法用参考点的RSS向量对欲定位点的RSS值进行稀疏重构，即使得权重系数向量W＝[w1,w2,...,wm]T满足公式（1）所示关系：其中||||0表示0范数，表示向量中的非零个数；步骤四、解公式（1）中的优化问题，求得权重系数向量W＝[w1,w2,...,wm]；步骤五、根据步骤四计算出来的权重向量W，对所有参考点坐标加权求和即为欲定位点的坐标Locu，即L...
【技术特征摘要】
1.基于稀疏表示的WLAN室内定位方法，其特征在于它包括以下步骤: 步骤一、在室内设置η个接入点AP，保证室内每个节点都接收到三个或者三个以上AP信号，组成WLAN室内定位系统； 步骤二、在室内设置m个参考点，测量参考点接收到每个AP的信号强度值组成RSS向量，建立位置指纹数据库；假设第i个参考点对应的坐标为Loci = (Xi，yi)T且其接收到第j个AP的信号强度为rw/，其中I彡j彡n，则第i个参考点对应的RSS向量可以表示为RSSi ^rssl.rss2^...,Tssni^，其中I彡i彡m，则所有参考点接收的信号强度可以用矩阵的形式表示为 RSS = [RSS1, RSS2,...，RSSJ，其对应的坐标为 Loc = [Loc1, Loc2,...，LocJ ； 步骤三、在欲定...
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