基于多元線性回歸快速迭代的室內(nèi)定位方法研究

摘要：主要研究一種新的室內(nèi)定位方法。該方法采用傳統(tǒng)的信號—傳播模型，利用多元線性回歸法求出該模型中的相應(yīng)參數(shù)，從而利用該模型求出初始各移動終端的位置；再采用快速迭代法和各移動終端相互校正從而提高定位的精度。實驗結(jié)果表明，該算法時間復(fù)雜度小、收斂速度快，且具有較高的估計精度。

關(guān)鍵詞：室內(nèi)定位； 信號—傳播模型； 多元回歸； 快速迭代

中圖分類號：TP39文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1001-3695(2007)12-0121-02

0引言

隨著移動通信和無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，移動通信的應(yīng)用越來越廣泛，同時也對基于移動通信的位置服務(wù)提供了巨大的商機；隨著計算機處理速度的飛速發(fā)展，也對位置服務(wù)提供了極大的便利。基于位置服務(wù)（location based service，LBS）與地理信息系統(tǒng)(geography information system，GIS)和Internet技術(shù)緊密結(jié)合^[1]，定位方法也有許多種，如E. A. Martinez等人的基于后向傳播神經(jīng)網(wǎng)的移動定位方法^[2]、MLP（mobile location protocol，基于移動位置協(xié)議）的定位方法^[3]、基于射線跟蹤的定位技術(shù)^[4]。但這些多數(shù)是針對室外定位的研究，并且室外定位的技術(shù)也比較成熟，定位精度也達(dá)到了1 m以內(nèi)；相對室外定位，室內(nèi)定位發(fā)展就比較緩慢一點，從事研究的人也比較少，但人們對室內(nèi)定位的需求卻是非常大，如地下停車場、博物館等。由于室內(nèi)外環(huán)境的差別，目前大多數(shù)的無線定位技術(shù)都是基于到達(dá)時間(time of arrival，TOA)、到達(dá)時間差(time difference of arrival，TDOA)和到達(dá)角度(arrival of angle，AOA)。基于這些技術(shù)的定位結(jié)果只能在視距傳播信號占支配地位的情況下才是可靠的，但室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，因而無法適用于室內(nèi)環(huán)境。此外，TOA或TDOA信息需要發(fā)射機與接收機之間的準(zhǔn)確同步，這些要求在許多場合均很難達(dá)到；而AOA需要智能天線，價格昂貴且有定位盲點。目前室內(nèi)定位的方法主要有光跟蹤系統(tǒng)、室內(nèi)GPS技術(shù)、超聲波定位技術(shù)、藍(lán)牙技術(shù)。但這些技術(shù)均有各自的缺點，如光跟蹤技術(shù)的設(shè)備復(fù)雜；室內(nèi)GPS要受到室內(nèi)環(huán)境的嚴(yán)重影響，精度和時延均比室外相差很大等。目前其他的定位技術(shù)如RFID(radio frequency identification)，它的定位精度在很大程度上與設(shè)備的多少和分布有關(guān)，并要求有與之相配套的設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施^[5，6]；PLT（precision location technology，精確定位技術(shù)）是基于Wi－Fi無線網(wǎng)絡(luò)接入點的精確定位技術(shù)，它利用到達(dá)時間進(jìn)行定位，需要精確的時間同步；UWB（ultra wide band）是利用納秒級窄脈沖發(fā)射無線信號的技術(shù)，也是基于時間的；RPT（rosum positioning technology）是利用電視信號進(jìn)行定位；以及GpsOne技術(shù)。另一種可供選擇的定位方法是基于信號強度的解決方案，它并不測量到達(dá)信號的時間或角度，而是利用移動站(mobile station，MS)感測來自參考基站(base station，BS)或接入點AP(IEEE 802．11術(shù)語中的access point)的信號功率。本文就是對該技術(shù)的研究。

本文基于接收信號強度的測量來估計室內(nèi)無線用戶的位置。由于環(huán)境的影響，測量到的功率與真實值之間存在很大的誤差，這樣就使得只利用簡單的信號—傳播模型把測量到的接收功率換算成距離來定位，會引入極大的誤差而不能使用。本文提出了利用多元線性回歸來求Bahl和Padmanabhan 的信號傳播經(jīng)驗?zāi)Ｐ椭械南嚓P(guān)參數(shù)，從而改善它的誤差，并利用快速自適應(yīng)迭代的方法來進(jìn)一步減少誤差，使誤差減少到最小。由于功率測量易于實現(xiàn)，本算法有很大的實用價值。

3結(jié)束語

結(jié)果表明本文提出的算法能較準(zhǔn)確地估計出室內(nèi)用戶的位置，并且算法的復(fù)雜度也不大，利用多元線性回歸和最小二乘估計終端的初始位置。通過快速迭代法，能進(jìn)一步減少誤差，從而得到較高的估計精度。

參考文獻(xiàn)

[1]胡圣，袁正午，夏英，等.一種智能選擇多維位置數(shù)據(jù)的移動定位體系結(jié)構(gòu)[J].計算機應(yīng)用研究，2006，23(7):226-228.

[2]MARTINEZ E A， CRUZ R， FAVELA J. Estimating user location in a WLAN using backprogatin neural networks[M].Berlin:Springer，2004:737-746.

[3]毛斐巧，吳一民. 一種基于MLP的移動終端定位實現(xiàn)方法[J].計算機應(yīng)用研究，2006，23(7):232-233.

[4]YUANG Zheng－wu，YE Wei. A ray－tracing based positioning approach for urban microcells[C]//Proc of ICSCA 2006. Chongqing:[s.n.]， 2006:3937-3942.

[5]CHON H D， JUN S， JUNG H， et al. Using RFID for accurate positioning[C]//Poc of GNSS 2004. Sydeny:[s.n.]，2004:6-8.

[6]FRENZEL L E. Low－power Wi－Fi breakthrough offers active RFID and location services[EB/OL]. [2006-05-12].http://www.ed－china.com/ART_8800015065_400001_500003_OT.HTM.

[7]石鵬，徐鳳燕，王宗欣.基于傳播損耗模型的最大似然估計室內(nèi)定位算法[J].信號處理，2005，21:502-504.

[8]FRAIHA S G C， RODRIGUES J C， BARBOSA R N S， et al. An empirical model for propagation－loss prediction in indoor mobile communications using the pad approximant[J].Microwave and Optical Technology Letters， 2006，48(2):255-261.

[9]CHAN Y T，HO K C. A simple and efficient estimator for hyperbolic location[J]. IEEE Trans on Signal Processing， 1994，42(8):1905-1915.

[10]CHEN P C. A non－line－of－sight error mitigation algorithm in location estimation[C]//Proc of IEEE Wireless Communications and Networking Conference. New Orleans:[s.n.]，1999:316-320.

“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文”