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计算机研究与发展 2020年第7期57卷 1381-1392页

作者：李若南李金宝齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省人工智能研究院济南250014 黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080 黑龙江大学软件学院哈尔滨150080

室内区域定位在医疗养老、智慧大楼等领域有着广泛的应用.室内区域定位中最突出的问题是无线电信道效应的动态和不可预测性(如多径传播、信道衰落等)对接收信号强度(received signal strength, RSS)的干扰影响.为了降低无线电的干扰,提... 详细信息

室内区域定位在医疗养老、智慧大楼等领域有着广泛的应用.室内区域定位中最突出的问题是无线电信道效应的动态和不可预测性(如多径传播、信道衰落等)对接收信号强度(received signal strength, RSS)的干扰影响.为了降低无线电的干扰,提出了一种新的基于注意力机制的CNN-BiLSTM的室内区域定位模型,该模型通过捕获粗细粒度特征与定位区域的对应关系来减弱RSS序列对信道变化的依赖.首先,利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)学习捕捉RSS序列的特征来抽取区域中心点的细粒度特征.然后,利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络的存储记忆特性,学习当前与过去RSS序列中隐含区域范围的粗粒度特征.最后,利用注意力机制,通过融合粗细粒度特征,建立RSS序列特征与区域位置的映射关系,获取区域位置信息.真实室内环境下区域定位的实验结果表明,与目前定位效果最好的网格区域综合概率定位模型相比,提出的方法在降低计算复杂度的同时提高了区域定位的准确度和对环境的适应能力.

关键词：室内区域定位注意力机制接收信号强度卷积神经网络双向长短时记忆网络

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基于随机森林的RFID室内区域定位方法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2021年第3期36卷 8-12页

作者：赵圣健朱翠王雅妮北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

针对基于无线射频识别(radio frequency identification,RFID)的信号收发分离定位系统提出了一种基于随机森林的室内区域定位方法。该方法将RFID标签的多个接收信号能量作为特征,放置区域作为类别,通过训练两层随机森林分类模型,对室内... 详细信息

针对基于无线射频识别(radio frequency identification,RFID)的信号收发分离定位系统提出了一种基于随机森林的室内区域定位方法。该方法将RFID标签的多个接收信号能量作为特征,放置区域作为类别,通过训练两层随机森林分类模型,对室内目标放置区域进行预测。仿真结果表明,在相同环境中与传统三点定位方法及一层随机森林模型预测结果进行比较,两层模型应用于室内区域定位时分类准确率较高,可达93%,能够实现可靠的区域定位。

关键词：无线射频识别收发分离随机森林室内区域定位

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基于机器学习的停车场室内定位系统

基于机器学习的停车场室内定位系统

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作者：武东旭北京邮电大学

学位级别：硕士

我国的汽车数量最近几年的激增,导致了停车位变成了稀缺资源。合理的管理停车场可以提高车位的利用率降低成本。针对这一需求,本文展开了对于室内停车场定位系统以及算法研究。现在应用广泛的定位技术是GPS系统,但是,GPS在室内根本无法... 详细信息

我国的汽车数量最近几年的激增,导致了停车位变成了稀缺资源。合理的管理停车场可以提高车位的利用率降低成本。针对这一需求,本文展开了对于室内停车场定位系统以及算法研究。现在应用广泛的定位技术是GPS系统,但是,GPS在室内根本无法实现可靠的定位。所以必须设计一套新的系统来实现定位。对于室内定位国内外的研究也有很多,分别从硬件和算法两个方面进行了研究。通过不同方案的对比以及实际的测试,在本文中主要在硬件层采用Zigbee无线网络系统,在算法层选择现在比较热门的机器学习的方法,以概率统计的方法入手,对定位做出判断。在本系统中主要的工作集中在硬件的选择,协议的制定,逻辑层代码的实现,以及定位系统模型的选择和算法的实现。硬件的选择主要针对当前研究和使用的各种硬件设备进行对比,然后选择Zigbee无线网络系统作为主要的硬件基础设备。协议的制定主要是为了实现机器对于数据的理解,可以对不同的数据做出判断以及响应。逻辑代码的实现主要应用的是C语言,设计了包括基于Zigbee协议栈的通信流程,Linux下的Socket网络通信,以及服务器。而算法的设计是本论文的核心,主要是通过通过前期数据的采集以及后期对数据进行分析和训练,建立假设空间,应用统计学习中交叉验证的方式来寻找最优模型,并验证整个模型的可靠性。最后通过仿真和测试得出系统的区域定位精度和系统的稳定性结果。证明该系统的可靠性和广泛适用性。

关键词： Zigbee RSSI 朴素贝叶斯室内区域定位

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基于机器学习的室内定位技术研究

基于机器学习的室内定位技术研究

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作者：马夫花黑龙江大学

学位级别：硕士

随着网络优化,普适计算和物联网的快速发展,室内定位技术在消防救灾、地下停车寻车、商场购物等领域的应用越来越多。近年来,机器学习技术在诸多领域得到了广泛的应用并取得了很好的效果,故而越来越多的研究者开始采用机器学习的方法进... 详细信息

