[发明专利]一种基于LANDMARC的室内定位优化系统及方法

权利要求书

1.一种基于LANDMARC的室内定位优化系统，其特征在于：包括：

获取单元(101)：用于获取参考标签的信号强度矩阵和目标标签的信号强度矩阵；

关联度计算单元(102)：用于利用含内权重的均方差公式，计算出参考标签和目标标签的关联度；

修复单元(103)：用于自动修复不合理的关联度值，使全部标签的关联度值都为非零关联度；

最邻近标签选择单元(104)：用于利用K最近邻方法，选择出距离目标标签最近的K个参考标签；

目标位置计算单元(105)：用于采用加权求和公式计算出目标标签的位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于LANDMARC的室内定位优化系统，其特征在于：所述修复单元(103)包括：

检测单元(1031)：用于检测是否存在值为零的关联度值；

遍历单元(1032)：用于遍历全部参考标签的关联度值，找到最小的非零关联度值E_min；

生成单元(1033)：用于生成修复值α，其取值为

替换单元(1034)：用于利用修复值，对不合理的关联度值进行替换修复，直到全部标签的关联度值都为非零关联度为止。

3.根据权利要求1所述的一种基于LANDMARC的室内定位优化系统，其特征在于：所述关联度的计算公式为：其中：S为目标标签的信号强度矩阵，A为参考标签的信号强度矩阵，内权重p的取值为μ为权重系数，取值为

4.根据权利要求1所述的一种基于LANDMARC的室内定位优化系统，其特征在于：所述最邻近标签选择单元(104)包括：

选取单元(1041)：用于利用K最近邻方法，选取关联度最小的K个参考标签；

编号单元(1042)：用于对选取出来的距离目标标签最近的K个参考标签进行重新编号。

5.根据权利要求1所述的一种基于LANDMARC的室内定位优化系统，其特征在于：所述目标标签的位置计算公式为：其中这里使用的K个坐标位置就是上一阶段中选出的K个最近标签的位置信息。

6.一种基于LANDMARC的室内定位优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

S101、获取参考标签的信号强度矩阵和目标标签的信号强度矩阵；

S102、利用含内权重的均方差公式，计算出参考标签和目标标签的关联度；

S103、自动修复不合理的关联度值，使全部标签的关联度值都为非零关联度；

S104、利用K最近邻方法，选择出距离目标标签最近的K个参考标签；

S105、采用加权求和公式计算出目标标签的位置。

7.根据权利要求6所述的一种基于LANDMARC的室内定位优化方法，其特征在于：所述自动修复不合理的关联度值，使全部标签的关联度值都为非零关联度，具体包括以下步骤：

S201、检测是否存在值为零的关联度值，如是，执行步骤S202，否则，直接进行目标定位；

S202、遍历全部参考标签的关联度值，找到最小的非零关联度值E_min；

S203、生成修复值α；

S204、利用修复值，对不合理的关联度值进行替换修复；

S205、检测是否仍存在值为零的关联度值，如是，执行步骤S204，否则，直接进行目标定位。

8.根据权利要求6所述的一种基于LANDMARC的室内定位优化方法，其特征在于：所述关联度的计算公式为：其中：S为目标标签的信号强度矩阵，A为参考标签的信号强度矩阵，内权重p的取值为μ为权重系数，取值为

9.根据权利要求6所述的一种基于LANDMARC的室内定位优化方法，其特征在于：所述利用K最近邻方法，选择出距离目标标签最近的K个参考标签，具体包括：

利用K最近邻方法，选取关联度最小的K个参考标签；

对选取出来的距离目标标签最近的K个参考标签进行重新编号。

10.根据权利要求6所述的一种基于LANDMARC的室内定位优化方法，其特征在于：所述目标标签的位置计算公式为：其中这里使用的K个坐标位置就是上一阶段中选出的K个最近标签的位置信息。