[发明专利]一种面向室内定位的移动AP识别方法

权利要求书

1.一种面向室内定位的移动AP识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、在待定位区域的环境中部署k个无线接入点AP_a，a＝1,…,k，这k个AP中包含k₁个移动AP和k₂个固定AP，但是每个AP是移动的还是固定的此时未知；

步骤二、在待定位区域中沿坐标已知的l条路径Path¹,Path²,…,Path^l行走，采集l条RSS序列，RSS¹,RSS²,…,RSS^l，其中Pathⁱ上信号的样本采样点所对应的地理位置坐标为n_i为Pathⁱ上的样本采样点数，其中i＝1,…,l，由此所得RSS序列RSSⁱ内包含的RSS值为：

其中r_aj为第j个地理位置上采集到的来自第a个AP的RSS值，其中a＝1,…,k,j＝1,…,n_i；

步骤三、利用信号对数衰减传播模型，求出与AP相距d_r处的信号衰减值P_a；

步骤四、筛选关于AP_a,a＝1,…,k的最大功率值衰落P_a的RSS信号所对应的地理位置坐标；

步骤四(一)、假设筛选关于AP_a,a＝1,…,k的最大功率值衰落P_a的RSS信号集分别为RSS'₁,RSS'₂,…,RSS'_k，其中满足且其中i＝1,2,…,l，u＝1,2,…,n_i；

步骤四(二)、找到所述步骤四(一)筛选出的来自每个AP的RSS值所对应的地理位置的坐标(x_av,y_av)，其中i＝1,2,…,l，a＝1,2,…,k，u＝1,2,…,n_i，v＝1,2,…,m_a，筛选出的来自AP_a的位置坐标为：

其中m_a表示筛选出的来自AP_a的坐标数也就是采集样本点数，a＝1,2,…,k；

步骤五、分别对筛选出的来自每个AP的RSS值对应的地理位置坐标进行基于密度的聚类，得到k个物理坐标点聚类C_a，a＝1,…,k；

步骤五(一)、将中的坐标作为样本集，并设置邻域参数(ε,MPt)；对于中任意样本点p_w，即某个位置点坐标，其ε邻域包含的样本集中与p_w距离不大于ε的样本，即且p_w的ε邻域至少包含MPt个样本，即

步骤五(二)、将中样本点的中值点作为聚类的起始点，设聚类起始点为p^st；

步骤五(三)、确定中每个样本的ε邻域的样本数如果将样本p_w加入核心对象集Ω，即Ω＝Ω∪{p_w}；如果p^st不在核心对象集Ω中，就将p^st加入其中，即Ω＝Ω∪{p^st}；设Ω中的样本数为t；

步骤五(四)、构建核心对象集Ω中全部样本点的两两距离矩阵D：

步骤五(五)、初始化簇C_a为空集，a＝1,…,k；

步骤五(六)、首先将聚类起始点p^st加入到簇C_a中，即C_a＝C_a∪{p^st}；

步骤五(七)、判断Ω是否为空集，如果Ω不是空集，任意选取一个核心对象o∈Ω，并令Ω＝Ω\{o}，通过两两距离矩阵查找o与C_a中元素的距离；如果Ω是空集，执行步骤五(九)；

步骤五(八)、如果存在距离小于或等于ε，将此核心对象o加入到簇C_a中；返回步骤五(七)；

步骤五(九)、得到聚类后的簇C_a；

步骤六、计算所述步骤五中每个物理坐标点聚类C_a的类内最大距离dia_a；

步骤七、对每个AP进行判断，若dia_a＞2d_r，则判定AP_j为移动AP；反之，若dia_a≤2d_r，则判定AP_a为固定AP，其中d_r为信号采样点与AP之间的欧式距离；

步骤八、重复所述步骤五至所述步骤七，对每个AP进行判断，完成目标场景中的移动AP识别。