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基于深度学习的WiFi指纹定位方法研究

基于深度学习的WiFi指纹定位方法研究

作者：庄昌胜南京邮电大学

学位级别：硕士

基于位置的服务(Location Based Service,LBS)广泛应用于导航、智能家居、服务推送和物联网领域,并且对LBS的需求越来越大。虽然室外定位技术已经相对成熟,但由于室内环境复杂多变,室内定位仍需要进一步研究。基于WiFi指纹的室内定位技... 详细信息

基于位置的服务(Location Based Service,LBS)广泛应用于导航、智能家居、服务推送和物联网领域,并且对LBS的需求越来越大。虽然室外定位技术已经相对成熟,但由于室内环境复杂多变,室内定位仍需要进一步研究。基于WiFi指纹的室内定位技术是目前主流的定位方法之一,但依旧存在不足。本文针对存在的问题进行了相关研究,论文主要工作如下:(1)针对大型室内定位环境内的wifi接入点过多导致指纹数据的维度过高,以及wifi信号的波动性影响室内定位的精度的问题。本文提出了一种基于改进堆叠式去噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoder,SDAE)的鲁棒性室内定位算法。该方法使用数据增强以及通过对SDAE添加的合理噪声模拟信号波动,使得指纹数据覆盖参考点的信号波动范围,促进神经网络学习波动的wifi信号与坐标之间的映射关系。同时使用参考点平均指纹数据作为SDAE的监督,使编码器提取的特征映射到相近的低维空间。最终实现对指纹数据的降维,以及稳健的信号特征的提取。在公共数据集上的对比实验结果表明,本文提出的基于改进的SDAE的鲁棒性室内定位算法方法更好的提高了室内定位精度。(2)针对在大型室内定位范围内,由于参考点的间隔设置较大,导致的协方差偏移问题,本文提出了基于指纹序列的参考点分类方法。根据信号强度对有效信号进行排序,形成指纹序列,将室内定位转换为参考点分类问题。排序形成的指纹序列维度较低,并且对信号波动天然具有一定的鲁棒性,可以减轻协变量偏移问题的负面影响。本文构建了带有注意力机制的长短期记忆神经网络和基于多头注意力机制的序列分类模型,从一维序列分类和自然语言处理两个角度对指纹序列进行处理。在公共数据集上的实验结果对比,证明了方法的有效性。(3)结合上述方法设计了一个多楼层定位系统。该系统可以实现楼层定位和坐标定位,并且系统具有较高的响应速度可以实现实时定位。针对指纹数据库维护开销较大的问题,添加了自适应指纹收集功能。

关键词：室内定位 WiFi指纹去噪自编码器多头自注意力机制

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基于WiFi指纹的层级学习室内定位模型

电子测量与仪器学报 2021年第4期35卷 118-126页

作者：薛敏孙炜余洪山张星湖南大学电气与信息工程学院控制科学与工程系长沙410082 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室长沙410082 电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室长沙410082

随着物联网和信息技术的飞速发展,基于移动位置的服务近年来日益受到关注,同时也促进了室内定位技术的发展。基于WiFi指纹的室内定位技术以其部署广泛、成本低廉等优点受到了学术界的广泛研究。针对移动设备在室内环境中的定位问题,提... 详细信息

随着物联网和信息技术的飞速发展,基于移动位置的服务近年来日益受到关注,同时也促进了室内定位技术的发展。基于WiFi指纹的室内定位技术以其部署广泛、成本低廉等优点受到了学术界的广泛研究。针对移动设备在室内环境中的定位问题,提出了一种层级学习室内定位系统(hierarchical deep learning indoor localization framework,HDLIL)。为获取和学习可靠的指纹特征,采用基于变分自编码(variational autoencoder,VAE)的特征提取模块来表征训练数据的潜在表示。通过构建多层神经网络来分析输入特征与位置输出之间的关系,并在输出层连接Softmax分类器,预测移动设备的位置。在定位阶段,移动设备接收测试数据并发送定位请求,然后通过加载HDLIL估计该测试指纹的位置。最后通过实验对HDLIL的定位性能进行了评估,讨论了不同定位因素对结果的影响,验证了该定位算法的精度及鲁棒性。

