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[发明专利]一种基于最强AP的室内定位融合方法-CN201811109415.7有效
发明人：常俊;和家慧;于怡然;余江;杨锦朋 -专利权人：云南大学
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于最强AP法的室内定位算法，具体采用贝叶斯算法(Bayes)和加权最近邻算法(WKNN)相结合的算法实现室内定位，用于改善定位精度，降低定位误差。其实现过程如下，离线阶段：一，对需要定位的区域进行合理的网格划分并记录相应位置坐标；二，在各个网格区域多次采集信号强度值并进行数据处理；三，离线指纹库构建好后按不同的区域信号强度与AP分布规律的不同，提前划分好相应区域。在线阶段：一，先利用待定位点在线测得的信号强度值与离线指纹库中的所有指纹进行距离计算，通过最强AP法投票先将该待定位点定位到相应区域，即离线指纹库更新为该区域内包含的所有指纹；二，通过贝叶斯算法计算在线数据与所有指纹的后验概率，求得概率最大的S个指纹点；三，通过WKNN算法，将在线数据与S个指纹点求欧式距离，最后用K(KS)个距离最小的指纹点来计算定位坐标，求得待定位点的位置。
一种基于最强 ap 室内定位融合方法

[发明专利]一种基于深度特征学习的免校准室内定位方法-CN201910666568.X在审
发明人：常俊;杨锦朋;余江 -专利权人：云南大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度特征学习的免校准室内定位方法，具体采用最强AP分类和普氏分析建立标准化子指纹库，降低异构设备影响；采用堆叠降噪自编码器(SDAE)方法构建深度特征子指纹库，提高指纹库稳定性，最终采用加权最近邻算法(WKNN)实现位置估计。实现过程如下，离线阶段：将在室内采集指纹数据中RSS值对应AP相同的指纹归为一类；利用普氏分析构建分类标准化子指纹库；采用SDAE训练标准化子指纹库，构建深度特征子指纹库。在线阶段：把待定位点测到的RSS值经过最强AP分类和普氏分析处理，得到分类标签和标准化RSS向量；把标准化RSS向量导入编码器模型，得到深度指纹特征；通过WKNN算法把深度指纹特征与深度特征子指纹库进行比对，获得待定位点的位置。
指纹库深度特征构建室内定位指纹特征校准位点向量标准化采集指纹数据编码器模型最近邻算法分类标签分类标准分析处理离线阶段位置估计训练标准异构设备在线阶段编码器分类比对堆叠加权降噪算法指纹分析室内学习