專(zhuān)利名稱(chēng)：室內(nèi)定位的方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及室內(nèi)定位的方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著移動(dòng)計(jì)算設(shè)備的迅速發(fā)展和逐漸普及，室內(nèi)環(huán)境下的各種基于位置服務(wù)的需 求(Location-Based Service, LBS)日益迫切。由于現(xiàn)有的衛(wèi)星定位系統(tǒng)，如美國(guó)的全球定 位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)和中國(guó)的北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)，在室內(nèi)環(huán)境或高 大建筑物密集城區(qū)，衛(wèi)星定位信號(hào)受到建筑物的阻隔，難以有效定位。目前室內(nèi)定位一般采 用紅外線(xiàn)、超聲波、射頻等傳感信號(hào)，其中基于紅外線(xiàn)、超聲波的定位技術(shù)精度較高，不過(guò)需 要使用專(zhuān)門(mén)的硬件設(shè)施，且信號(hào)需要視距傳輸，定位范圍相對(duì)受限，難以大規(guī)模部署。
近年來(lái)，隨著無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模部署，基于WLAN(Wireless LAN，無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng))的 室內(nèi)定位受到廣泛關(guān)注。其主要原因是基于WLAN射頻信號(hào)定位不僅傳輸距離遠(yuǎn)、無(wú)視距要 求，而且無(wú)需增加額外硬件，添加軟件簡(jiǎn)單易行，與其它使用特定設(shè)備的定位技術(shù)相比，成 本優(yōu)勢(shì)十分明顯。目前基于射頻信號(hào)強(qiáng)度定位已成為室內(nèi)定位技術(shù)的研究熱點(diǎn)。
現(xiàn)有技術(shù)中有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法基于射頻信號(hào)強(qiáng)度的定位方法采用模式分類(lèi)的思想， 把定位問(wèn)題轉(zhuǎn)換為射頻信號(hào)強(qiáng)度與位置的模式識(shí)別問(wèn)題。這類(lèi)方法主要分為離線(xiàn)訓(xùn)練和 在線(xiàn)定位兩個(gè)階段，在離線(xiàn)訓(xùn)練階段，首先將實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景按一定間距劃分為規(guī)則的網(wǎng)格， 然后在每個(gè)網(wǎng)格上采集一定數(shù)量的射頻信號(hào)強(qiáng)度信息，構(gòu)建出射頻地圖(Radio M即)定位 模型；在在線(xiàn)定位階段，根據(jù)待定位目標(biāo)實(shí)時(shí)觀測(cè)到的射頻信號(hào)強(qiáng)度信息，通過(guò)定位模型 進(jìn)行位置計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)待定位目標(biāo)的定位。這類(lèi)方法將信號(hào)強(qiáng)度向量看作是對(duì)應(yīng)位置 的信號(hào)模式(Pattern)在信號(hào)強(qiáng)度空間中的特征(Feature)，而實(shí)際的位置則可以看作是 該模式的真實(shí)標(biāo)記(Label)，將信號(hào)強(qiáng)度向量(Feature)及其對(duì)應(yīng)的位置坐標(biāo)(Label)組 成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到的分類(lèi)器(Classifier)或者回歸函數(shù) (Regression Function)就能作為一個(gè)定位模型?？傊?，這類(lèi)定位方法通過(guò)學(xué)習(xí)射頻信號(hào)強(qiáng) 度與位置間的內(nèi)在映射規(guī)律，然后基于推理實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位。 如上所述，現(xiàn)有的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是一種基于模式分類(lèi)的方法，只需要知道每個(gè) 位置所對(duì)應(yīng)的信號(hào)強(qiáng)度特征，而不需要知道AP位置的先驗(yàn)知識(shí)。但是已有的這類(lèi)定位算法 需要在離線(xiàn)訓(xùn)練階段采集大量帶位置標(biāo)記的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這是一項(xiàng)極其耗費(fèi)人力與 財(cái)力的工作，而采集無(wú)標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)則相對(duì)簡(jiǎn)單。

發(fā)明內(nèi)容
為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供室內(nèi)定位的方法及其系統(tǒng)，能夠降低室內(nèi)無(wú)線(xiàn)定位 技術(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集代價(jià)。 本發(fā)明公開(kāi)了一種室內(nèi)定位的方法，包括 步驟l，輸入帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；
步驟2，根據(jù)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)間的相似關(guān)系，由帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記得出無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記，使所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有位置標(biāo)記； 步驟3，采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法由所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集定位待定目標(biāo)。
所述步驟2進(jìn)一步為， 步驟21，構(gòu)建表示所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度向量相似關(guān)系的鄰接圖，對(duì)所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，特征向量組成特征向量空間； 步驟22，構(gòu)建所述特征向量空間上的分類(lèi)器，根據(jù)所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記求解所述分類(lèi)器的參數(shù)，由所述分類(lèi)器得出所述無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記。 所述步驟21進(jìn)一步為，
步驟31，構(gòu)建所述鄰接圖； 步驟32，按如下公式計(jì)算所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣，
L = D-W， 其中，L為所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣，D為所述鄰接圖的節(jié)點(diǎn)的權(quán)值度對(duì)角矩陣，W為所述鄰接圖邊的權(quán)值矩陣； 步驟33，對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，得到所述拉普拉斯矩陣的特征向