关键词：位置管理 WiFi指纹室内定位层级学习模型

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基于WiFi指纹的无人机室内定位策略

计算机工程与设计 2021年第12期42卷 3569-3575页

作者：景晓娟曹以龙景旭川上海电力大学电子与信息工程学院上海201306

针对无人机室内定位问题,提出一种WiFi指纹定位与多传感器融合的定位方法。分析三维空间的WiFi指纹定位方法应用于无人机定位的难点,利用超声波传感器测量的无人机高度信息将定位匹配范围缩减至邻近的两个层面,提升wifi定位的速度;设计... 详细信息

针对无人机室内定位问题,提出一种WiFi指纹定位与多传感器融合的定位方法。分析三维空间的WiFi指纹定位方法应用于无人机定位的难点,利用超声波传感器测量的无人机高度信息将定位匹配范围缩减至邻近的两个层面,提升wifi定位的速度;设计卡尔曼滤波器,将wifi定位结果作为卡尔曼滤波器预测阶段的输入,通过融合惯性传感器信息得到更准确的无人机位置估计,采用数据拟合的方法对定位结果进一步优化。仿真结果表明,该定位方法可实现无人机室内定位,有良好的定位速度和精度。

关键词：无人机室内定位 WiFi指纹多传感器融合卡尔曼滤波

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基于WiFi指纹的高精度室内定位融合算法

西安科技大学学报 2020年第3期40卷 470-476页

作者：康晓非李梦梦乔威西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054

针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模... 详细信息

针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型,对在线接收的信号强度数据进行特征分类判别,实现位置的初步估计;随着目标的运动,进一步结合粒子滤波方法,迭代地实现动态目标位置的精确预测;另外,将定位轨迹与实际轨迹进行对比,以验证该算法的稳定性。实验仿真结果表明:累积分布函数在80%的百分位处,提出算法的定位精度控制在1.19 m以内,明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法;同时较基于梯度提升决策树算法的定位精度提升了34.9%;所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。

关键词：室内定位 WiFi指纹梯度提升决策树粒子滤波融合算法

一种轻量化CNN的WiFi指纹室内定位模型

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软件工程与应用 2023年第4期12卷 620-628页

作者：文滋润简献忠上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海

为了提高室内WiFi指纹定位技术的定位精度,减少模型参数量。本文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的轻量化室内定位模型。首先将接收信号的强度指示 (RSSI) 处理为二维灰度图,然后使用深度可分离卷积进行... 详细信息

为了提高室内WiFi指纹定位技术的定位精度,减少模型参数量。本文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的轻量化室内定位模型。首先将接收信号的强度指示 (RSSI) 处理为二维灰度图,然后使用深度可分离卷积进行特征提取,将提取后的特征通过自适应池化层(Adaptive Avg Pool 2d)固定输出大小,减少全连接层参数量;最后输入到全连接层进行分类。在UJIIndoorLoc数据集和Tampere数据集上的实验结果表明:模型的楼层定位分别达到了99%和99.7%的准确度,坐标定位的平均误差为6.51 m,训练参数为48685个。与现有的先进室内定位模型相比,定位精度更高、模型参数更少。

关键词：室内定位卷积神经网络 RSSI WiFi指纹

基于人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位方法

维普期刊数据库评论

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全球定位系统 2020年第1期45卷 82-87页

作者：邓素薛峰余敏江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

针对传统的基于反向传播(BP)神经网络室内定位算法存在着低精度和慢收敛问题,且考虑到室内环境复杂,通常存在多径效应,无法使用信号强度衰减测距模型进行精确定位,提出一种改进的人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位算法.利用人... 详细信息

针对传统的基于反向传播(BP)神经网络室内定位算法存在着低精度和慢收敛问题,且考虑到室内环境复杂,通常存在多径效应,无法使用信号强度衰减测距模型进行精确定位,提出一种改进的人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位算法.利用人工鱼群觅食和寻优方式来提高全局寻优搜索的速度和能力,采用改进的人工鱼群算法(IAFSA)优化选取室内定位BP神经网络的权值和阈值,有效避免了传统BP神经网络的预测值易陷入局部最优的缺点,同时利用高斯滤波对信号进行去噪处理,建立采样点获取到的信号强度值(RSSI)与位置坐标的关系.实验结果证明所提方法与传统的BP神经网络方法相比,平均定位误差减少了0.75 m,平均定位精度提高32.2%,提高了定位可靠性,算法具有更好的稳定性.

