本發(fā)明涉及定位，具體涉及一種基于路徑損耗自適應(yīng)的聚類定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著智能化的全面鋪開，用戶對(duì)高精度定位系統(tǒng)的需求日益增加。全球定位系統(tǒng)能夠在室外環(huán)境中提供準(zhǔn)確的位置，但在室內(nèi)環(huán)境中無線信號(hào)受到墻體遮擋、多徑效應(yīng)等因素影響，存在定位精度和穩(wěn)定性不足的問題，給高精度定位帶來了極大的挑戰(zhàn)。為實(shí)現(xiàn)高精度的室內(nèi)定位，研究者們提出了多種基于無線信號(hào)的定位方法，如到達(dá)時(shí)間差（tdoa）、接收信號(hào)強(qiáng)度指示（rssi）、角度定位（aoa）等方法。然而，這些傳統(tǒng)方法在實(shí)際應(yīng)用中往往存在諸多限制，如信號(hào)穩(wěn)定性差、定位誤差大、計(jì)算復(fù)雜等問題。

2、在室內(nèi)定位系統(tǒng)中，信號(hào)強(qiáng)度與接入點(diǎn)（ap）之間的距離關(guān)系通常通過路徑損耗模型來描述。路徑損耗模型通常假設(shè)無線信號(hào)在傳播過程中因距離、障礙物以及環(huán)境因素等導(dǎo)致信號(hào)衰減。然而，傳統(tǒng)的路徑損耗模型往往采用固定的參數(shù)，并未充分考慮到室內(nèi)環(huán)境的多樣性和動(dòng)態(tài)變化。這導(dǎo)致傳統(tǒng)模型在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中，尤其是多障礙物和多區(qū)域環(huán)境下的定位精度較低，難以適應(yīng)環(huán)境變化。

3、近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)路徑損耗模型成為室內(nèi)定位研究的重要方向。通過對(duì)大規(guī)模信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)的采集和深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，能夠更精確地估計(jì)不同環(huán)境中的路徑損耗參數(shù)，從而提高定位系統(tǒng)的適應(yīng)性和精度。在非均勻分布的室內(nèi)環(huán)境中，自適應(yīng)路徑損耗模型能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑損耗參數(shù)，避免了傳統(tǒng)模型中固定參數(shù)帶來的誤差，提供了更精準(zhǔn)的定位結(jié)果。但在現(xiàn)有的自適應(yīng)路徑損耗模型中，依然存在區(qū)域劃分與定位精度問題以及ap選擇與定位穩(wěn)定性問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：本發(fā)明的第一目的是提供一種具有動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)整能力的基于路徑損耗自適應(yīng)的聚類定位方法；第二目的是提供一種基于路徑損耗自適應(yīng)的聚類定位系統(tǒng)。

2、技術(shù)方案：一種基于路徑損耗自適應(yīng)的聚類定位方法，包括以下步驟：

3、s1、在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)設(shè)置若干個(gè)信號(hào)發(fā)射裝置ap，并使ap的信號(hào)覆蓋整個(gè)目標(biāo)區(qū)域，在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)均勻設(shè)置參考點(diǎn)rp，并將目標(biāo)區(qū)域劃分為若干個(gè)子區(qū)域；

4、s2、對(duì)各rp接收到的來自所有ap的信號(hào)強(qiáng)度rssi進(jìn)行若干次采樣，并計(jì)算各子區(qū)域內(nèi)rp處接收到的若干次采樣得到的rssi總和，選取每個(gè)子區(qū)域內(nèi)rp接收的rssi總和最大的若干個(gè)ap，構(gòu)成該子區(qū)域的ap集群，ap集群內(nèi)ap與相應(yīng)子區(qū)域內(nèi)的所有rp進(jìn)行通信，采集得到各子區(qū)域內(nèi)的離線rssi數(shù)據(jù)，測(cè)量得到各rp與ap集群內(nèi)各ap間的距離數(shù)據(jù)；

5、s3、構(gòu)建c-lrn網(wǎng)絡(luò)，利用各子區(qū)域內(nèi)的離線rssi數(shù)據(jù)和各rp與ap集群內(nèi)各ap間的距離數(shù)據(jù)對(duì)c-lrn網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到不同子區(qū)域?qū)?yīng)的最優(yōu)路徑損耗模型參數(shù)；