随着网络优化,普适计算和物联网的快速发展,室内定位技术在消防救灾、地下停车寻车、商场购物等领域的应用越来越多。近年来,机器学习技术在诸多领域得到了广泛的应用并取得了很好的效果,故而越来越多的研究者开始采用机器学习的方法进行室内定位的研究,这推动了机器学习的室内定位方面的发展。本文研究了基于机器学习的室内定位技术,针对现有研究存在的问题,提出了三个有效的室内跟踪定位算法。首先,为了提高定位的准确性,本文提出基于访问节点选择的定位算法,给出了两种访问节点选择算法来确定部分访问节点参与目标的定位,即基于贪心启发式的访问节点选择算法和基于神经网络的访问节点选择算法。其次,在定位过程中利用参考点形成三角形区域的交叠确定目标所在区域,并采用多次迭代方式以逐渐缩小目标所在的区域大小。然后,利用三角形的质心估算目标节点的精确位置。最后,通过实验验证了所提出算法的优越性和有效性。实验分析了参考点个数和网格尺寸对定位结果的影响,并考察了目标在不同运动轨迹下的定位准确性。其次,本文研究了基于概率的指纹定位技术法,提出一种基于多层感知分类模型和贝叶斯概率的目标定位方法MLP-Bay,MLP-Bay采用多层感知器和贝叶斯算法相结合的方法对目标进行位置估计。首先,在离线阶段,MLP分类算法对指纹指纹数据库进行学习以训练MLP模型,在线阶段,我们将采集的目标的RSSI向量放入训练好的MLP模型中,利用训练好的MLP模型指纹数据库找到与目标的RSSI向量最相似的指纹向量。其次,我们将采用MLP选择出的最相似指纹向量和目标的RSSI向量利用朴素贝叶斯概率方法计算其相似概率值。然后,我们把相似概率值与最相似指纹向量在指纹数据库中对应的坐标相乘,以此来估算目标的位置。最后,我们在仿真环境中测试了所提出的算法,实验结果表明了MLP-bay方法的有效性和优越性。最后,本文提出了基于主成分分析和长短时间记忆的室内定位算法。该算法首先,根据目标的运动轨迹从不同的访问节点收集RSSI测量值,构成RSSSI向量存储到指纹数据库中。其次,使用主成分分析的方法对数据库中的每组RSSI向量提取主要特征,对数据进行降维处理,从而生成新的降维指纹数据数据库。再次,我们在新生成的指纹数据库上执行基于Bi LSTM的定位算法。最后通过实验分析了该算法对目标精准度的影响,验证了所提出算法的优越性和有效性。

关键词：室内区域定位启发式贪心多层感知模型朴素贝叶斯概率双向长短时记忆网络主成分分析

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基于RSSI的区域定位技术的研究

基于RSSI的区域定位技术的研究

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作者：李若南黑龙江大学

学位级别：硕士

随着普适计算、无线传感网络以及物联网(internet of things,IOT)的迅猛发展,室内区域定位技术在老人健康监测、智慧大楼、入侵检测等领域发挥着重要作用。因为无线信号的非视距、覆盖范围广、全天候工作等特点使得基于无线信号接收信... 详细信息

随着普适计算、无线传感网络以及物联网(internet of things,IOT)的迅猛发展,室内区域定位技术在老人健康监测、智慧大楼、入侵检测等领域发挥着重要作用。因为无线信号的非视距、覆盖范围广、全天候工作等特点使得基于无线信号接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)的区域定位优于传统基于红外、视频、光学感知的室内区域定位方法。国内外基于无线信号RSSI的室内区域定位技术已经取得了重要的进展,但是,现存的方法在实际应用过程中主要有存在如下三个问题:第一,是无线电信道效应的动态和不可预测性(如多径传播、信道衰落等)对RSSI的干扰影响。第二,由于低功耗蓝牙(bluetooth low energy,BLE)信标仅分配了三个广播信道,当接收器附近安装超过3个信标站时,由于发生冲突而不能正确地恢复信标信号。第三,BLE信标的传输功率低,传输范围窄,因此,接收器更可能位于BLE信标站的边界区域。同时,BLE信标站通常由电池供电,因此当电池耗尽时会有信号真空。针对问题一,本文根据机器学习与深度学习的算法,构建蓝牙锚节点之间RSSI和物理位置信息之间的模型,该模型通过捕获粗细粒度特征与定位区域的对应关系来减弱RSSI序列对信道变化的依赖,首先,利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)学习捕捉RSSI序列的特征来抽取区域中心点的细粒度特征。然后,通过双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi LSTM)的存储记忆特性,学习当前与过去RSSI序列中隐含区域范围的粗粒度特征。最后,利用注意力机制,通过融合粗细粒度特征,建立RSSI序列特征与区域位置的映射关系,获取区域位置信息。针对问题二,本文组建蓝牙Mesh网络,建立无线设备的多对多通信,使得很多节点可以通过中继接收到消息,扩大了网络的传输距离,增大可用节点的数目,减少网络冲突,增强了网络的稳定性,此外,网络运行时,不需要通过创建和管理复杂的路由表、路由发现表等来进行信息的传递,节省了维护网络运行所需的存储器空间;针对问题三,组建的Mesh网络通过多路径(Multi path,MP)传播的网络泛洪消息传递,使得信息可以通过多条路径到达目标节点,扩大了传输范围,并且,网络传输不会因为任何节点的故障而造成致命性影响,保证了网络的稳定性。真实室内环境下区域定位的实验结果表明,与目前定位效果最好的网格区域综合概率定位模型相比,提出的方法在降低计算复杂度的同时提高了区域定位的准确度和对环境的适应能力。

关键词：室内区域定位注意力机制接收信号强度卷积神经网络双向长短时记忆网络

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