关键词：无线室内定位技术 BP神经网络人工鱼群优化算法 WiFi指纹高斯滤波

基于WiFi指纹的动火监测人员定位系统研究

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基于WiFi指纹的动火监测人员定位系统研究

作者：吕丽萍西安建筑科技大学

学位级别：硕士

在工业智能化加速推进的背景下,针对工业现场的实际动火作业监护需求,开发的AI智能辅助监火机器人,提高了工业企业安全生产效能,也缓解了动火监测人员的压力。但随着辅助监火机器人投入工厂使用,出现了动火监测人员严重依赖监火机器人... 详细信息

在工业智能化加速推进的背景下,针对工业现场的实际动火作业监护需求,开发的AI智能辅助监火机器人,提高了工业企业安全生产效能,也缓解了动火监测人员的压力。但随着辅助监火机器人投入工厂使用,出现了动火监测人员严重依赖监火机器人、活动区域不合规、未按要求巡检等问题。为了规范化动火监测人员的日常工作,保证工业企业高质量安全生产,本文结合复杂工厂的监护需求,提出了一种基于WiFi指纹的移动目标定位方法,设计了一套动火监测人员定位跟踪系统。具体研究内容如下:(1)为了解决基于聚类方法的WiFi指纹定位中视角单一所导致的定位精度较低的问题,提出了基于多视角聚类的WiFi指纹定位方法。利用阈值-均值滤波方法对原始数据进行处理;结合K-means聚类算法对多视角信号(信号强度和位置)进行区划,并建立指纹数据库;使用基础分类器对实测信号分类,待测信号依据分类结果在其所属区域内估计K个邻近信号点,用近邻与相应的权重综合确定该信号的实际位置。通过对比实验分析可知,在考虑多视角的情况下,WiFi指纹定位精度在4米以内的概率为83%,相比于单视角聚类的定位精度提高了12%。结果表明,该方法提高了定位精度,也为定位领域的研究提供了多元化思路。(2)针对复杂工业现场的实际监护需求,设计了动火监测人员定位跟踪系统。主要包括定位系统架构设计,各软、硬件模块开发及测试验证,系统前期将构建好的指纹库写入设备端服务器且将定位解算过程集成在设备端,减少了数据上传带宽,缩短了数据上传时间,提高了系统的实时性能;该系统利用多视角聚类指纹定位方法建立指纹库并实现定位,其操作过程简单易实现且定位准确度相对较高。根据结果分析可得,该系统使动火监测人员巡检频率、巡检轨迹、巡检时长等参数得以在线重视,便于历史查询、事后问题追溯及员工考核,约束了动火监测人员的工作行为,提高了企业安全生产系数,完善了企业高层次的管理制度,满足了动火监测人员定位系统开发要求。

关键词：定位跟踪 WiFi指纹动火监测多视角聚类

基于WiFi指纹的地铁站内定位导航研究与设计

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基于WiFi指纹的地铁站内定位导航研究与设计

作者：杨彬广东工业大学

学位级别：硕士

在当今我国经济不断发展的大环境下,城市的基础建设得到了大量的投入,更多的城市已经拥有了一套完善的地铁线路网络,带动了城市各区域的人流往来和经济互动,有效地缓解了地面交通压力。与此同时,更多的人们在选择出行的方式中倾向于地... 详细信息

在当今我国经济不断发展的大环境下,城市的基础建设得到了大量的投入,更多的城市已经拥有了一套完善的地铁线路网络,带动了城市各区域的人流往来和经济互动,有效地缓解了地面交通压力。与此同时,更多的人们在选择出行的方式中倾向于地铁这种便利且快速的交通方式,但随着地铁线路网络的不断扩张以及地铁站内空间结构不断复杂化,用户在室内无法使用GPS定位服务的情况下,对地铁站内的空间布局依然处于传统指示牌引导的目测阶段。因此为了满足用户在地铁站内能有效提升出行效率和体验的要求,以及解决传统室内定位精度存在较大误差等问题,本文提出了基于WiFi指纹的地铁站内定位导航研究与设计。首先,本文对目前用于室内定位的主流技术与方法进行介绍,并根据目前地铁站内的部署情况,选用wifi无线通信技术和信号强度指纹法作为在地铁站内实现定位的研究对象。并在建立指纹数据库的离线采集阶段采用高斯滤波和K-means聚类算法对数据进行预处理,解决了噪声数据对定位精度的干扰。在线定位阶段采用加权KNN算法对待测点与指纹参考点进行匹配,使待测点的估算坐标更加精准。在导航阶段中,分析与对比了Dijkstra算法和A搜索算法,并采用A搜索算法模型来实现地铁站内的导航。其次,本文对基于WiFi指纹法来实现定位导航功能进行系统设计,对系统的场景需求以及用户需求进行分析,设计出基于WiFi指纹的地铁站内定位导航系统的总体架构以及数据库各类信息表,另外对系统模块设计进行详细分析。最后,本文对基于WiFi指纹的地铁站内定位导航系统进行开发,选取实验场景和对区域指纹参考点进行布局,采用B/S(Browser/Server)架构模式来实现系统的前后端数据交互。在系统首页中增加了三维电子地图浏览,使用户在访问该系统中能够更直观地了解地铁站内空间布局,并在系统的定位导航模块中采用二维电子地图实现用户的定位导航需求。