量，所述特征向量組成特征向量空間。 所述步驟32和所述步驟33之間還包括， 步驟41，對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行歸一化。 所述步驟22進(jìn)一步為， 步驟51，構(gòu)建所述分類(lèi)器為， 力《 f fl,《,(_/ = 其中ai為分類(lèi)器的參數(shù)，小J,表示第i個(gè)特征向量的第j個(gè)元素的值，f j為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，j《1時(shí)，f j為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，j > 1時(shí)，f j為無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，P為使用的特征值的數(shù)量，1為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，u為無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量； 步驟52，計(jì)算所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記的誤差為
S(a):Z(A —J]a,^)2 由最小二乘解出使該誤差最小的所述分類(lèi)器的參數(shù)； 步驟53，由所述分類(lèi)器得出無(wú)位置標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記為 = f (J' = / + # + ) 所述步驟31進(jìn)一步為， 步驟61，以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值為
<formula>formula see original document page 6</formula>
其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi，RSSj)表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，o為高斯核函數(shù)的窗口系數(shù)；
步驟62，對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，按同所述節(jié)點(diǎn)的權(quán)值從大到小的順序?qū)⒐?jié)點(diǎn)排列，選取前k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為所述節(jié)點(diǎn)的鄰居，k為大于0的整數(shù)； 步驟63，將所述節(jié)點(diǎn)同所述節(jié)點(diǎn)鄰居的連接，構(gòu)建出所述鄰接圖。
所述步驟31進(jìn)一步為， 步驟71，以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)，將所有節(jié)點(diǎn)兩兩連接，組成所述
步驟72，確定所述鄰接圖中邊的權(quán)值為 其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi，RSSj)表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離，o為高斯函數(shù)的窗口系數(shù)。 所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離為I lRSSj-RSSil l，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)
強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度。 本發(fā)明還公開(kāi)了一種室內(nèi)定位的系統(tǒng)，包括 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集組成模塊，用于輸入帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 訓(xùn)練數(shù)據(jù)位置標(biāo)記模塊，用于根據(jù)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)間的相似關(guān)系，由帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記得出無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記，使所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有位置標(biāo)記； 目標(biāo)定位模塊，用于采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法由所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集定位待定目標(biāo)。
所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)位置標(biāo)記模塊進(jìn)一步包括 特征向量空間構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建表示所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度向量相似關(guān)系的鄰接圖，對(duì)所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，特征向量組成特征向量空間；
位置標(biāo)記模塊，用于構(gòu)建所述特征向量空間上的分類(lèi)器，根據(jù)所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記求解所述分類(lèi)器的參數(shù)，由所述分類(lèi)器得出所述無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記。 所述特征向量空間構(gòu)建模塊進(jìn)一步用于構(gòu)建所述鄰接圖；按公式L = D-W計(jì)算所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣，其中，L為所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣，D為所述鄰接圖的節(jié)點(diǎn)的權(quán)值度對(duì)角矩陣，W為所述鄰接圖邊的權(quán)值矩陣；對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，得到所述拉普拉斯矩陣的特征向量，所述特征向量組成特征向量空間。 所述特征向量空間構(gòu)建模塊在計(jì)算完拉普拉斯矩陣后還用于對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行歸一化。 所述位置標(biāo)記模塊進(jìn)一步用于構(gòu)建所述分類(lèi)器為
f M力.《J' = I + ， p S I》 其中ai為分類(lèi)器的參數(shù)，小j4表示第i個(gè)特征向量的第j個(gè)元素的值，f j為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，j《1時(shí)，f j為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，j > 1時(shí)，f j為無(wú)位置標(biāo)
7記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，P為使用的特征值的數(shù)量，1為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，u為無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量；計(jì)算所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記的誤差為
<formula>formula see original document page 8</formula>
由最小二乘解出使該誤差最小的所述分類(lèi)器的參數(shù)；由所述分類(lèi)器得出無(wú)位置標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記為<formula>formula see original document page 8</formula> 所述位置標(biāo)記模塊在構(gòu)建所述鄰接圖時(shí)進(jìn)一步用于以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值為<formula>formula see original document page 8</formula>
