蔣亞虎

（廣東松山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計算機系，廣東 韶關(guān)512126）

0 引 言

如何利用無線局域網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施完成室內(nèi)定位，是室內(nèi)定位技術(shù)的熱點問題。基于接收信號強度的無線局域網(wǎng)指紋定位技術(shù)是無線局域網(wǎng)定位算法中具有較好效果的定位方法［1，2］。很多研究者對無線局域網(wǎng)指紋定位算法進行了深入研究，文獻 ［3］提出了基于閾值分類及信號加權(quán)的室內(nèi)定位算法，文獻 ［4］提出了基于物理鄰近點輔助的指紋定位算法，體現(xiàn)了物理地形與位置指紋之間的關(guān)聯(lián)性，能夠得到精度較高的算法。

1 接收信號強度值指紋定位算法

RSSI指紋定位算法有兩個步驟：

（2）在線定位：移動節(jié)點運動到某位置時可將該位置接收到的各無線節(jié)點強度記錄下來，并發(fā)送到上位機，上位機將該數(shù)據(jù)與離線訓(xùn)練系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)庫信號指紋匹配，通過對比，信號強度最匹配所對應(yīng)的位置即是移動節(jié)點的位置。其中匹配算法的優(yōu)劣直接關(guān)系到定位算法的準(zhǔn)確性［6］。

2 奇異值檢測

無線局域網(wǎng)指紋定位算法離線階段采集各節(jié)點數(shù)據(jù)時，由于存在多徑干擾等因素影響，一個參考點接收來自某無線節(jié)點的信號強度值會出現(xiàn)不同程度的抖動，嚴(yán)重的抖動會對該位置的RSSI均值和標(biāo)準(zhǔn)差引起較大變化，降低定位性能，所以有效去除信號強度抖動可以提高離線訓(xùn)練系統(tǒng)性能，本文融合了Hampel濾波器與核密度估計，提出了一種奇異值檢測方法。

2.1 Hampel濾波器

Hampel濾波器與3σ準(zhǔn)則相似，3σ準(zhǔn)則通過數(shù)據(jù)集合中的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，確定某數(shù)據(jù)為正常數(shù)據(jù)還是可以數(shù)據(jù)，但是由于奇異值對均值和標(biāo)準(zhǔn)差的影響較大，這種效應(yīng)會影響3σ準(zhǔn)則的判斷效果［7］。Hampel濾波器與3σ準(zhǔn)則具有類似的規(guī)則，但是判斷數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)是否為奇異值不再依賴均值和標(biāo)準(zhǔn)差，而是中值和偏離中值絕對值的中值 （median absolute deviate from median，MAD）。對于數(shù)據(jù)集合P ＝｛pi｝，median（P）表示中值，MAD 用R 表示，R 計算公式如下

中值和MAD 值計算簡單，適用與無線節(jié)點網(wǎng)絡(luò)。Hampel濾波器的弊端是，當(dāng)數(shù)據(jù)集中大多數(shù)數(shù)據(jù)相等時，MAD 值為0，這樣導(dǎo)致所有數(shù)據(jù)均被判斷為奇異值。

2.2 核密度估計

核密度估計可以用來評估數(shù)據(jù)集的分布，核密度估計是評估隨機變量概率密度函數(shù)的方法，其估算量f∧（p）定義如下［8］

式中：［P］——數(shù)據(jù)集合P 的個數(shù)，pi——數(shù)據(jù)集合中的一個采樣，其分布可通過核函數(shù)來評估，不同的核函數(shù)對評估性能影響不大，Epanechnikov核函數(shù)具有較優(yōu)的最小方差感知效果，其計算公式如下

2.3 一種奇異值檢測算法

KDE算法與Hampel濾波器在評估效果方面有互補作用，KDE算法可以克服Hampel濾波器的不足，Hampel濾波器也可以在奇異值造成核密度過高時正確識別奇異值。本文將KDE算法與Hampel濾波器結(jié)合起來，給出了奇異值檢測算法，算法步驟如圖1所示。

