[发明专利]基于相关向量机实现数据驱动建模的目标定位跟踪系统

说明书

本申请公开了一种基于相关向量机的RSS数据建模方法包括：将采集的多个预置场景的RSS数据按照预置处理方式进行RSS数据预处理后作为输出训练RSS数据；将采集的RSS数据集根据不同的链路，进行与链路对应的目标偏离视距程度、目标接近节点程度和静态衰落水平三个维度参数求解作为输入训练数据；通过输出训练RSS数据和输入训练数据建立基于相关向量机的三维参数化RSS模型。通过减少未建模成分弱化了环境多径成分导致的不确定性影响，使得目标定位跟踪系统相关性能在多径效应干扰较为复杂的室内场景中仍能得到有效保障。本申请还公开了基于相关向量机实现数据驱动建模的目标定位跟踪系统。

技术领域

本申请涉及射频传感器技术领域，尤其涉及一种基于相关向量机的RSS 数据建模方法及基于相关向量机实现数据驱动建模的目标定位跟踪系统的目 标定位跟踪方法、基于相关向量机实现数据驱动建模的目标定位跟踪系统及 计算机可读存储介质。

背景技术

在人、机与环境深度交互的基于位置的智能化服务中，目标位置信息的 获取是实现基础智能感知任务的重要线索。对大多数智能化服务的应用场景 而言，基于设备的目标定位手段在适用性和舒适性等方面都相当受限。

近年来，基于射频接收信号强度(Received Signal Strength，RSS)的设 备免持定位与跟踪(Device-Free Localization and Tracking，DFLT)技术，其 利用射频传感网络中链路RSS观测衰减值反演出感知区域内由于目标引起的 阴影衰落分布影像，进而对目标进行位置估计和跟踪。基于RSS实现的设备 免持定位与跟踪(RSS-DFLT)技术在智慧家庭、智慧医疗、智能监控等多个 领域中备受关注。

然而，目前的单一维度模型对RSS数据信息利用率不高的缺陷，从而 使得RSS-DFLT在于免持目标与环境中障碍物产生的多径衰落干扰使得RSS 观测数据产生更多不确定性，弱化了链路RSS观测值对免持目标的捕获能力， 造成了RSS-DFLT系统的性能在多径干扰严重的复杂环境中出现退化现象的 技术问题。

发明内容

本申请提供了一种基于相关向量机的RSS数据建模方法及基于相关向量 机实现数据驱动建模的目标定位跟踪系统的目标定位跟踪方法、基于相关向 量机实现数据驱动建模的目标定位跟踪系统及计算机可读存储介质，弥补了 现有单一维度模型对RSS数据信息利用率不高的缺陷，在增强模型对数据的 表示能力的同时，通过减少未建模成分弱化了环境多径成分导致的不确定性 影响，使得目标定位跟踪系统相关性能在多径效应干扰较为复杂的室内场景 中仍能得到有效保障。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于相关向量机的RSS数据建模 方法，所述方法包括：

将采集的多个预置场景的RSS数据按照预置处理方式进行RSS数据预处 理后作为输出训练RSS数据；

将采集的RSS数据集根据不同的链路，进行与链路对应的目标偏离视距 程度、目标接近节点程度和静态衰落水平三个维度参数求解作为输入训练数 据；

通过输出训练RSS数据和输入训练数据建立基于相关向量机的三维参数 化RSS模型。

优选地，将采集的多个预置场景的RSS数据按照预置处理方式进行RSS 数据预处理后作为输出训练RSS数据，具体包括：

采集的空旷室外场景、通用室内场景、复杂室内场景的人体目标位于预 设多个位置时的RSS数据集；

对RSS数据集进行一定时间窗内求均值后作差，得到的RSS测量变化值 作为输出训练RSS数据。

优选地，基于相关向量机的三维参数化RSS模型参数化表示为包括：

将由目标偏离视距程度、目标接近节点程度和静态衰落水平三个维度参 数联合支配的输出训练RSS数据进行参数化表示：