6、s4、利用待定位目標(biāo)接收的rssi確定待定位目標(biāo)所在的子區(qū)域，利用該子區(qū)域?qū)?yīng)的最優(yōu)路徑損耗模型參數(shù)，通過路徑損耗分別計(jì)算待定位目標(biāo)與子區(qū)域的ap集群中各ap的預(yù)測(cè)距離，構(gòu)建所述預(yù)測(cè)距離和實(shí)際距離間的誤差函數(shù)，通過最小化誤差函數(shù)計(jì)算得到待定位目標(biāo)的坐標(biāo)。

7、具體的，步驟s2中，選取每個(gè)子區(qū)域內(nèi)rp接收的rssi總和最大的3個(gè)ap，構(gòu)成該子區(qū)域的ap集群，ap集群內(nèi)各ap與相應(yīng)子區(qū)域內(nèi)的所有rp進(jìn)行通信，采集得到各子區(qū)域內(nèi)的離線rssi數(shù)據(jù)，并對(duì)離線rssi數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，得到可信離線rssi數(shù)據(jù)集：

8、，

9、式中：為可信離線rssi數(shù)據(jù)集，為在第i個(gè)子區(qū)域中采集到的各rp與ap集群中3個(gè)ap之間的rssi數(shù)據(jù)，代表第i個(gè)子區(qū)域中第個(gè)rp接收到的來自ap集群中第1個(gè)ap的rssi數(shù)據(jù)，代表第i個(gè)子區(qū)域中第個(gè)rp接收到的來自ap集群中第2個(gè)ap的rssi數(shù)據(jù)，代表第i個(gè)子區(qū)域中第個(gè)rp接收到的來自ap集群中第3個(gè)ap的rssi數(shù)據(jù)。

10、具體的，c-lrn網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的輸入層、第一卷積層、第一池化層、第二卷積層、第二池化層、第一連接層、第二連接層和輸出層，輸入層將子區(qū)域內(nèi)的離線rssi數(shù)據(jù)和相應(yīng)的ap集群中若干個(gè)ap的路徑損耗模型參數(shù)合并作為輸出數(shù)據(jù)。

11、具體的，步驟s3中，c-lrn網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程包括：將某子區(qū)域內(nèi)的離線rssi數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的ap集群中若干個(gè)ap的路徑損耗模型參數(shù)輸入c-lrn網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)c-lrn網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的距離與測(cè)量的距離數(shù)據(jù)間的誤差計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，誤差越小獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)越大，c-lrn網(wǎng)絡(luò)通過誤差反向傳播優(yōu)化路徑損耗模型參數(shù)，直至網(wǎng)絡(luò)收斂，得到最優(yōu)路徑損耗模型參數(shù)。

12、具體的，步驟s3中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)為：

13、，

14、式中：為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，為根據(jù)c-lrn網(wǎng)絡(luò)輸出的第i個(gè)子區(qū)域中第n個(gè)ap與第個(gè)rp的距離，n=1,2,3；為測(cè)量得到的第i個(gè)子區(qū)域中第n個(gè)ap與第個(gè)rp的距離。

15、優(yōu)選的，步驟s3還包括：根據(jù)最優(yōu)自適應(yīng)路徑損耗模型參數(shù)對(duì)子區(qū)域進(jìn)行聚類，將聚類結(jié)果中屬于同一類別的子區(qū)域合并為一個(gè)子區(qū)域。

16、具體的，根據(jù)最優(yōu)自適應(yīng)路徑損耗模型參數(shù)對(duì)子區(qū)域進(jìn)行聚類包括：對(duì)不同子區(qū)域的ap集群中各ap的路徑損耗模型進(jìn)行特征提取，得到對(duì)應(yīng)的特征向量，并對(duì)特征向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，選擇若干個(gè)初始聚類中心子區(qū)域，計(jì)算各子區(qū)域的特征向量與各初始聚類中心子區(qū)域的特征向量間的歐幾里得距離，根據(jù)歐幾里得距離進(jìn)行就近劃分，得到劃分后的聚類結(jié)果。

17、具體的，步驟s4包括：

18、s41、將待定位目標(biāo)處的接收的rssi與離線rssi數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到待定位目標(biāo)所在的子區(qū)域；

19、s42、根據(jù)待定位目標(biāo)處的接收的rssi和所在子區(qū)域的ap集群中各ap的最優(yōu)自適應(yīng)路徑損耗模型參數(shù)，分別計(jì)算待定位目標(biāo)與所在子區(qū)域的ap集群中各ap的預(yù)測(cè)距離；