关键词： WiFi指纹地铁站定位导航 K-means聚类算法

基于WiFi指纹与QR码的室内定位方法与应用

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基于WiFi指纹与QR码的室内定位方法与应用

作者：张钢重庆大学

学位级别：硕士

随着通信相关的基础设施愈加完善,基于位置的服务被使用的次数越来越频繁。在室外的基于位置的服务中,主要依靠于全球卫星导航系统,并借助无线蜂窝网络进行辅助定位。然而在室内,大多数区域不能接收到足够强的卫星信号无法定位,这使得... 详细信息

随着通信相关的基础设施愈加完善,基于位置的服务被使用的次数越来越频繁。在室外的基于位置的服务中,主要依靠于全球卫星导航系统,并借助无线蜂窝网络进行辅助定位。然而在室内,大多数区域不能接收到足够强的卫星信号无法定位,这使得室内定位技术有着广阔的发展前景。在众多室内定位技术中,由于wifi定位技术部署成本和推广成本最低,定位精度能够满足一般的商业需求,所以大量的学术机构对室内定位中的wifi定位进行了的研究。室内环境较为复杂,wifi设备发射的无线信号容易受到各种各样的因素影响,这给基于wifi技术的定位的研究带来了巨大的考验。随着智能手机的发展,许多研究人员开始研究将手机上的各种传感器与wifi定位技术相结合。本文选择wifi技术进行研究,并将QR码技术与wifi技术相结合,以达到提升系统的定位精度的目的,最后将该方法整合到设计的定位系统中,本文的工作内容如下:首先对wifi信号的传播特性以及wifi信号的干扰因素进行了研究分析。为了更加直接的了解wifi的传播特性,本文设计了7组实验,从数据层面反应wifi信号与空间、时间、设备姿态以及人体的关系。经过研究发现,在采集wifi信号过程中需要考虑方向因素,并且针对发现wifi信号不稳定的现象,提出了一种四分位数法对采集的原始wifi信号数据进行处理,采用处理后和未处理的数据构建的指纹数据库进行定位对比实验分析,最后发现使用四分位数法处理原始数据使得平均定位误差降低了12.2%。然后对传统的定位算法进行了研究。传统的定位算法主要有K近邻算法和加权K近邻算法。传统的定位算法中,K值作为一个变量,取不同K值的情况下定位精度有所不同,所以在本文搭建的实验环境下,研究了K值与定位精度的关系,最后得出本文搭建的实验条件下K最优取值为4的结论。对无线发射设备的个数与定位效果之间的关系进行了实验分析,最后得出结论:随着AP个数的上升,平均定位误差递减,但是递减速度逐渐降低。对参考点部署密度与定位效果之间的关系进行了实验分析,最后实验结果表明:参考点密度过高或者过低都会降低定位精度。针对传统算法时间复杂度过高的问题,提出了一种BFS-WKNN算法以减少传统的WKNN算法的时间复杂度,最后实验表明,随着计算规模的增大,传统算法的运行时间呈线性增长,而BFS-WKNN算法的运行时间保持稳定。针对定位精度不够的问题,本文利用智能设备上的相机传感器,将QR码技术与wifi定位技术相结合,经过实验分析,该组合方法使得平均定位误差降低了13.3%。最后根据整个定位过程的实际需求,基于Android平台设计了一个原型定位系统,实现了指纹采集、QR码导入、数据库展示和定位显示等功能,并对该原型系统的具体实现方法进行了详细的描述,最后依托验证平台,对课题相关研究内容进行实时评估与验证,证明了该系统的实用性。

关键词： WiFi指纹室内定位 QR码 BFS-WKNN