【摘要】：針對基于Wi-Fi瞬時指紋定位算法中由于RSS信號的時變特性引起的Wi-Fi定位精度差問題,提出了一種基于滑動窗口最長公共子序列指紋定位算法.該算法將時間序列的RSS信號指紋轉(zhuǎn)化為基于滑動窗口的數(shù)據(jù)模型,增加了指紋特征信息,提高比對準確性.通過計算請求定位數(shù)據(jù)與樣本的最長公共子序列來獲得樣本點的相似性,解決由于窗口伸縮或滑動窗口中個別采樣點無信號引起的比對不準確問題,從而提高了定位的精確性和魯棒性.實驗結(jié)果表明,所提定位算法的結(jié)果明顯優(yōu)于瞬時指紋定位算法.
【圖文】：

遺漏點，而后靜止于每個采樣點逐個對其進行一段時間的采樣．而基于滑動窗口的指紋采樣方式是在規(guī)劃的定位環(huán)境中選取若干線路，而后沿著每條路徑以大致勻速行走若干次，并沿途相隔均等時間記下若干點的信號強度信息Ｒt={r1，r2，…，rm}和坐標位置信息Xt={x1，x2，…，xk}，而后針對時間t設(shè)置滑動窗口的大小k，建立基于滑動窗口大小的信號指紋組Ai={Ｒt－k+1，i，Ｒt－k+2，i，…，Ｒt，i}，并依據(jù)滑動窗口的大小建立指紋數(shù)據(jù)樣本記錄si={Ai，Xt，i}，如圖1所示，圖中滑動窗口設(shè)置為3的樣本記錄情況．而后針對采樣線路上各點逐個按照滑動窗口模型建立用于指紋比對的數(shù)據(jù)樣本庫S={s1，s2，…，sn}，該樣本庫中每條指紋記錄包括m個信號發(fā)射終端在時間窗口為k時間內(nèi)的全部指紋數(shù)據(jù)．其指紋信息量相對于瞬時指紋采樣的每條記錄是其k倍，且其反映了信號發(fā)射終端信號強度隨位置變化的規(guī)律，針對請求定位指紋數(shù)據(jù)亦采用適用于該種模型的格式數(shù)據(jù)Aq={Ｒt－k+1，q，Ｒt－k+2，q，…，Ｒt，q}．由于本文所設(shè)計的數(shù)據(jù)采樣模型主要是應(yīng)用于典型的公共場所定位環(huán)境，例如:商嘗超市、樓宇等，針對存在的特殊應(yīng)用環(huán)境可以針對具體的情況進行處理，如路徑較多的開放區(qū)域可考慮在不影響定位精度的情況下選取其中若干條路徑作為數(shù)據(jù)采集路徑．圖1滑動窗口數(shù)據(jù)模型Fig.1Slidingwindowdatamodel3最長公共子序列定位算法本文的請求定位數(shù)據(jù)與指紋庫樣本數(shù)據(jù)均采用基于滑動窗口的指紋數(shù)據(jù)模型，若樣本數(shù)據(jù)和定位請求終端數(shù)據(jù)均是以常規(guī)速度行進采集，使第10期張明洋等:基于滑動窗口最長公共子序列Wi-Fi指紋定位算法1391

閑≈刀?應(yīng)的數(shù)據(jù)作為MAX選取值．通過最長公共子序列比對后選取樣本指紋庫中LCSS值最大的前若干個樣本記錄．若li≠0，則計算其di/li值，選擇最小的若干值而后取均值作為最終定位結(jié)果;若li=0，則計算滑動窗口中樣本記錄與定位請求指紋的歐氏距離，選取其中最小的若干值取平均作為定位結(jié)果．需要注意的是，若數(shù)據(jù)樣本庫過大，LCSS比對過程會產(chǎn)生較高的計算復(fù)雜度，對此，可以采取將采集數(shù)據(jù)在LCSS比對前利用一些分類算法［11］進行分類后再比對，以降低比對計算量．4實驗測試本實驗測試環(huán)境如圖2所示，實驗環(huán)境面積大小為25m×15m，其中上下左右的4個“米”處為無線AP所在位置，其中的實心點為實驗采樣點．本實驗對環(huán)境進行了多次采樣，，其中包括正常速度、快1～8倍速度、慢1～8倍速度數(shù)據(jù)采樣，并將各類采樣數(shù)據(jù)分別分為兩部分:一部分作為采樣樣本，另一部分作為測試數(shù)據(jù)．本文實驗部分主要包括三部分:第一部分是對窗口及選取最終參考點平均個數(shù)的測試;第二部分是對比采用滑動窗口最長公共子序列與僅采用滑動窗口歐式距離比對在快、慢1～8倍速度時各自的定位結(jié)果;第三部分是測試C值的選取對定位結(jié)果的影響．圖2測試環(huán)境采點圖Fig.2Pointsdiagramoftestenvironment4.1窗口及選取最終參考點平均個數(shù)的測試窗口及選取最終參考點平均個數(shù)的測試在于驗證滑動窗口指紋定位效果要優(yōu)于瞬時指紋比對的定位效果，而對于相同窗口大小，算法選取用于計算平均值的結(jié)果個數(shù)K的大小影響定位效果．如圖3所示，本實驗共測試1～8個滑動窗口，每個窗口測試1～5個K值選取，圖3中，每相鄰的5個點為一個窗口的1～5個K值的測試平均誤差效果，由圖3可以看出測試窗口在5(圖3中橫坐標21點～25點)之前定位平均誤差急速下降，
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)醫(yī)學(xué)影像計算教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60903159,61173153) 沈陽市科技計劃項目(1091176-1-00) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(N110318001,N100218001)
【分類號】：TN92;TP301.6

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本文編號：2532933