其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi，RSSj)
表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，o為高斯核函數(shù)的窗口系數(shù)；對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，
按同所述節(jié)點(diǎn)的權(quán)值從大到小的順序?qū)⒐?jié)點(diǎn)排列，選取前k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為所述節(jié)點(diǎn)的鄰居，k
為大于0的整數(shù)；將所述節(jié)點(diǎn)同所述節(jié)點(diǎn)鄰居的連接，構(gòu)建出所述鄰接圖。 所述位置標(biāo)記模塊在構(gòu)建所述鄰接圖時(shí)進(jìn)一步用于以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練
數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)，將所有節(jié)點(diǎn)兩兩連接，組成所述鄰接圖；確定所述鄰接圖中邊的權(quán)值為<formula>formula see original document page 8</formula> 其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi，RSSj)表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離，o為高斯函數(shù)的窗口系數(shù)。 所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離為I lRSSj-RSSil l，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度。 本發(fā)明的有益效果在于，利用無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系，通過(guò)帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，能夠在保證定位模型定位精度的前提下，降低了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的采集代價(jià)。


圖1是本發(fā)明室內(nèi)定位的方法的流程 圖2是具有兩個(gè)連通分量的鏈圖； 圖3是圖2中節(jié)點(diǎn)在圖的拉普拉斯特征向量空間上的鄰接關(guān)系 圖4是本發(fā)明室內(nèi)定位的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖； 圖5是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)占17%時(shí)，對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的精度同使用的特征向量數(shù)量的關(guān)系圖； 圖6是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)占25%時(shí)，對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的精度同使用的特征向量數(shù)量的關(guān)系圖； 圖7是帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中比例同無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的精度關(guān)系圖。
具體實(shí)施例方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。 本發(fā)明室內(nèi)定位的方法，包括 步驟S100，輸入帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。 步驟S200，根據(jù)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)間的相似關(guān)系，由帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記得出無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記，使所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有位置標(biāo)記。 步驟S300，采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法由所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集定位待定目標(biāo)。
較佳的，所述步驟S200進(jìn)一步為， 步驟S210，構(gòu)建表示所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度向量相似關(guān)系的鄰接圖，對(duì)所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，特征向量組成特征向量空間； 步驟S220，構(gòu)建所述特征向量空間上的分類(lèi)器，根據(jù)帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記求解分類(lèi)器的參數(shù)，由分類(lèi)器得出所述無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記。
本發(fā)明方法的具體實(shí)施方式
如下所述。 本發(fā)明方法需要采集少量的帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時(shí)利用大量采集代價(jià)相對(duì)
較低的無(wú)帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)在拉普拉斯矩陣的特征向量空間上的
關(guān)系，訓(xùn)練出具有一定泛化能力的定位模型。由帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)
練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；通過(guò)對(duì)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)所構(gòu)成的鄰接圖進(jìn)行譜分解，譜分解為對(duì)鄰
接圖的拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，獲取所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在特征向量空間上的表示，然
后根據(jù)相同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)在不同表示空間上的位置標(biāo)記不變的原理，獲知帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)
據(jù)在特征向量空間上的位置標(biāo)記，根據(jù)帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的
訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，從而獲得一個(gè)全帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。 該方法包括以下步驟 步驟S101，輸入帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該些訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為S = {ldat^udata}，其中l(wèi)data = {flab，RSS}為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，flab為該訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記，RSS為該訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的的信號(hào)強(qiáng)度向量，udata=(f皿w，RSSl為無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，RSS為該訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的信號(hào)強(qiáng)度向量，f^ab為該訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的估計(jì)位置標(biāo)記。 步驟S201 ，構(gòu)建表示所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度向量相似關(guān)系的鄰接圖。 鄰接圖，表示為G(V，E)，V為節(jié)點(diǎn)，E為邊。其中，節(jié)點(diǎn)集為所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括1個(gè)
帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和u個(gè)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，節(jié)點(diǎn)之間的邊集E為(l+u) X (l+u)
的非負(fù)值矩陣W，其中Wij表示第i個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和第j個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的鄰接關(guān)系，該鄰接
關(guān)系根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度向量之間的相似度來(lái)度量。 構(gòu)建鄰接圖的具體實(shí)施方式
一 根據(jù)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用k
9最近鄰的方式構(gòu)建鄰接圖G(V， E)。 采用k最近鄰的方式構(gòu)建鄰接圖的具體實(shí)現(xiàn)如下所述。
將任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值為> 0。 根據(jù)RSSi與RSSj之間在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，采用高斯核函數(shù)的方式進(jìn)行賦權(quán)。 高斯核函數(shù)為， exp{--;~~^~}
2cr* ， 其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi，RSSj)表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，o為高斯核函數(shù)的窗口系數(shù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離為I I RSSj-RSSi I I 。 對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，依據(jù)同該節(jié)點(diǎn)的權(quán)值，將除該節(jié)點(diǎn)外的其他節(jié)點(diǎn)按從大到小的順序排列，選取前k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為該節(jié)點(diǎn)的鄰居，k為大于O的整數(shù)；節(jié)點(diǎn)同其鄰居連接，構(gòu)建出鄰接圖。 構(gòu)建鄰接圖的具體實(shí)施方式
二 采用全連接方法構(gòu)建鄰接圖，任意兩個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間都鄰接。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離為I I RSSj-RSSi | | 。 根據(jù)RSSi與RSSj之間在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，采用高斯核函數(shù)的方式進(jìn)行賦權(quán)
、 = ，{--二 》 其中，d(RSSi， RSSj)表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，o為高斯核函數(shù)的窗口系數(shù)。 步驟S202，計(jì)算鄰接圖的拉普拉斯矩陣。
計(jì)算鄰接圖的拉普拉斯矩陣的具體實(shí)施方式
一 在鄰接圖G(V， E)的基礎(chǔ)上，計(jì)算拉普拉斯矩陣為L(zhǎng) = D-W，其中D為節(jié)點(diǎn)的權(quán)值度對(duì)角矩陣，W為鄰接圖邊的權(quán)值矩陣。 權(quán)值度對(duì)角矩陣為D二 {dii =E ，ijh表示與節(jié)點(diǎn)相關(guān)的所有邊權(quán)值之和所構(gòu)成的對(duì)角矩陣。 當(dāng)k最近鄰方法時(shí)，權(quán)值對(duì)角矩陣的元素表示與節(jié)點(diǎn)相鄰接的所有邊權(quán)值之和；
當(dāng)采用全連接方法時(shí)，權(quán)值對(duì)角矩陣的元素表示鄰接圖中節(jié)點(diǎn)的度。 計(jì)算鄰接圖的拉普拉斯矩陣的具體實(shí)施方式
二 在具體實(shí)施方式
一 的基礎(chǔ)上歸 一 化拉普拉斯矩陣
ZT,172 =1 -￡T!/W2 ，H:屮'I表示單位向量，L為拉普拉斯矩陣，D為節(jié)點(diǎn)的權(quán)值度對(duì)角矩陣，w為鄰接圖邊的權(quán)值矩陣。
步驟S203，對(duì)拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解。 通過(guò)特征值分解獲得拉普拉斯矩陣的譜以及對(duì)應(yīng)的特征向量，從而能夠?qū)⑺杏?xùn)練數(shù)據(jù)映射到由P個(gè)特征向量所張成的正交空間上，P為使用的拉普拉斯矩陣的特征值的個(gè)數(shù)。
10
將拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解后，拉普拉斯矩陣的特征值和特征向量分別為，(入i，小J，入i表示特征值，t表示特征值^對(duì)應(yīng)的特征向量，并且特征值以非降次序排
列，則 i = J]滅 / (!) 拉普拉斯矩陣的譜的為拉普拉斯矩陣的特征值集合，{ A J 。 拉普拉斯矩陣的特征向量體現(xiàn)了原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的簇信息。 例如，如圖2所示的具有兩個(gè)連通分量的鏈圖，實(shí)心節(jié)點(diǎn)表示帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練
數(shù)據(jù)，空心節(jié)點(diǎn)表示無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，圖2中所有節(jié)點(diǎn)在該圖的2個(gè)特征向量所張成
的正交空間上的鄰接關(guān)系如圖3所示。圖3中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的虛線(xiàn)表示了該兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在該
正交空間上鄰接，從圖2和圖3可見(jiàn)，拉普拉斯矩陣的特征向量隱含了原始圖中節(jié)點(diǎn)的簇信
息，有效地表征了帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)間的連接關(guān)系。 步驟S204，構(gòu)建特征向量空間上的分類(lèi)器，根據(jù)帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)
記求解分類(lèi)器的參數(shù)，由分類(lèi)器得出所述無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記。 分類(lèi)器，用于根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)在特征向量空間上的表示，確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記。 通過(guò)最小化公式誤差函數(shù)，構(gòu)建一個(gè)在特征向量空的間上分類(lèi)器，根據(jù)最小二乘
