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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本发明公开一种自适应自更新的室内定位方法，包括室内定位系统，室内定位系统包括部署于室内环境的多个基站、多个锚点，以及具有定位网络模型的服务器，并包括自适应自更新过程和室内定位过程；在室内定位系统的使用过程中，基站实时采集目标信号和锚点信号以获取信号的IQ或者协方差矩阵并存储，待系统使用一定时长后将其打包发送给服务器，由服务器制作成实时数据集并提供给定位网络模型进行增量半监督学习，进行定位网络模型的参数优化，再利用优化后的定位网络模型进行目标定位，定位精确较高，适用于室内环境频繁变化的室内定位场景。

主权项：1.一种自适应自更新的室内定位方法，其特征在于：包括室内定位系统，室内定位系统包括部署于室内环境的多个基站、多个锚点，以及具有定位网络模型的服务器，并包括自适应自更新过程和室内定位过程；（1）自适应自更新过程在室内定位系统的使用过程中，以基站的正下方为基准设置俯仰角阈值，俯仰角低于此阈值的区域代表置信度高区域、俯仰角高于此阈值的区域代表置信度低区域，位于置信度高区域、置信度低区域的信标向基站发送目标信号，基站同时且实时采集室内环境的置信度高区域、置信度低区域中的目标信号，基站对目标信号预处理以获取目标信号的IQ或者协方差矩阵，形成区域相关数据并存储起来；由锚点向基站发射锚点信号，基站对锚点信号预处理以获取锚点信号的IQ或者协方差矩阵，形成锚点相关数据并存储起来；室内定位系统使用时长达到预设值t后，基站将所储存的区域相关数据、锚点相关数据打包发送给服务器，由服务器制作成置信度高区域的带标签实时数据集、置信度低区域的无标签实时数据集和锚点的带标签锚点数据集并提供给定位网络模型进行增量半监督学习，进行定位网络模型的参数优化；（2）室内定位过程由多个基站采集室内环境中不同位置的目标信号并对目标信号预处理以获取目标信号的IQ或者协方差矩阵，将目标信号的IQ或者协方差矩阵输入优化后的定位网络模型，得到待定位目标的AOA，其中待定位目标的AOA计算方法是：分别利用经典的AOA估计算法和神经网络方法得到AOA，比较两种方法获得的AOA准确度时使用信号的协方差矩阵最大特征值与其他特征值之和的比值是否超过设定的阈值来确定是否选用经典的估计算法，若超过设定的阈值就选用由经典的AOA估计算法得到的AOA结果，否则就选用由神经网络方法得出的AOA结果；根据得出的AOA结果通过位置估计算法得到目标的位置坐标；所述定位网络模型为神经网络。

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