一种双信标机制下的指纹库构建方法.docx

《一种双信标机制下的指纹库构建方法》探讨了室内定位技术中的指纹库构建策略，特别是在双信标机制下的优化方案。随着通信技术的发展，室内定位成为了一个重要的研究领域，尤其是在GPS无法有效工作的室内环境。指纹定位技术因其信号能量尺度的特性而受到广泛关注，但其精度受限于离线指纹库的构建速度和效率。 传统的全采法通过遍历室内场景，收集无线接入点（AP）的信号强度数据来构建指纹库，虽然精度高，但成本高昂，不适合大面积区域。众包法利用用户设备收集数据，但由于位置坐标不准确，限制了其实用性。预测法作为折衷方案，通过标记部分信标点，预测非信标点的信号强度，减少了采样成本。文献中提到了空间插值法（如IDW和Kriging）和矩阵填充法，但这些方法在复杂场景预测或计算复杂度上存在问题。 本文提出了一种基于双信标（Dual Beacon-Radial Basis Function, DB-RBF）的径向基位置指纹库构建算法。这种方法利用拉丁超立方抽样（LHS）来确定主次信标点，减少所需采样的信标数量。同时，结合反距离加权（IDW）和径向基神经网络（RBFNN）进行未知接收信号强度的预测，以提高预测精度和减少建库成本。DB-RBF算法在牺牲一定精度的前提下，显著节省了时间和人力。 1. 拉丁超立方抽样（LHS）是一种统计抽样技术，用于从多维分布中抽取代表性样本。它将每个维度划分为等间隔的子区间，确保每个子区间至少有一个样本点，提供了一种有效的分层随机抽样方式。 2. 反距离加权插值（IDW）是空间插值方法之一，用于估计未知点的属性值。它根据已知点与目标点的距离进行加权平均，距离越近的点权重越大。在室内定位中，IDW被用来估算未采样点的信号强度，权重与距离成反比。 3. 径向基神经网络（RBFNN）是一种非线性预测模型，特别适合处理非线性问题。RBFNN通过径向基函数作为隐层单元的激活函数，能够捕捉信号强度的复杂变化，从而提高预测精度。 4. 双信标机制（DB-RBF）结合了LHS和IDW以及RBFNN，首先通过LHS选择主要和次要信标点，减少采样需求，然后利用IDW进行初步预测，最后RBFNN进行精细调整，优化预测结果。这种方法在保持良好定位性能的同时，显著降低了构建指纹库的成本。 总结起来，本文提出的双信标机制下的指纹库构建方法创新性地融合了多种技术，旨在提高室内定位系统的效率和实用性，为大规模室内环境的定位服务提供了可行的解决方案。通过优化信标采样和利用智能预测算法，该方法在牺牲一定精度的同时，实现了成本和时间的有效节约，具有较高的实用价值。