解獲得分類(lèi)器參數(shù)。 將所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)映射到特征向量空間后，利用該簇信息，由于在相同聚類(lèi)(Cluster)中的樣本示例有較大的可能擁有相同的位置標(biāo)記，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)有標(biāo)記數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記在整個(gè)數(shù)據(jù)圖中傳播。 由于拉普拉斯矩陣的所有恃征值滿(mǎn)足0= 入2 入^，因此，拉普拉斯矩陣為半正定(positive semi-definite)，拉普拉斯矩陣的特征向量形成Hilbert空間L2 (M)的一組正交基。對(duì)于任何函數(shù)f(x) G y(M)，可表示為正交基的線(xiàn)性組合 /(x》J]a為()
1=1 其中，小i為特征向量，表示正交基，ai表示基小i對(duì)應(yīng)的線(xiàn)性系數(shù)。
基于上述原理，步驟S20具體實(shí)施方式
如下。
構(gòu)建分類(lèi)器為 (J = 1，…/ + M, p 5 Z) 其中，ai為分類(lèi)器的參數(shù)，小J,表示第i個(gè)特征向量的第j個(gè)元素的值，fj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，j《1時(shí)，f j為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，j > 1時(shí)，f j為無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，P為使用的特征值的數(shù)量，1為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，u為無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量。 在帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的誤差為
雖》=￡《/廣E《)2
最優(yōu)的擬合參數(shù)a = (ai， a2 ap)T，
11



<formula>formula see original document page 12</formula> 由最小二乘解求得，分類(lèi)器的參數(shù)為
<formula>formula see original document page 12</formula>
其中，flab = & 4 為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，
<formula>formula see original document page 12</formula> 示。
Elab為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)投影到p個(gè)特征向量所生成的正交空間上的P維表
通過(guò)分類(lèi)器，對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記。無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置 步驟S301 ，根據(jù)完整的全標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的定位方法，如最大后 驗(yàn)(Maximum a Posteriori, MAP)法，對(duì)待定位目標(biāo)進(jìn)行定位。
本發(fā)明的室內(nèi)定位的系統(tǒng)如圖4所示。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集組成模塊100，用于輸入帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練 數(shù)據(jù)，該些訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)位置標(biāo)記模塊200，用于根據(jù)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和帶位置標(biāo)記的訓(xùn) 練數(shù)據(jù)間的相似關(guān)系，由帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記得出無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì) 應(yīng)的位置標(biāo)記，使所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有位置標(biāo)記； 目標(biāo)定位模塊300 ，用于采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法由所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集定位待定目標(biāo)。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)位置標(biāo)記模塊200進(jìn)一步包括 特征向量空間構(gòu)建模塊201，用于構(gòu)建表示所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度向量相似關(guān) 系的鄰接圖，對(duì)所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，特征向量組成特征向量空間。
位置標(biāo)記模塊202，用于構(gòu)建特征向量空間上的分類(lèi)器，根據(jù)所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn) 練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記求解所述分類(lèi)器的參數(shù)，由所述分類(lèi)器得出所述無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記。 較佳的，特征向量空間構(gòu)建模塊201進(jìn)一步用于構(gòu)建所述鄰接圖；按公式L = D-W 計(jì)算所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣， 其中，L為所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣，D為所述鄰接圖的節(jié)點(diǎn)的權(quán)值度對(duì)角矩 陣，W為所述鄰接圖邊的權(quán)值矩陣； 對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，得到所述拉普拉斯矩陣的特征向量，所述 特征向量組成特征向量空間。 較佳的，特征向量空間構(gòu)建模塊201在計(jì)算完拉普拉斯矩陣后還用于對(duì)所述拉普 拉斯矩陣進(jìn)行歸一化。 較佳的，位置標(biāo)記模塊202進(jìn)一步用于構(gòu)建所述分類(lèi)器為
<formula>formula see original document page 13</formula> 其中ai為分類(lèi)器的參數(shù)，小J,表示第i個(gè)特征向量的第j個(gè)元素的值，f j為訓(xùn)練數(shù) 據(jù)的位置標(biāo)記，j《1時(shí)，f j為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，j > 1時(shí)，f j為無(wú)位置標(biāo) 記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，P為使用的特征值的數(shù)量，1為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，u 為無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量； 計(jì)算所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記的誤差為<formula>formula see original document page 13</formula> 由最小二乘解出使該誤差最小的所述分類(lèi)器的參數(shù)；由所述分類(lèi)器得出無(wú)位置標(biāo) 記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記為<formula>formula see original document page 13</formula> 較佳的，位置標(biāo)記模塊202在構(gòu)建所述鄰接圖時(shí)進(jìn)一步用于以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值為
