[发明专利]基于贝叶斯压缩感知的室内无线终端定位方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯压缩感知的室内无线终端定位方法，其特征是，包括如下步骤：

(1)对需要定位的无线终端所在的室内区域划分网格，每个网格的大小为需要定位的无线终端的所需定位精度的大小；

分别在每个网格点处采集来自所述室内区域的各个无线接入点的信号强度，将采集到的所有信号强度数据上传至所述室内区域的中心服务器；中心服务器将在所有网格点处采集到的同一个无线接入点的所有信号强度数据与相应的网格点的位置进行对应，分别得到每一个无线接入点的位置指纹图；

并且，在每个需定位的无线终端处实时采集来自每个所述无线接入点的信号强度，并将所采集到的所有信号强度数据上传至所述中心服务器；

(2)所述中心服务器分别利用各无线接入点的位置指纹图，相应地对接收到的在各需定位的无线终端处采集的信号强度数据进行压缩采样；分别对各个无线接入点的压缩采样后的信号强度数据运行多任务贝叶斯联合压缩重构算法，得到各需要定位的无线终端对应于各无线接入点的各初步位置信息；依据所述各初步位置信息，得到各需要定位的无线终端的最终位置信息。

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯压缩感知的室内无线终端定位方法，其特征在于：所述步骤(2)的压缩采样方法为：所述中心服务器利用各无线接入点的位置指纹矩阵和对应的高斯采样矩阵相应地对接收到的在所述需定位的无线终端处采集的信号强度数据进行非相关映射。

3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯压缩感知的室内无线终端定位方法，其特征在于：所述高斯采样矩阵为一个M行N列的随机高斯矩阵；其中，N表示在每个需定位的无线终端处对同一个无线接入点的信号强度进行采集的次数；M表示从每个需定位的无线终端处所采集的来自同一个无线接入点的信号强度的N个采样值中随机选择的采样值的数量；并且，1≤D≤N，K≤M＜N，K表示室内区域中需定位的无线终端的数目，D表示对室内区域进行划分的网格数量。

4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯压缩感知的室内无线终端定位方法，其特征在于，所述非相关映射的过程如下式所示：

Y＝Φ·Ψ·X

其中，Y表示对在需定位的无线终端处采集到的同一个无线接入点的信号强度进行非相关映射后得到的压缩采样后的信号强度数据，Φ表示随机高斯矩阵，Ψ表示无线接入点的位置指纹图，X表示由室内区域中的所有网格点的位置信息构成的向量，且X＝[x₁，x₂...x_r...x_D]，X中的每一个元素的值取1或者0以分别表示所对应的网格点处存在或不存在无线终端；Ψ·X表示中心服务器接收到的在需定位的无线终端处所采集到的同一个无线接入点的所有信号强度。

5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯压缩感知的室内无线终端定位方法，其特征在于：在分别对各个无线接入点的压缩采样后的信号强度数据运行多任务贝叶斯联合压缩重构算法之前，利用下式对所述压缩采样后的信号强度数据Y进行修正：

Y′＝Φ·Ψ·X+E

上式中，Y′表述修正后的信号强度数据，E为高斯白噪声，且E～G(0，σ²)；其中，G(0，σ²)表示均值为0、方差为σ²的高斯分布，且1≥σ²≥0。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于贝叶斯压缩感知的室内无线终端定位方法，其特征在于，所述各无线接入点的位置指纹图如下式所示：

其中，Ψ为无线接入点的位置指纹矩阵，Ψ的第i列的N个元素分别表示第i个网格点对同一个无线接入点的信号强度的N个采样值，D表示对室内区域进行划分的网格数量，且D≥1，1≤i≤D，N≥D。