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矩阵填充结合贝叶斯压缩感知的位置指纹定位

李文浩  
【摘要】:随着物联网时代的到来,人们对基于位置服务(Location Based Service, LBS)的需求越来越大,作为室外GPS定位技术的有力补充,室内定位技术及其相关研究近年来备受关注。其中,基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)的位置指纹(Location Fingerprint, LF)定位方法因其定位精度高、受室内环境因素影响小、实现灵活而成为无线室内定位技术中的主流方法,得到了越来越广泛的应用。位置指纹定位法包括离线位置指纹数据库构建及在线位置指纹匹配定位两个阶段,但因离线采集位置指纹信息工作量通常较大,导致位置指纹库构建效率较低,同时因无线信号的时变性、硬件的不稳定性等影响使其在线定位精度受到限制。以上在一定程度上影响了其实用性,有待进一步研究。本文通过对基于RSSI的位置指纹定位方法在离线采样阶段及在线定位阶段存在的问题进行了深入分析之后,重点对室内位置指纹定位离线位置指纹库构建算法及在线阶段的定位算法进行了相关的理论研究及实验研究,具体开展的主要研究工作如下:1.位置指纹定位法的离线阶段需要根据定位区域内不同参考点处接收的无线信号强度值建立能准确体现出各位置特征的位置指纹库,这是有效实现室内定位的基础。传统位置指纹库构建方法主要有全采法和插值法,全采法工作量较大,位置指纹库的构建效率低,实用性差;插值法通常不能充分利用全局信息,因此计算得到的位置指纹库往往准确度不够,直接影响定位精度。鉴于以上,本文提出通过矩阵填充(Matrix Completion, MC)理论实现离线位置指纹库的高效构建方法,利用采集到的定位区域内少量参考点的位置指纹信息建立低秩(Low-rank, LR)矩阵填充模型,然后利用奇异值阈值(Singular Value Thresholding, SVT)算法求解该模型,最终重构出定位区域内完整的位置指纹库。同时,本文针对传统矩阵填充理论的最优解模糊及平滑性欠佳的问题,引入了回溯搜索优化算法(Backtracking Search Optimization Algorithm, BSA),以核范数最小建立适应度函数,利用回溯搜索优化算法理想的全局搜索特性和收敛速度对矩阵填充算法的寻优过程进行了改进,提出了新型的位置指纹库构建算法BSA-SVT,在保证位置指纹库重构精度的基础上,有效降低了离线采样阶段的工作量。2.在线定位阶段是位置指纹定位法的核心,目前已有多种理论可以用于定位算法的设计。传统的K近邻算法需要对位置指纹数据进行逐条匹配,计算量大,精度受限。近年来有学者开始尝试将新兴的压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论引入到室内定位算法中,将定位问题转化为稀疏信号的重构问题,并被证明是定位精度相对较高的算法之一。还有在此基础上发展而来的基于贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressed Sensing, BCS)的定位算法,它比传统的压缩感知定位算法更加精确、高效、抗噪性更好。但是传统的贝叶斯压缩感知的核心是一种基于快速相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)的基函数选择机制,针对RVM容易陷入局部最优而无法获得最优解的问题,本文引入调整参数相对较少、求解高维问题时收敛速度较快的差分进化(Differential Evolution, DE)算法,提出了基于DE-BCS的定位求解算法。DE-BCS算法将差分进化算法思想融入到RVM基函数选择过程中,增加基函数选择的多样性,保证在RVM运算中“更新”操作首次发生时,避免陷入局部最优的可能性,在没有过多增加运算时间的基础上,进一步提高了定位精度。针对以上算法,本文通过理论分析、计算机仿真及实验研究相结合的方式开展研究,选择了校园内一个特定的室内场景,搭建了基于射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)的无线室内定位实验平台,对本文提出的算法进行了充分的实验验证,进一步证明了本文算法的理论价值和实用意义,也为算法的实际应用提供了参考。


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