「， 我竭，愿,)2
',=卿{- 2》〃 》 其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi，RSSj) 表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，o為高斯核函數(shù)的窗口系數(shù)；對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)， 按同所述節(jié)點(diǎn)的權(quán)值從大到小的順序?qū)⒐?jié)點(diǎn)排列，選取前k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為所述節(jié)點(diǎn)的鄰居，k 為大于0的整數(shù)；將所述節(jié)點(diǎn)同所述節(jié)點(diǎn)鄰居的連接，構(gòu)建出所述鄰接圖。
較佳的，位置標(biāo)記模塊202在構(gòu)建所述鄰接圖時(shí)進(jìn)一步用于以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)，將所有節(jié)點(diǎn)兩兩連接，組成所述鄰接圖；確定所述鄰接圖中邊的權(quán)值為 <formula>formula see original document page 13</formula>
其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi，RSSj) 表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離，o為高斯函數(shù)的窗口系數(shù)。 所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離為I lRSSj-RSSil l，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào) 強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度。
本發(fā)明有益效果如下。 圖5為在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中17%的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)無(wú)位置標(biāo) 記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的精度。從圖1中可以看出，隨著所用特征向量個(gè)數(shù)的增加，也就是 上述P的增大，位置標(biāo)記精度呈現(xiàn)出先迅速提高后緩慢降低的趨勢(shì)。這是因?yàn)?，?dāng)P較小 時(shí)，所采用的特征向量的個(gè)數(shù)較少，在求解節(jié)點(diǎn)分類(lèi)器參數(shù)時(shí)導(dǎo)致出現(xiàn)擬合不足現(xiàn)象，從而 導(dǎo)致對(duì)無(wú)位置標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的泛化性能較弱，因此位置標(biāo)記精度較低。而當(dāng)P增 大到一定程度時(shí)，如達(dá)到有標(biāo)記數(shù)據(jù)數(shù)量的50%時(shí)，定位標(biāo)記精度開(kāi)始下降，這是因?yàn)檫^(guò)多 的特征向量導(dǎo)致在求解分類(lèi)器參數(shù)時(shí)過(guò)度擬合，造成了定位精度較低的結(jié)果。
圖6為在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中25%的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)無(wú)位置標(biāo) 記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的精度與所采用特征向量個(gè)數(shù)之間的關(guān)系。對(duì)比圖5和圖6可以看出，當(dāng)所采用的特征向量個(gè)數(shù)占所有特征向量個(gè)數(shù)的20% _25%左右時(shí)，位置標(biāo)記精度達(dá) 到最高值。 圖7為不同比例的帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)條件下，對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行 標(biāo)記的精度影響。從圖7可以看出，隨著帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)比例的增多，帶位置標(biāo)記的 訓(xùn)練數(shù)據(jù)所提供的標(biāo)記信息增多，因此對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的精度增加。同 時(shí)，當(dāng)帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)比例增長(zhǎng)到一定程度時(shí)，如15%，對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn) 行標(biāo)記的精度的遞增趨勢(shì)變得緩慢，這是因?yàn)?，?dāng)應(yīng)用分類(lèi)器的參數(shù)對(duì)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練 數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記時(shí)，帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量1達(dá)到一定的程度時(shí)已經(jīng)能夠獲得較好的 擬合系數(shù)，進(jìn)一步增多帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量并不能得到同等的回報(bào)。
綜上所述，針對(duì)帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集代價(jià)較高的問(wèn)題，基于兩個(gè)在信號(hào)強(qiáng)度 空間上相近的訓(xùn)練樣本，它們的位置標(biāo)記應(yīng)該是相似的，本專(zhuān)利采用了圖拉普拉斯矩陣譜 分解的方法，通過(guò)構(gòu)建少量帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與大量無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的標(biāo) 記傳播關(guān)系，對(duì)無(wú)標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，從而降低了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的采集代價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表 明，僅需少量的有標(biāo)記數(shù)據(jù)，20%左右，便能以較高的精度，接近80%，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)位置標(biāo)記訓(xùn)
練數(shù)據(jù)的標(biāo)記。 本領(lǐng)域的技術(shù)人員在不脫離權(quán)利要求書(shū)確定的本發(fā)明的精神和范圍的條件下，還 可以對(duì)以上內(nèi)容進(jìn)行各種各樣的修改。因此本發(fā)明的范圍并不僅限于以上的說(shuō)明，而是由 權(quán)利要求書(shū)的范圍來(lái)確定的。
1權(quán)利要求
