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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，针对室内复杂环境变换带来接收信号强度不确定性波动的问题，利用基于核函数特征提取的方法进行降维，有效提取原始位置指纹的非线性特征；利用模拟退火优化传统粒子群算法易陷入局部最优的问题，并利用改进后的粒子群算法对LSSVR模型的惩罚因子和核函数参数进行优化，避免参数选择不当造成定位精度低的问题。仿真结果表明，相对于传统的方法，所提算法定位精度更好、定位时间更少。

主权项：1.基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，其特征在于，所述方法包含离线训练阶段和在线匹配阶段；所述离线训练的步骤为：S1-1、在待定位区域按照一定的间隔放置若干参考点；S1-2、在每个参考点采集来自全部AP点的信号强度作为当前参考点的位置指纹数据，用于构建无线电地图；S1-3、通过KPCA算法进行数据的预处理，提取出RSSI样本的定位特征，构建指纹数据库；具体为：将F作为输入通过KPCA算法提取原始位置指纹的特征，构建特征位置指纹空间F'＝F1',F′2,...,F′NT，其中Fi'即为lixi,yi的特征指纹；S1-4、将参考点的位置和相应的定位特征作为训练样本对，利用LSSVR算法进行训练，同时利用SAPSO算法对LSSVR的参数进行优化，得到最终的LSSVR模型；具体为：S1-4-1、初始化LSSVR算法参数γ和σ，以及粒子的速度和位置，起始温度T0，退火系数ξ；S1-4-2、选择室内定位精度作为粒子群的适应度函数fx，并利用LSSVR模型计算初始适应度值fx0；S1-4-3、计算每个粒子的速度v和位置x，以及适应度差值Δf；每个粒子的速度计算公式为：vik+1＝χ[ωvik+c1r1pbest-xik+c2r2gbest-xik]，其中，χ为收缩因子，k为迭代周期，ω为惯性因子，pbest和gbest分别为当前迭代周期的个体极值和全局极值；每个粒子的位置计算公式为：xik+1＝xik+vik+1，其中，xik为粒子当前迭代周期的位置；适应度差值的计算公式为：Δf＝fx'-fx，其中，x'为当前迭代周期解x的可行域中产生的新解，适应度函数fx由定位精度确定；S1-4-4、计算当前温度T下各粒子接受新解的概率P并更新速度和位置；S1-4-5、更新个体的全局极值pbest以及种群的全局极值gbest；S1-4-6、退火，寻找下一个温度T'时的最优解；S1-4-7、判断是否达到全局最优解，否则跳转至S1-4-3；S1-4-8、根据S1-4-7输出的参数建立最优的LSSVR模型；所述在线匹配的步骤为：在待定位目标点采集来自全部AP点的信号强度，利用建立好的LSSVR模型对提取后的定位特征进行位置估计。

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