面向室内WLAN定位的动态自适应模型

摘要：

提出了一种面向无线局域网(wireless local area network,WLAN)位置指纹匹配定位的动态自适应模型,借助多个基站的实时数据为稳健室内定位提供更新的匹配数据库-radio map.基于基站与radio map采样点之间的空间关联性,将基站数据和radio map分别作为多层神经网络的输入和输出,动态更新radio map;利用多元数据异常探测技术检验基站数据捕获环境的时空变化;根据探测结果采用顾及室内布局的数值内插和再训练的方式更新模型,从而使其适应环境的时空变化.在室内动态环境中进行了多次验证试验.试验结果显示,在时变因素作用下,相比较传统方法,采用所提模型的定位方法的平均误差至少下降10％;在空间变化因素(以信标移动为例)作用下,其他方法平均定位误差大幅增加了至少165％,而采用所提模型方法的平均定位误差只增加了10％～20％,定位精度维持在3m左右(即原始精度).结果证明采用了所提模型的定位系统能够自适应环境的时空变化而保持原有定位表现.不过,与传统位置指纹匹配定位方法相比,该模型带来了更多的计算负荷.

关键词：室内定位、无线局域网、动态自适应模型、神经网络、多元异常值检测

所属期刊栏目：44

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金41071284;广东省重大科技专项2015B010104003;The National Natural Science Foundation of China41071284;Science and Technology Planning Projects of Guangdong Province2015B010104003

在线出版日期：2016-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1322-1330