一種室內(nèi)定位的方法，其特征在于，包括步驟1，輸入帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟2，根據(jù)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)間的相似關(guān)系，由帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記得出無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記，使所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有位置標(biāo)記；步驟3，采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法由所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集定位待定目標(biāo)。
2. 如權(quán)利要求1所述的室內(nèi)定位的方法，其特征在于，所述步驟2進(jìn)一步為， 步驟21，構(gòu)建表示所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度向量相似關(guān)系的鄰接圖，對(duì)所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，特征向量組成特征向量空間；步驟22，構(gòu)建所述特征向量空間上的分類(lèi)器，根據(jù)所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置 標(biāo)記求解所述分類(lèi)器的參數(shù)，由所述分類(lèi)器得出所述無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo) 記。
3. 如權(quán)利要求2所述的室內(nèi)定位的方法，其特征在于，所述步驟21進(jìn)一步為， 步驟31，構(gòu)建所述鄰接圖；步驟32，按如下公式計(jì)算所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣， L = D-W，其中，L為所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣，D為所述鄰接圖的節(jié)點(diǎn)的權(quán)值度對(duì)角矩陣，W為 所述鄰接圖邊的權(quán)值矩陣；步驟33，對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，得到所述拉普拉斯矩陣的特征向量，所 述特征向量組成特征向量空間。
4. 如權(quán)利要求3所述的室內(nèi)定位的方法，其特征在于，所述步驟32和所述步驟33之間 還包括，步驟41，對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行歸一化。
5. 如權(quán)利要求3所述的室內(nèi)定位的方法，其特征在于，所述步驟22進(jìn)一步為， 步驟51，構(gòu)建所述分類(lèi)器為，<formula>formula see original document page 2</formula>》其中A為分類(lèi)器的參數(shù)，小j,表示第i個(gè)特征向量的第j個(gè)元素的值，fj為訓(xùn)練數(shù)據(jù) 的位置標(biāo)記，j《1時(shí)，f j為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，j > 1時(shí)，f j為無(wú)位置標(biāo)記 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，P為使用的特征值的數(shù)量，1為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，u為 無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量；步驟52，計(jì)算所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記的誤差為<formula>formula see original document page 2</formula>由最小二乘解出使該誤差最小的所述分類(lèi)器的參數(shù)；步驟53，由所述分類(lèi)器得出無(wú)位置標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記為<formula>formula see original document page 2</formula>
6. 如權(quán)利要求3所述的室內(nèi)定位的方法，其特征在于， 所述步驟31進(jìn)一步為，步驟61，以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值為 <formula>formula see original document page 3</formula>其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi， RSSj)表 示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，o為高斯核函數(shù)的窗口系數(shù)；步驟62，對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，按同所述節(jié)點(diǎn)的權(quán)值從大到小的順序?qū)⒐?jié)點(diǎn)排列，選取前k個(gè) 節(jié)點(diǎn)作為所述節(jié)點(diǎn)的鄰居，k為大于0的整數(shù)；步驟63，將所述節(jié)點(diǎn)同所述節(jié)點(diǎn)鄰居的連接，構(gòu)建出所述鄰接圖。
7. 如權(quán)利要求3所述的室內(nèi)定位的方法，其特征在于， 所述步驟31進(jìn)一步為，步驟71，以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)，將所有節(jié)點(diǎn)兩兩連接，組成所述鄰接圖；步驟72，確定所述鄰接圖中邊的權(quán)值為<formula>formula see original document page 3</formula>其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi， RSSj)表 示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離，o為高斯函數(shù)的窗口系數(shù)。
8. 如權(quán)利要求6或7所述的室內(nèi)定位的方法，其特征在于，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離為I lRSSj-RSSil I， RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng) 度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度。
9. 一種室內(nèi)定位的系統(tǒng)，其特征在于，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集組成模塊，用于輸入帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所 述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；訓(xùn)練數(shù)據(jù)位置標(biāo)記模塊，用于根據(jù)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)間 的相似關(guān)系，由帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記得出無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置 標(biāo)記，使所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有位置標(biāo)記；目標(biāo)定位模塊，用于采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法由所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集定位待定目標(biāo)。
