[发明专利]基于路径匹配与编码译码循环神经网络的室内定位方法有效
| 申请号： | 201710750288.8 | 申请日： | 2017-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN107396322B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 柏思琪;万群;颜铭江;张毅 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04W4/02 | 分类号： | H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00;G01C21/20 |
| 代理公司： | 51232 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及室内定位方法，尤其涉及一种基于路径匹配与编码译码循环神经网络的室内定位方法。本发明包括训练阶段和测试阶段。训练阶段在待定位区域中设计行走路径，并采集移动设备在各路径上行走时来自AP的信号接收强度动态时间序列；对RSS时间序列进行预处理；通过插值得到对应的位置时间序列；建立编码译码循环神经网络模型，用长短时记忆作为模型的基本组件，定位服务器利用预处理后的RSS时间序列及对应的位置时间序列对循环神经网络模型进行训练。测试阶段获取在线RSS数据，得到RSS时间序列；对RSS时间序列进行预处理，把预处理后的RSS时间序列作为已训练好的深度学习模型的输入，得到的输出序列作为对移动设备的路径位置估计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 路径 匹配 编码 译码 循环 神经网络 室内 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.基于路径匹配与编码译码循环神经网络的室内定位方法，该方法用于基于M个AP、一个移动设备和定位服务器构成的定位系统，所述AP与移动设备构成M个收发对，其特征在于，所述的定位方法包括训练阶段和测试阶段；/n训练阶段：/n在待定位区域中设计的路径上行走，并采集移动设备在各路径上行走时来自AP的动态RSS时间序列；对RSS时间序列进行预处理；用插值法得到对应的位置时间序列；建立编码译码循环神经网络模型，用LSTM作为模型的基本组件，定位服务器利用预处理后的RSS时间序列及对应的位置时间序列对循环神经网络模型进行训练；训练阶段具体包括以下步骤：/nS1、数据采集：/n手持移动设备在待定位区域数据采集路径上匀速移动，同时移动设备无线网卡接收来自M个AP以固定速率发送的数据包，获取RSS数据，把从路径的起点到终点采集的数据作为一次RSS时间序列数据采集；数据采集总共进行N次，第n次数据采集的RSS时间序列记为：/n
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