20、s43、計(jì)算待定位目標(biāo)與所在子區(qū)域的ap集群中各ap的預(yù)測(cè)距離和實(shí)際距離間的誤差，設(shè)定各ap的距離權(quán)重，并對(duì)待定位目標(biāo)與所在子區(qū)域的ap集群中各ap的預(yù)測(cè)距離和實(shí)際距離間的誤差的平方進(jìn)行加權(quán)處理，構(gòu)建待定位目標(biāo)的坐標(biāo)的誤差函數(shù)；

21、s44、通過梯度下降法最小化誤差函數(shù)，得到待定位目標(biāo)的坐標(biāo)。

22、具體的，步驟s4中，ap集群中有3個(gè)ap時(shí)，誤差函數(shù)為：

23、，

24、式中：為坐標(biāo)誤差函數(shù)，為待定位目標(biāo)的坐標(biāo)，為第i個(gè)子區(qū)域中第1個(gè)ap的誤差權(quán)重，為第i個(gè)子區(qū)域中第2個(gè)ap的誤差權(quán)重，為第i個(gè)子區(qū)域中第3個(gè)ap的誤差權(quán)重，為第i個(gè)子區(qū)域中第1個(gè)ap與待定位目標(biāo)間距離的誤差，為第i個(gè)子區(qū)域中第2個(gè)ap與待定位目標(biāo)間距離的誤差，為第i個(gè)子區(qū)域中第3個(gè)ap與待定位目標(biāo)間距離的誤差。

25、本發(fā)明還提供一種基于路徑損耗自適應(yīng)的聚類定位系統(tǒng)，包括：

26、區(qū)域劃分模塊：用于在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)設(shè)置若干個(gè)信號(hào)發(fā)射裝置ap，并使ap的信號(hào)覆蓋整個(gè)目標(biāo)區(qū)域，在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)均勻設(shè)置參考點(diǎn)rp，并將目標(biāo)區(qū)域劃分為若干個(gè)子區(qū)域；

27、數(shù)據(jù)采樣模塊：用于對(duì)各rp接收到的來自所有ap的信號(hào)強(qiáng)度rssi進(jìn)行若干次采樣，并計(jì)算各子區(qū)域內(nèi)rp處接收到的若干次采樣得到的rssi總和，選取每個(gè)子區(qū)域內(nèi)rp接收的rssi總和最大的若干個(gè)ap，構(gòu)成該子區(qū)域的ap集群，ap集群內(nèi)ap與相應(yīng)子區(qū)域內(nèi)的所有rp進(jìn)行通信，采集得到各子區(qū)域內(nèi)的離線rssi數(shù)據(jù)，測(cè)量得到各rp與ap集群內(nèi)各ap間的距離數(shù)據(jù)；

28、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊：用于構(gòu)建c-lrn網(wǎng)絡(luò)，利用各子區(qū)域內(nèi)的離線rssi數(shù)據(jù)和各rp與ap集群內(nèi)各ap間的距離數(shù)據(jù)對(duì)c-lrn網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到不同子區(qū)域?qū)?yīng)的最優(yōu)路徑損耗模型參數(shù)；

29、目標(biāo)定位模塊：用于利用待定位目標(biāo)接收的rssi確定待定位目標(biāo)所在的子區(qū)域，利用該子區(qū)域?qū)?yīng)的最優(yōu)路徑損耗模型參數(shù)，通過路徑損耗分別計(jì)算待定位目標(biāo)與子區(qū)域的ap集群中各ap的預(yù)測(cè)距離，構(gòu)建所述預(yù)測(cè)距離和實(shí)際距離間的誤差函數(shù)，通過最小化誤差函數(shù)計(jì)算得到待定位目標(biāo)的坐標(biāo)。

30、有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的顯著效果是：本發(fā)明將深度學(xué)習(xí)與自適應(yīng)路徑損耗模型相結(jié)合，提出了一種利用c-lrn網(wǎng)絡(luò)對(duì)路徑損耗模型參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化的方法，該方法能夠根據(jù)不同的使用環(huán)境動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，顯著提升定位精度和系統(tǒng)穩(wěn)定性，相較于傳統(tǒng)基于路徑損耗模型的定位方法，減少了定位誤差。