周 牧 唐云霞 田增山 卫亚聪



基于流形插值数据库构建的WLAN室内定位算法

周 牧①②唐云霞*①田增山①卫亚聪①

①(重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室 重庆 400065)②(天津师范大学天津市无线移动通信与无线电能传输重点实验室 天津 300387)

针对传统无线局域网(WLAN)室内定位系统中因参考点密集分布及逐点信号采集所带来的位置指纹数据库构建工作量繁重的问题，该文提出一种基于混合半监督流形学习和3次样条插值的数据库构建方法。该方法利用少量标记数据和大量未标记数据求解定位目标函数的最优解，同时根据高维信号强度空间与低维物理位置空间的映射关系，实现对未标记数据的位置标定。大量实验结果表明，该方法能够在保证较高定位精度的同时，显著降低位置指纹数据库的构建开销。

无线局域网；位置指纹；半监督学习；流形对齐；3次样条插值

1 引言

随着移动设备的便携化发展，人们对于室内基于位置信息的服务需求与日俱增[1]。全球定位系统(Global Positioning System, GPS)和蜂窝定位系统虽然在室外环境中能达到较高的定位精度，但在室内环境中信号容易受到建筑物或设施的遮挡，使得上述定位系统无法提供精确的位置服务。与此同时，由于无线局域网(Wireless Local Area Network, WLAN)具有易安装、易扩展、保密性和抗干扰能力强等优点，基于WLAN接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)的位置指纹定位方法备受关注[2,3]，该方法与基于信号到达时间(Time Of Arrival, TOA)[4]和到达角度(Angle Of Arrival, AOA)[5]的WLAN定位方法相比，前者仅利用现有WLAN网络且无需硬件设备的升级改造，同时具有较高的定位精度，从而可以有效满足人们在复杂室内环境中的定位需求。……