基于局部線性回歸的無(wú)線定位技術(shù)研究

1、TechniquesofAutomation無(wú)線定位WiFiRSSI位置權(quán)重中圖分類號(hào):TP391.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):10037241(2017)12005906WirelessLocationTechnologyResearchBasedonLocalLinearRegressionWANGZhuxianGUANXingminPANXue(HeilongjiangProvinceMeteologicalDataCenterHa

2、rbin150000China)Abstract:Akindofwirelesslocationtechnologyisimplementedinthisresearch.ThealgithmisbasedonlocallinearregressionofmachinelearningitusesWiFiwirelesssignalincoveringroom.Thistechniqueconstructsspecialfittingf

3、mulabylocallinearregressionusesthefittingfmulatoestimatethedistancebetweenthetargetterminalthewirelessrouteitcombinestherangingalgithmtopredictthepositionofthetarget.Indertoimprovethepositioningaccuracythistechniqueimpro

4、vesthetraditionalrangingalgithmbasedonRSSI(ReceivedSignalStrengthIndication)introducestheconceptoflocationweighttorealizetheglobaloptimizationofthesystem.Theexperimentalresultsshowthatthetechnologyachievestheindoposition

5、ingpredictionerrlessthan2metersofwhich78%ofthetestsampleerrwithin3meters90%within6meters.Thisshowsthatthecombinationoflocallinearregressionalgithmofwirelesspositioningtechnologycaneffectivelycontroltheerrrangeimprovethep

6、ositioningaccuracy.Withwirelessroutingwirelesshotspotsintheindoenvironmentofthefullcoveragethetechnologyintheindopositioninghasaverywiderangeofapplications.Keywds:machinelearningwirelesslocationWiFiRSSIlocationweight收稿日期

7、:201711071引言隨著智能手機(jī)的普及使越來(lái)越多的人可以享受GPS等衛(wèi)星定位服務(wù)[1]輕松找到自己想要到達(dá)的目的地?zé)o線定位技術(shù)已經(jīng)在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域扮演關(guān)鍵的角色為人們的生產(chǎn)生活帶來(lái)了極大便利。而由于建筑物對(duì)衛(wèi)星信號(hào)有屏蔽作用使GPS定位在室內(nèi)的效果并不理想室內(nèi)定位也因此成為了比較困難的課題。隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大多數(shù)室內(nèi)場(chǎng)所已經(jīng)被WiFi信號(hào)覆蓋結(jié)合無(wú)線定位技術(shù)和智能手機(jī)優(yōu)秀的計(jì)算能力使基于WiFi無(wú)線信號(hào)的室內(nèi)定位成為可能。目前室內(nèi)

8、定位系統(tǒng)被廣泛地應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)、室內(nèi)機(jī)器人定位[2]、員工簽到、大型商場(chǎng)導(dǎo)航等領(lǐng)域?？紤]到成本和定位精度的雙重限制WiFi定位具備低成本和低功耗等優(yōu)點(diǎn)。目前WiFi定位技術(shù)的核心算法主要有測(cè)萬(wàn)方數(shù)據(jù)TechniquesofAutomation&Applications|61《自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用》2017年第36卷第12期通信與信息處理CommunicationInfmationProcessingτ是權(quán)值變化速率p是待測(cè)信號(hào)的強(qiáng)度。通

9、過(guò)迭代的方式對(duì)參數(shù)X和參數(shù)A進(jìn)行特征估計(jì)目的是使損失函數(shù)最小化這一過(guò)程可以使用梯度下降的思想實(shí)現(xiàn)。圖1損失函數(shù)最小化流程實(shí)驗(yàn)中上述運(yùn)算總能收斂于某一極小值因此參數(shù)X、A的初始值可以是任意的合適的初始值可以使收斂所需的迭代次數(shù)較少。經(jīng)過(guò)一定次數(shù)的迭代計(jì)算最終得到如圖2所示的信號(hào)傳播模型其中橫坐標(biāo)表示電信號(hào)強(qiáng)度縱坐標(biāo)表示距離Pd曲線是F(Pi)的估計(jì)函數(shù)。圖2P=0A=0N=500時(shí)F(Pi)的擬合函數(shù)3無(wú)線定位算法無(wú)線網(wǎng)絡(luò)算法主要包括預(yù)測(cè)

10、距離和數(shù)據(jù)庫(kù)匹配由于基于距離的定位成本低精度高目前大部分定位應(yīng)用均采用測(cè)距的方案。測(cè)距算法的核心是解距離方程[9]根據(jù)無(wú)線設(shè)備間的相對(duì)距離和某一端的絕對(duì)坐標(biāo)推測(cè)另一端的坐標(biāo)。無(wú)線定位算法的難點(diǎn)是由室內(nèi)環(huán)境導(dǎo)致的無(wú)線信號(hào)受地形和人為活動(dòng)等干擾噪聲的影響使定位結(jié)果不夠精確。在該研究中采用一種位置權(quán)重的思想來(lái)淡化噪聲對(duì)預(yù)測(cè)的干擾。3.1測(cè)距定位的基本原理測(cè)距定位是在一個(gè)到多個(gè)信號(hào)發(fā)生器位置已知的條件下通過(guò)接收端收到信號(hào)的強(qiáng)度推算距離進(jìn)而預(yù)測(cè)接

11、收端位置的技術(shù)。當(dāng)多個(gè)信號(hào)發(fā)生器不共線時(shí)以各節(jié)點(diǎn)為圓心距離為半徑畫圓其公共交點(diǎn)即接收器的位置。如圖3所示最少需要三個(gè)節(jié)點(diǎn)可以預(yù)測(cè)一個(gè)接收器的位置前提是該接收器在三個(gè)發(fā)射器的信號(hào)覆蓋范圍內(nèi)該算法也被稱作三邊定位法。圖3三邊定位原理其中信號(hào)接收端坐標(biāo)必滿足公式(4)并且Xrf=(xaxbxc)Yrf=(yaybyc)Rrf=(rarbrc)。當(dāng)信號(hào)發(fā)射端的坐標(biāo)已知時(shí)公式(6)簡(jiǎn)化為公式(7)即輸入接收信號(hào)強(qiáng)度就能輸出其所在位置的坐標(biāo)。(6)

12、(7)3.2位置權(quán)重位置權(quán)重思想旨在以距離估計(jì)為基礎(chǔ)利用信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性對(duì)不同的距離進(jìn)行有效加權(quán)加權(quán)結(jié)果體現(xiàn)在選擇哪個(gè)位置作為最終的結(jié)果上[10]。在理想環(huán)境下距離與信號(hào)強(qiáng)度是一一映射的關(guān)系[11]而在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中存在信道噪聲、信號(hào)衰減系數(shù)、接收天線方向等不確定因素會(huì)導(dǎo)致定位精度受到極大的影響。信號(hào)強(qiáng)度和距離如公式(6)所示是多對(duì)多的映射關(guān)系。研究表明干擾噪聲X服從高斯分布[12]通過(guò)統(tǒng)計(jì)信號(hào)的均值μi和方差再根據(jù)方差大小確定加權(quán)范圍根據(jù)概