[发明专利]一种基于WT-DNN-HCT的柔性晃动基座自主定位定向方法

说明书

本发明涉及基于WT‑DNN‑HCT的柔性晃动基座自主定位定向方法，是一种对柔性晃动基座进行定位定向的方法，属于信号处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定人体运动惯性数据的正交小波变换；(2)确定阈值处理后的小波系数；(3)确定小波重构系数；(4)确定人体运动感知器模型；(5)优化人体运动感知器参数；(6)确定导航基准随机晃动模型。本发明克服了通常定位技术穿透力差、稳定性差、易受周围环境影响的缺点，将深度神经网络和小波变换以及齐次坐标转换相结合，综合应用到地下灾情遮蔽空间场景中，能够对地下空间人员起到精准定位定向。为柔性晃动基座自主定位定向提供了一种拥有较高准确率的方法。

技术领域

本发明涉及信号处理与机器学习领域，是一种对柔性晃动基座进行自主定位定向的方法。

背景技术

目前，人员定位问题，随着无线通信技术、传感器技术以及大数据互联技术、物联网技术的发展已经得到了解决。基于无线通信基础常见的技术有蓝牙、超宽带、超声波、红外线、RFID以及Zigbee技术。蓝牙、RFID技术易收到周围环境的干扰，稳定性较差，Zigbee技术组网灵活，可以实现多跳传输，但是其传输效率较低，同时该技术的定位精度对算法的要求较高，超宽带技术定位精度高、安全性好，但是该技术的功耗高，而红外线技术穿透能力低，易受到灯光、烟雾的影响，成本高，布局复杂。同样超声波定位技术在空气中的衰减较大，成本高，因此，在地下遮蔽空间环境下，结构多样，环境复杂，上述技术的实现具有一定的困难。

在工业上的人员定位问题，最关键的问题是实现消防安全、人员安全以及设备财产安全，在地下遮蔽空间灾害环境下，实现信息的感知和人员的定位是至关重要的。地下空间内部发生灾害时，比在地面空间中有更大的危险性，因此对地下空间人员的精准定位定向技术提出了较高的要求。因此，要实现地下遮蔽灾情空间下人员的精准定位定向，保证每一位人员的安全，必须要建立一种高效、精准的人员定位方法，有效的减少识别时间，提高对人员定位的准确率，为地下灾情人员的救援提供实时、准确的人员位置信息，以便于救援人员及时施救，为灾情下的人员争取更多的宝贵时间，为大家提供一定的安全保障。

发明内容

针对上述现有技术中存在的问题，本发明要解决的技术问题是提供一种基于WT-DNN-HCT的柔性晃动基座自主定位定向方法，其具体流程如图1所示。

技术方案实施步骤如下：

(1)确定人体运动惯性数据的正交小波变换：

利用IIR滤波器对惯性器件实时采集的敏感人员运动信息进行初步处理，之后选择合适的小波和小波分解层数，确定以上采集到的数据的正交小波变换：

y_i＝x_i+σz_i(i＝0,1,L,n-1)

其中，上式y_i表示人体运动惯性数据，x_i是人体运动的原始信息，z_i是一个标准的高斯白噪声，σ是噪声级，n是离散采样点数，i是采样点数。选择合适的小波和小波分解层数j，将上式的人体惯性数据进行小波分解至j层，得到相应的小波分解系数：

其中，上式中c_j,k为尺度系数，d_j,k为小波系数，j为分解层数，h,g是一对正交镜像滤波器组，N是离散采样数，m是离散型，n是连续值，k是连续值。

(2)确定阈值处理后的小波系数

其中，上式中的Y是小波系数，t是波系数的阈值，T_h为一维小波系数直接重构。

(3)确定小波重构系数c_j-1,m：