10. 如權(quán)利要求9所述的室內(nèi)定位的系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)位置標(biāo)記模塊進(jìn) 一步包括特征向量空間構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建表示所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度向量相似關(guān)系的鄰接 圖，對(duì)所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，特征向量組成特征向量空間；位置標(biāo)記模塊，用于構(gòu)建所述特征向量空間上的分類(lèi)器，根據(jù)所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練 數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記求解所述分類(lèi)器的參數(shù)，由所述分類(lèi)器得出所述無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì) 應(yīng)的位置標(biāo)記。
11. 如權(quán)利要求io所述的室內(nèi)定位的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征向量空間構(gòu)建模塊進(jìn)一步用于構(gòu)建所述鄰接圖；按公式L = D-W計(jì)算所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣，其中，L為 所述鄰接圖的拉普拉斯矩陣，D為所述鄰接圖的節(jié)點(diǎn)的權(quán)值度對(duì)角矩陣，W為所述鄰接圖邊的權(quán)值矩陣；對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，得到所述拉普拉斯矩陣的特征向量，所 述特征向量組成特征向量空間。
12. 如權(quán)利要求11所述的室內(nèi)定位的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征向量空間構(gòu)建模塊 在計(jì)算完拉普拉斯矩陣后還用于對(duì)所述拉普拉斯矩陣進(jìn)行歸一化。
13. 如權(quán)利要求11所述的室內(nèi)定位的系統(tǒng)，其特征在于，所述位置標(biāo)記模塊進(jìn)一步用 于構(gòu)建所述分類(lèi)器為其中A為分類(lèi)器的參數(shù)，小j,表示第i個(gè)特征向量的第j個(gè)元素的值，fj為訓(xùn)練數(shù)據(jù) 的位置標(biāo)記，j《1時(shí)，f j為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，j > 1時(shí)，f j為無(wú)位置標(biāo)記 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記，P為使用的特征值的數(shù)量，1為帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，u為 無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量；計(jì)算所述帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記的誤差為 ￡，由最小二乘解出使該誤差最小的所述分類(lèi)器的參數(shù)；由所述分類(lèi)器得出無(wú)位置標(biāo)記訓(xùn) 練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記為<formula>formula see original document page 4</formula>
14. 如權(quán)利要求11所述的室內(nèi)定位的系統(tǒng)，其特征在于，所述位置標(biāo)記模塊在構(gòu)建所述鄰接圖時(shí)進(jìn)一步用于以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù) 為節(jié)點(diǎn)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值為<formula>formula see original document page 4</formula>其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi， RSSj)表 示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間上的距離，o為高斯核函數(shù)的窗口系數(shù)；對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，按 同所述節(jié)點(diǎn)的權(quán)值從大到小的順序?qū)⒐?jié)點(diǎn)排列，選取前k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為所述節(jié)點(diǎn)的鄰居，k為 大于0的整數(shù)；將所述節(jié)點(diǎn)同所述節(jié)點(diǎn)鄰居的連接，構(gòu)建出所述鄰接圖。
15. 如權(quán)利要求11所述的室內(nèi)定位的系統(tǒng)，其特征在于，所述位置標(biāo)記模塊在構(gòu)建所述鄰接圖時(shí)進(jìn)一步用于以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù) 為節(jié)點(diǎn)，將所有節(jié)點(diǎn)兩兩連接，組成所述鄰接圖；確定所述鄰接圖中邊的權(quán)值為其中，RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng)度，RSSj為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度，d(RSSi， RSSj)表 示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離，o為高斯函數(shù)的窗口系數(shù)。
16.如權(quán)利要求14或15所述的室內(nèi)定位的系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)在信號(hào)強(qiáng)度空間的距離為I lRSSj-RSSil |， RSSi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)i的信號(hào)強(qiáng) 度，RSS，.為訓(xùn)練數(shù)據(jù)j的信號(hào)強(qiáng)度。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種室內(nèi)定位的方法及其系統(tǒng)，系統(tǒng)包括步驟1，輸入帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟2，根據(jù)無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)間的相似關(guān)系，由帶位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的位置標(biāo)記得出無(wú)位置標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)記，使所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有位置標(biāo)記；步驟3，采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法由所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集定位待定目標(biāo)。本發(fā)明能夠降低室內(nèi)無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集代價(jià)。
文檔編號(hào)H04W84/02GK101695152SQ200910235698
公開(kāi)日2010年4月14日 申請(qǐng)日期2009年10月12日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月12日
發(fā)明者朱珍民, 林權(quán), 羅海勇 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;