【摘要】：隨著WLAN的普及,基于Wi-Fi的室內(nèi)定位方法逐漸成為研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)。雖然,其中基于位置指紋的定位算法研究相對(duì)廣泛,應(yīng)用效果較好,然而現(xiàn)有的指紋定位方法或系統(tǒng)仍存在以下3個(gè)問(wèn)題:(1)離線階段的數(shù)據(jù)標(biāo)定和定位模型的訓(xùn)練需要耗費(fèi)大量人力物力,以及時(shí)間消耗,使系統(tǒng)很難得到實(shí)際應(yīng)用;(2)真實(shí)環(huán)境中WLAN信號(hào)波動(dòng)呈現(xiàn)高動(dòng)態(tài)性,采集的數(shù)據(jù)存在顯著的時(shí)效性,無(wú)法提供長(zhǎng)時(shí)間的有效定位保證;(3)實(shí)際環(huán)境中AP設(shè)備變動(dòng)頻繁,導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)與定位數(shù)據(jù)特征維度不等長(zhǎng),造成模型失效。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了一種基于眾包數(shù)據(jù)的模型更新方法,通過(guò)不斷融合增量數(shù)據(jù),使定位模型保持實(shí)時(shí)有效。該方法主要包括半監(jiān)督極速學(xué)習(xí)機(jī)(SELM)、具有時(shí)效機(jī)制的增量式定位方法(TMELM)和特征自適應(yīng)的在線極速學(xué)習(xí)機(jī)(FA-OSELM)3部分�；谏鲜龇椒�,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于眾包數(shù)據(jù)的室內(nèi)定位平臺(tái)系統(tǒng)。實(shí)際應(yīng)用表明,本文提出的方法能夠顯著降低模型訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)采集工作量,有效提升模型訓(xùn)練速度,并且長(zhǎng)時(shí)間保持較高的定位精度。
[Abstract]:With the popularity of WLAN, indoor positioning method based on Wi-Fi has become a hot spot in research and application. Although, the research of location fingerprint based location algorithm is relatively extensive, and the effect of application is good. However, the existing fingerprint localization methods or systems still have the following three problems: (1) the training of off-line data calibration and location model needs a lot of manpower and material resources, as well as time consumption. It makes the system difficult to be applied in practice; (2) the fluctuation of WLAN signal in real environment is highly dynamic, and the collected data has significant timeliness, which can not provide effective positioning guarantee for a long time; (3) AP equipment changes frequently in real environment. The result is that the feature dimension of training data and location data is unequal, which results in the failure of the model. To solve the above problems, this paper proposes a model updating method based on crowdsourcing data, which can keep the location model real-time and effective by continuously merging incremental data. This method mainly consists of three parts: (TMELM), an incremental localization method with time-dependent mechanism, and FA-OSELM (feature adaptive online extreme learning machine), which is a semi-supervised extreme learning machine (SELM),). Based on the above methods, this paper designs and implements the indoor positioning platform system based on crowdsourcing data. The practical application shows that the proposed method can significantly reduce the workload of data acquisition in the training stage of the model, effectively improve the training speed of the model, and maintain a high positioning accuracy for a long time.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;北京市移動(dòng)計(jì)算與新型終端重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61572004、61472399) 中國(guó)科學(xué)院科研裝備研制項(xiàng)目“面向可穿戴行為感知的精準(zhǔn)模型測(cè)試儀研制”(YZ201527)
【分類號(hào)】：TN92

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：2140023