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基于WLAN的支持向量机室内定位网络构建方法及定位方法
摘要:基于WLAN的支持向量机室内定位网络构建方法及定位方法,它涉及模式识别领域中的定位网络构建方法及定位方法,用于室内定位,解决了现有方法无法有效学习和适应RSS信号的非线性、非高斯统计特性;以及搜索匹配空间过大、计算复杂度高的问题。室内定位网络构建方法通过下述步骤实现:WLAN网络构建;测量并记录参考点的RSS信号,构建整体信号覆盖图;利用SVM分类器分成若干个子信号覆盖图;将多类SVM分类器转化为两类SVM分类器;训练两类SVM分类器,建立多个独立子信号覆盖图。定位方法通过下述步骤实现:在欲定位点测量RSS信号并预定位出所在的子信号覆盖图的区域;由该子信号覆盖图所对应的回归函数定位出该点位置。
交易方式:转让
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  • 官方信息
  • 购买须知
  • 基于WLAN的支持向量机室内定位网络构建方法及定位方法申请日:2009-09-15
  • 申请号:200910072893X分类号:H04W16/20;H04W64/00;H04W84/12;H04W64/00;H04W84/12;H04W16/20
  • 主分类号:H04W16/20申请地址:黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
  • 专利类型:发明公开/授权时间:2011-12-07
  • 申请人: 哈尔滨工业大学 法律状态:未缴年费专利权终止
  • 发明(设计)人: 徐玉滨 邓志安 孟维晓 马琳 周牧 沙学军 代理机构:哈尔滨市松花江专利商标事务所
主权项:
  • 1.基于WLAN的支持向量机室内定位网络构建方法,其特征在于它通过下述步骤实现:一、对欲定位的室内区域布置AP,从而完成WLAN网络构建;在欲定位的室内区域选取并记录参考点和测试点的对应坐标,测量并记录参考点接收到的所有AP的RSS信号,构建整体信号覆盖图;二、将整个信号覆盖图分成若干个子信号覆盖图,分割原则是尽量使分割边界处的RSS信号差异性较大,以降低边界处分类误差率;三、建立多个独立的子SVM分类器,相邻的两个子信号覆盖图之间的区分对应于一个子SVM分类器,所述的子SVM分类器都是两类SVM分类器;四、训练各个子信号覆盖图的支持向量机回归函数,即得出每个子信号覆盖图的RSS信号与物理位置的非线性映射关系;步骤三中通过先验信息的判断,将不相邻的、相距较远的子信号覆盖图区分开来;先验信息预判断方法是,采用一些AP的信号强度和,判断排除掉与RSS信号的物理位置较远的子信号覆盖图,由此可训练出多个独立的SVM两类分类器;SVM分类器的训练过程和利用先验信息预判断至子SVM分类器的过程为:给定训练数据(xi,yi),i=1…l,xi∈Rd,y∈{-1,1}l为第i个学习样本,即输入RSS向量,维数d为接收到的AP个数,yi∈{-1,1}l为对应的类别;根据结构风险最小化原则,它要解决的原始最优化问题形式为:式(1)中b为偏置,w为权重系数;体现经验风险,C是对经验风险与VC维的一个平衡参数;通过最优化上述问题,得出最大化分类间隔的分类超平面;利用不相邻的子区域之间的RSS信号差异性较大的特性,利用简单的RSS之和预判断,先得到RSS信号属于哪个两类SVM分类器。
  • 2.根据权利要求1所述的基于WLAN的支持向量机室内定位网络构建方法,其特征在于步骤四中,利用ε-不敏感支持向量机回归算法来构造RSS信号与物理位置的非线性映射关系;具体过程如下:给定训练数据(xi,yi),i=1…l,xi∈Rd,xi为第i个学习样本,即输入RSS向量,维数d为接收到 的AP个数,yi为对应的输出物理位置坐标;选择径向基为核函数;利用已知参考点的位置坐标及其相应的RSS信号的输入输出映射关系,训练出支持向量机回归函数的参数,分别得出各个子信号覆盖图的RSS信号与位置坐标的映射函数;将RSS信号输入相应的SVM回归函数,即可精确定位用户;根据结构风险最小化原则,它要解决的原始最优化问题形式为:式(1)中||w||2控制VC维的大小,∑(ξi+ξi*),i=1…l体现经验风险,C是对经验风险与VC维的一个平衡参数;根据对偶原理和KKT条件,w可转化为较少数量的支持向量的线性表示,设sv表示为支持向量集合,则:式(2)中,可以不用显式计算,通过计算一个对应的核函数得出:最后对应的支持向量机回归函数:给定参数ε,C,γ,对式(1)进行凸二次优化,可以得出w的全局最优值解;式(4)的输出对于物理位置坐标有两维,分别通过相应的样本训练和参数搜索,得到两个独立的分别输出两维物理位置坐标的支持向量机回归函数。
  • 3.基于权利要求1所述定位网络构建方法的WLAN的支持向量机室内定位网络定位方法,其特征在于它通过下述步骤实现:一、在欲定位点测量RSS信号;二、通过先验信息对RSS信号进行预判断,得出该RSS信号应该送入哪个子SVM分类器,通过该子SVM分类器预定位出欲定位点所在的子信号覆盖图的区域位置;三、由该子信号覆盖图所对应的回归函数定位出欲定位点的位置。
法律及基本信息

商家信息
持有人:哈尔滨工业大学
联系人:知夫子
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