圖1 奇異值檢測算法流程

定義MAD 規(guī)模分變量，該變量由Hampel濾波器中的R 引申，MAD 規(guī)模分計算如下

MAD 規(guī)模分是數(shù)據(jù)集樣本偏離中值的程度，將Hampel濾波器與KDE概率密度估計聯(lián)合起來可得到可信度ci

prob（pi）由核密度計算得到。當(dāng)概率密度較大、MAD規(guī)模分較低，可信指標(biāo)值較高，數(shù)據(jù)可信，當(dāng)概率密度較小、MAD規(guī)模分較高，可信指標(biāo)較低，數(shù)據(jù)不可信。在指紋定位算法離線訓(xùn)練階段，設(shè)定某閾值，對上式計算得到的可信度進行檢測，小于門限值的接收點信號強度視為奇異值剔除。

3 AP聚類算法

無線局域網(wǎng)指紋定位算法中，隨著定位區(qū)域的擴大，離線訓(xùn)練系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)量也變得越來越大，后期在線定位系統(tǒng)需要參與運算的數(shù)據(jù)就增多，為了克服這一問題，減少不相干的數(shù)據(jù)，可以用AP 聚類算法將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個小區(qū)域，縮小定位計算復(fù)雜度。

AP聚類根據(jù)數(shù)據(jù)之間的相似度分類，這些相似度構(gòu)成了相似度矩陣S，并且每個元素都添加負號成為負數(shù)，計算公式如下［9］

AP聚類不需要事先制定聚類數(shù)目，所有數(shù)據(jù)都是潛在的聚類中心，相似度矩陣對角線上的值s（k，k）是k作為聚類中心的判斷標(biāo)準(zhǔn)，值越大，可能性越大，該值也稱為參考度p。AP聚類算法中體現(xiàn)兩種信息，吸引度信息和歸屬度信息［10］。吸引度反映了j點是否可作為i 點的聚類中心，計算方法如下

a（i，j）是歸屬度，反映了i是否選擇j 作為聚類中心

自歸屬度a（j，j）反映的是點j作為聚類中心的證據(jù)，計算方法如下

a （j，j）越大，j作為聚類中心的可能性越大，a（i，j）＋r（i，j）值最大的j點就是i 的聚類中心，聚類算法循環(huán)迭代每個點的歸屬度和吸引度

λ是阻尼因子，0＜λ＜1，研究表明，λ＝0.65時所需計算成本最小，聚類中心連續(xù)迭代10次而未發(fā)生變化或者迭代次數(shù)為100次時，可認為迭代完成。

4 基于AP聚類的粗定位與細定位

隨著無線局域網(wǎng)定位區(qū)域的增大，定位算法變得更為復(fù)雜，AP聚類算法可以簡化計算復(fù)雜度，消除誤差，本文利用在線測量的RSSI與AP 聚類中心點的RSSI向量之間的相似度進行粗定位。

4.1 基于AP聚類的粗定位

在線移動端接收到的RSSI向量數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器，服務(wù)器計算該向量與數(shù)據(jù)庫各類中心點向量之間的相似度，據(jù)此，判斷數(shù)據(jù)屬于哪個類，在算法實際運行過程中，可能會出現(xiàn)移動終端與兩個或多個類相似度接近，這時如果將移動終端劃分到其中某個類可能會導(dǎo)致不準(zhǔn)確的判斷，因此需要選擇一組與測量向量有最大相似度的聚類中心集合S，其成員為C，歸屬關(guān)系如下

在向量相似度計算時，本文選擇計算復(fù)雜度較低的方法：s（r，j）＝－－，α是門限值，通過該門限獲得一組聚類中心點，因為該值的大小直接關(guān)系到聚類中心數(shù)目的多少，影響計算復(fù)雜度的高低，在此，本文定義其取值如下

其中，α1＋α2＝1。

4.2 細定位

細定位用于確定移動終端的最終位置，加權(quán)k近鄰算法具有較好的效果，在粗定位將數(shù)據(jù)集合減少為C 后，運用加權(quán)k近鄰算法完成細定位。具體過程如下

