[发明专利]基于稀疏网络的非接触物体感知定位的方法及系统

权利要求书

1.一种基于稀疏网络的非接触物体感知定位的方法，其特征在于，定位系统包括发射器、接收器和节点基站，所述定位系统的定位方法包括：

在定位区域内，发射器按照预置时间间隔发送数据包；

所述接收器接收所述数据包，根据预置统计时间内接收的数据包的数量计算数据包接收率，并计算接收信号强度的平均值，将所述数据包接收率和所述接收信号强度的平均值发送给节点基站；

所述节点基站将所述数据包接收率和所述接收信号强度的平均值合并成特征向量，将所述特征向量和每一个训练向量进行匹配，所述训练向量包括所述定位区域内每一定位点的数据包接收率和所述接收信号强度的平均值；

若所述特征向量与所述训练向量匹配成功，则根据匹配成功的训练向量确定定位点，以所述定位点的定位坐标作为定位目标的定位坐标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练向量的获取步骤包括：

将训练目标按照训练顺序安排在所述定位区域的每一定位点；

所述发射器按照预置时间间隔发送数据包；

所述接收器接收所述数据包，并在每个预置统计时间△H内统计所述数据包的数量，根据所述数据包的数量计算数据包接收率PRR，并计算预置统计时间△H内接收信号强度RSS的平均值，将所述数据包接收率PRR和所述接收信号强度RSS的平均值发送给节点基站；

所述节点基站在接收到预置个数的PRR和RSS的平均值后，将预置个数的PRR和RSS的平均值合并成一组训练向量；

所述节点基站根据所述训练向量建立地图数组，所述地图数组中包含按照位置顺序存储的每一所述定位点对应的PRR和RSS的平均值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，设定位区域内有M对发射器和接收器，在每个预置统计时间△H内，以r表示每一接收器接收的数据包的数量；

所述接收器以每s个数据包计算一次PRR和RSS的平均值，得到q个PRR和RSS的平均值，其中，q＝r/s，1＜s≤r；

所述节点基站将U个PRR和RSS的平均值存储为一组训练向量，U＝2q；

对每一对发射器和接收器重复训练向量的获取步骤，得到K＝M×U个PRR和RSS的平均值，以表示得到的n个训练向量，每个训练向量的长度是K，其中，n表示总共有n个训练向量，分别对应n个位置点。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征向量以P^K表示，所述训练向量以表示，所述特征向量和每一个训练向量的进行匹配的步骤包括：

将初始值D(P^j,T_i^k)定义为：

其中，i表示第i个训练向量，1≤i≤n，j表示第j个数组元素，P^j表示所述特征向量P^K中的第j个值，T_i^k表示第i个训练向量，k表示所述训练向量中的第k个值；

当j大于1或k大于1时，通过公式计算特征向量P^K与训练向量T_i^K之间的距离，得到特征向量P^K与训练向量T_i^K的距离值D(P^K,T_i^K)；

将定位区域内的每一定位点到特征向量P^K的距离值保存至距离向量Dist中，Dist_i＝D(P^K,T_i^K)，1≤i≤n，i表示定位区域内n个定位点中的第i个；

将所述距离值按照从小到大进行排序，将排序结果保存至排序数组中，判断所述排序数组中是否有满足预设阈值的距离值；

则若所述特征向量与所述训练向量匹配成功，则根据匹配成功的训练向量确定定位点，以所述定位点的定位坐标作为定位目标的定位坐标包括：

若所述排序数组中有满足预设阈值的距离值，确定每一满足预设阈值的距离值对应的训练向量，并获取所有确定的训练向量对应的定位点的定位坐标；

计算所有确定的训练向量对应的定位点的定位坐标的平均值，以所述平均值作为定位目标的定位坐标。