[发明专利]一种利用差分隐私保护Wifi Fingerprint室内定位系统隐私的方法

权利要求书

1.一种利用差分隐私保护Wifi Fingerprint室内定位系统隐私的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：用户端采集用户实时的Wifi信号，并将AP序列发送给服务器，提出定位请求，实时Wifi信号包括接入点的AP名和相应的接收信号强度RSS，即

步骤2：服务器从指纹数据库中挑选出符合条件的指纹记录，生成一个指纹数据集，指纹数据库包含了M个参考点位置以及每个位置所对应的n_i,i＝1,2,...,M个AP的RSS值，即其中t_i表示编号为i的参考点位置；挑选指纹记录的方法是寻找其AP序列与接收到的AP序列相同的记录；提取这些指纹记录形成指纹数据集其中|D₂|表示数据集D₂中指纹记录的数目；

步骤3：将这个数据集中的所有参考点位置利用差分隐私进行迭代聚类，形成k个集群，迭代聚类包括以下步骤：

步骤3-1：对于数据集中的|D₂|个参考点位置，任意选定k个位置作为k个簇C₁,C₂,...,C_k的中心，中心点分别记为其中表示第p次迭代聚类的中心位置；

步骤3-2：将|D₂|个参考点位置按就近原则分配到这k个簇中，即对于每个位置t_i，使最小，j＝1,2,...,k；

步骤3-3：对所有位置到所属簇中心的总距离之和添加符合Laplace分布的噪声，计算其中随机变量u服从上的均匀分布，敏感度HS＝max||t_i-t_j||表示所有参考点位置间最大的距离，p是迭代次数，ε是隐私预算；

步骤3-4：重新计算每个簇的中心位置第j个簇的新中心计算公式为其中表示位置t_i与前中心之间的距离，然后再执行步骤3-2，直至簇新旧中心位置间距离此时得到聚类后的k个簇C'₁,C'₂,...,C'_k；

步骤4：对于每个参考点位置,基于概率选择新的位置替换原先的位置,并将更新过后的指纹数据集发回给用户，位置替换系通过采用指数机制进行，对于特定的位置t_i，其所属的簇是C'_l，并将簇C'_l中所有的位置列入候选集I中，用t_j,t_j∈I替换t_i的概率为选择概率最高的t_j替换t_i；所有位置都进行替换后生成新的数据集将D'₂发回至用户端；

步骤5：用户端计算实时信号指纹与接收到的指纹数据集中参考点指纹间的欧式距离，并使用改进的K近邻方法得到定位结果，实时信号指纹与数据集D'₂中编号为i的指纹间的欧几里得距离表示为其中权重改进的K近邻算法是指得到欧几里得距离较小的K个参考点位置后再采用加权平均法算出定位结果其中w_i是第i个参考点的权重，t_i是第i个参考点的位置坐标，t是最后的定位结果。