設(shè)RSSx＝｛RSSx1，RSSx2，…RSSxm｝表示在x 點處接收到的信號強度，n 是無線節(jié)點個數(shù)，RSS′i＝｛RSS′i1，RSS′i2，…，RSS′i3｝表示指紋庫中i點的信號強度，若定位區(qū)域有m 個位置參考點，則記為向量｛RSS′1，RSS′2，…，RSS′m｝，其與位置｛L1，L2，…，Lm｝對應(yīng)。實時信號強度與數(shù)據(jù)庫位置i處信號強度的歐式距離為

實時移動終端的位置為

加權(quán)k近鄰算法是選取歐式距離最小的k 個點，計算這些點的加權(quán)平均，將其作為位置估計點，加權(quán)k 近鄰算法的計算公式如下

式中：d——一個數(shù)值很小的正數(shù)，防止公式中分母出現(xiàn)零的情況。

5 基于奇異值檢測和AP聚類定位算法

本文提出了基于奇異值檢測和AP聚類定位的無線局域網(wǎng)指紋定位算法，算法流程如圖2所示，具體步驟如下：

（1）將定位區(qū)域劃分為網(wǎng)格，設(shè)置位置參考點，偵測不同參考點所接收的不同無線信號強度值RSSI。

（2）將本文提出的奇異值檢測算法應(yīng)用到第一步得到的RSSI值中，去除奇異值。

（3）對經(jīng)過奇異值檢測的RSSI向量值進行AP 聚類，并生成最終的指紋數(shù)據(jù)庫。

（4）進行基于AP 聚類的位置初定位，確定位置的聚類信息。

（5）用加權(quán)k近鄰算法評估的到移動用戶最終的位置，完成定位過程，得到定位結(jié)果。

圖2 定位算法流程

6 實驗結(jié)果分析

仿真場景是大小為22m×22m 的區(qū)域，不同參考點之間的距離為2 m，區(qū)域中放置4 個無線節(jié)點，型號是TPlink，均勻標(biāo)記121個參考點，在實際環(huán)境中，無線局域網(wǎng)信號均有不同程度抖動，所以本文在模擬RSS時加入了抖動因子。在離線采集階段，每個參考點生成200 個接收信號強度值，然后將強度值通過奇異值檢測算法，去除奇異值，再根據(jù)AP聚類法對模擬環(huán)境中的參考點聚類，經(jīng)過粗定位，用戶會歸屬到某個聚類中。假設(shè)參考點可分為M類，每類有參考點N 個，則未進行粗定位時，定位算法的復(fù)雜度為Ο（M×N），而用本文定位計算復(fù)雜度為Ο（M ＋N）。在本文仿真環(huán)境中即可看出，采用本文算法，在線定位階段，最多需計算23次，而其它算法均需計算121 次，計算量大大降低。

在仿真區(qū)域中隨機選擇200個樣點，對每個樣點用本文算法和其它典型的定位算法分別定位100次，得到定位誤差累積分布圖，如下所示，從仿真結(jié)果來看，本文算法定位精度優(yōu)于文獻 ［7］算法，平均誤差在3m 內(nèi)的概率為61%左右，算法計算時間縮短，具有較好的定位性能。

不同算法誤差累計概率如圖3所示。

圖3 不同算法誤差累計概率

7 結(jié)束語

本文提出了一種基于奇異值檢測和AP 聚類的無線局域網(wǎng)室內(nèi)定位算法，該方法首先對奇異值檢測算法進行了探討，結(jié)合Hampel濾波器和核密度估計給出了一種奇異值檢測算法，然后將AP 聚類應(yīng)用到離線訓(xùn)練系統(tǒng)中，經(jīng)過粗檢測和細檢測完成室內(nèi)目標(biāo)定位。實驗結(jié)果表明本文算法能夠有效對無線環(huán)境中的目標(biāo)進行定位，且定位誤差在3m 內(nèi)的概率為61%，平均定位誤差有降低，減小了計算復(fù)雜度，是一種有效的室內(nèi)目標(biāo)定位算法。

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