基於綠色AP的WLAN室內定位算法研究

《基於綠色AP的WLAN室內定位算法研究》是依託哈爾濱工業大學，由馬琳擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於綠色AP的WLAN室內定位算法研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：馬琳

項目摘要

基於綠色AP的WLAN室內定位算法研究秉承綠色通信的理念並同時滿足普適計算對室內位置信息的需求。然而，綠色AP能效管理技術和個性化服務給WLAN室內定位技術帶來了嚴重問題。本項目以位置指紋算法為研究基礎，旨在如何實現在綠色AP環境下將線上階段接收到的RSS信號與Radio Map有效匹配進而準確將信號空間映射到物理空間。我們根據綠色AP的特點，提出採用模式識別、信息熵增益、流形學習、隱馬爾可夫模型等數學理論，最終目標是根據無監督模式識別理論揭示RSS信號空間聚類機理，建立能夠度量AP定位分辨能力的定位信息熵增益模型，研究並發現高維非線性RSS信號空間內在的低維流形結構規律，提出可以避免高階RSS階數災難的低維定位特徵局部判別嵌入算法，提出利用隱馬爾可夫模型提取用戶定位信息來用於校準更新Radio Map的算法。最後，我們通過理論研究與仿真分析證明了本項目技術路線的可行性。

結題摘要

基於綠色AP的WLAN室內定位算法研究秉承綠色通信的理念並同時滿足普適計算對室內定位信息的需求。本項目針對綠色AP環境下WLAN室內定位技術，以位置指紋算法為基礎，交叉融合模式識別、資訊理論、幾何拓撲學、控制學科等各領域知識，提出了各種最佳化和創新算法，從而滿足綠色WLAN環境的室內定位要求。首先，針對大範圍綠色WLAN室內定位區域，Radio Map的搜尋空間過大、不易於實時定位的問題，提出了基於模式識別理論的相關算法，找到RSS信號空間聚類規律，剔除定位冗餘信息，有效地將整個WLAN環境定位問題分解為若干個定位子區域定位。在各定位子區域內，考慮到不同AP對定位結果貢獻程度不同以及信號維數較多的問題，採用了資訊理論中信息熵增益法度量各個AP對定位貢獻程度的大小。自適應地調整綠色AP的數量和定位過程中輸入特徵的維數，刪除引入較大噪聲或者信息熵增益較小的綠色AP，使得Radio Map有效地適應綠色WLAN的環境。與此同時，通過信息熵增益度量為移動終端線上階段選擇AP提供了參考。其次，由於存在高維非線性RSS向量空間的階數災難問題，本課題提出了局部判別嵌入流形學習算法，利用判別定位低維流形特徵，結合定位信息熵增益綠色AP選擇法，動態設定低維定位特徵參數，在保證定位精度的前提下，儘可能降低移動終端計算複雜度和能量消耗。第三，針對位置指紋定位算法對Radio Map準確性和室內電磁環境時變的問題，本課題提出了相關Radio Map的校準算法。該算法基於控制學理論中的隱馬爾可夫模型，並結合用戶的位置與Radio Map之間的關係，找到對已建立的Radio Map進行校準更新方法。通過疊代的方式實現Radio Map的校準，滿足位置指紋算法對Radio Map的要求。此外，針對算法的驗證的需要，項目組不僅搭建了實驗環境，同時還搭建了軟體仿真平台。利用C語言、Java語言來實現移動終端的信號採集與定位驗證，利用MATLAB語言進行理論分析與研究。自立項以來，項目組共發表文章15篇，其中SCI期刊4篇，EI期刊7篇，EI源會議文章4篇；申請專利28項，其中已授權13項。培養博士生5人，碩士生7人，本科生13人。期間共有2人次進行了國際交流，舉辦了研討會9次。各項指標均實現了項目申請時的預期成果。