[发明专利]一种基于接收信号强度的层次分类室内定位方法

权利要求书

1.一种稀疏节点下的基于接收信号强度的层次分类室内定位方法，其特征在于，包括两个部分，第一部分是定位模型的建立，第二部分是利用所述定位模型对未知信号进行定位；

所述的定位模型的建立包括以下步骤：

步骤1：采集所有参考点RP接收的信号；

步骤2：根据各个所述参考点RP接收的信号计算1-sigma区间；

步骤3：根据1-sigma区间进行区块划分，得到区块级分类器；

步骤4：在各个区块内训练高斯过程分类器，所述高斯过程分类器作为颗粒级分类器；

所述的步骤2具体为：

采集各个所述参考点RP接收的来自各个WiFi节点AP的信号的信号强度RSS值，构成RSS值的均值集与标准差集，记为均值集Mean_j＝{μ_1j，...，μ_nj}与标准差集Std_j＝{σ_1j，...，σ_nj}，其中j为第j个参考点，n为AP总数；

其中，μ_ij与σ_ij分别代表参考点RP_j与WiFi节点AP_i之间的k次RSS测量rss_ij＝(rss_1ij，...，rss_kij)的均值与标准差，i为AP标号，均值与标准差计算方法为：

h指代第几次采样；

对于参考点RP_j，WiFi节点AP_i的1-sigma的区间为：

[μ_ij-σ_ij，μ_ij+σ_ij] (3)；

所述的步骤3为：将整个环境中的n个WiFiAP划分成n份，每个AP对应一个类别；从第一个参考点RP开始，计算每个RP接收到n个AP的信号的RSS值的n个1-sigma区间；对于任一RP的n个1-sigma区域，首先确定均值最大的1-sigma区间及其对应AP，然后将其余(n-1)个AP对应的1-sigma区间与所述均值最大的1-sigma区间相交，得到相交的1-sigma区间及其对应的AP，之后将RP聚类至所述均值最大的1-sigma区间对应的AP以及所述相交的1-sigma区间对应的AP所对应的类别；当所有RP聚类结束，则完成区块划分；

利用所述定位模型对未知信号进行定位具体如下：

步骤(1)接收一个未知位置的设备的信号；

步骤(2)将其信号输入区块级分类器，确定所述设备位于哪个区块；

步骤(3)将其信号输入对应的区块内的高斯过程分类器，得到确切位置；

所述的步骤(2)为：

假设未知位置的设备对接收来自n个AP的信号的单次测量RSS值为x＝(rss₁，rss₂，...，rss_n)，首先找到最大的RSS值rss_p＝max(x)，则认为所述设备位于区块l_p；p为标号，指代x＝(rss₁，rss₂，...，rss_n)中最大的RSS值对应的下标；

所述的步骤(3)为：

使用步骤(2)得到的l_p内已训练好的高斯过程分类器进行分类；高斯过程分类器通过拟合隐函数并将隐函数的输出经由sigmoid函数压缩至[0，1]得到类别概率，概率高的一方为二分类结果；假设给定l_p中有c个RP，则根据“一对一”方法训练的c(c-1)/2个二分类器结果中频数最高的分类结果为第二层分类的结果，从而得到所述设备的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法应用在室内导航中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法应用在室内安防中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法应用在室内搜救中。