[发明专利]基于用户位置隐私保护的室内WLAN指纹定位接入点部署方法

摘要

本发明所述基于用户位置隐私保护的室内WLAN指纹定位接入点部署方法，首先利用改进的匿名度(Anonymity Degree,AD)、无效度(Ineffectiveness Degree,ID)来分别刻画用户位置隐私及LBS服务质量，其次根据不同的AP部署方式以及定位区域中不同的人流分布情况，计算匿名度和无效度，最后赋予匿名度和无效度一定的权重来构建优化目标函数，并通过搜索找到最优的AP部署方式。该方法在保证LBS服务质量的同时，保护了用户的位置隐私。

主权项

基于用户位置隐私保护的室内WLAN指纹定位接入点部署方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、设置权重系数μ、目标用户向LBS服务器上报的位置区域半径R，R单位为米；步骤二、初始化，令i＝1、E_current＝0、E_best＝0，其中，i为计数量，E_current为用于存储优化搜索时当前解对应的目标函数值，E_best为用于存储优化搜索时最优解对应的目标函数值；步骤三、根据AP个数，扰动产生新的AP部署方式，并将新产生的AP部署方式所对应的AP候选位置标记号存入矩阵slo_new中；步骤四、利用KNN算法，计算在当前AP部署方式下，各测试点的位置估计点及对应的定位误差，并将其分别存入矩阵Location及errors中；步骤五、矩阵errors中的所有元素向上取整，并存入矩阵d中；步骤六、令j＝1，其中j为测试点个数的计数量，假设测试点为需要LBS的用户所在位置点；步骤七、判断d(j,1)的值是否小于R，即测试点的定位误差向上取整后是否小于上报的位置区域半径R，其中，d(j,1)为测试点j处定位误差向上取整后的值；若是，则进入步骤八；若否，则进入步骤十五；步骤八、令k＝d(j,1)；其中k为计数量；步骤九、以第j个测试点的位置估计点坐标Location(j,:)为圆心，k为半径，统计该圆域内用户个数，计算不同用户到圆心的欧式距离，并存入矩阵Distance中；步骤十、假设圆域内有U_k个用户，则计算半径为k的圆域内选择为目标用户的平均信息熵，并存入矩阵H(k,1)中；步骤十一、计算目标用户在测试点j时，攻击者在半径为k的圆域内选择为目标用户的匿名度Ad(k,1)，该值反映了用户的隐私度；步骤十二、将不同半径k下的Ad(k,1)叠加至矩阵元素AD(j,1)中，即AD(j,1)＝AD(j,1)+Ad(k,1)，其中，AD(j,1)为用于存储目标用户在第j个测试点时，不同半径k下选择目标用户的总的匿名度；步骤十三、令k＝k+1，其中，k等于攻击者寻找目标用户的半径，并计算每个k值所对应的匿名度；步骤十四、判断k是否小于或等于R，若是，则进入步骤九；若否，则进入步骤十六；步骤十五、将定位误差大于R的测试点定义为出界点，令出界点个数为r，其中，r为d(j,1)(j＝1,…,Num_T)值大于R的个数；步骤十六、令j＝j+1；步骤十七、判断j是否小于Num_T，其中，Num_T为测试点总数；若是，则进入步骤七；若否，则进入步骤十八；步骤十八、计算当前AP部署方式下用户的平均匿名度；步骤十九、计算当前AP部署方式下用户的平均无效度，所述平均无效度的计算公式为：$Aver\_ID=\frac{r}{Num\_T}$其中，r为出界点个数；Num_T为总的测试点个数；步骤二十、计算目标函数值f，f为扰动产生的新的AP部署方式下的目标函数值；所述目标函数值f的计算公式为：f＝μ·Aver_AD+(1‑μ)·Aver_ID其中，f为扰动产生的新的AP部署方式下的目标函数值；μ为权重系数；步骤二十一、判断f是否大于E_current；若是，则进入步骤二十二；若否，则进入步骤二十五；步骤二十二、令slo_current＝slo_new；E_current＝f，其中slo_current为用于存储优化搜索时的当前AP部署方式；slo_new为用于存储因优化搜索扰动而得到的新的AP部署方式；步骤二十三、判断f是否大于E_best；若是，则进入步骤二十四；若否，则进入步骤二十五；步骤二十四、令slo_best＝slo_new，E_best＝f；其中，slo_best为用于存储优化搜索时的最优AP部署方式；步骤二十五、令i＝i+1；步骤二十六、判断i是否小于若是，则进入步骤三；若否，则进入步骤二十七，其中，Num_AP为AP总数，AP_candidate为AP候选位置个数；表示以排列组合方式，从AP_candidate个AP候选位置中选择Num_AP个不同AP位置的组合方式数；步骤二十七、输出slo_best。