發(fā)布時(shí)間：2020-04-10 01:20

【摘要】：伴隨著Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模建設(shè)和移動(dòng)終端內(nèi)嵌Wi-Fi接收機(jī)的普及,基于Wi-Fi信號(hào)的室內(nèi)定位成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,基于Wi-Fi的室內(nèi)定位可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)解決。作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)具有學(xué)習(xí)速度快,計(jì)算復(fù)雜度低,泛化性能好等優(yōu)點(diǎn)。但是當(dāng)ELM理論直接用于室內(nèi)定位,離線學(xué)習(xí)會(huì)存在過擬合的風(fēng)險(xiǎn),定位結(jié)果穩(wěn)定性弱。并且在數(shù)據(jù)異常情況下定位性能的魯棒性差,對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集比較敏感。針對(duì)基于ELM的定位算法的上述缺點(diǎn),本課題開展了基于ELM理論的穩(wěn)健定位算法研究。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)首先總結(jié)歸納基于測(cè)距的Wi-Fi定位算法。然后描述了基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)的指紋定位技術(shù)的模型和工作原理,在此基礎(chǔ)上描述了常用的基于K-最近鄰(KNN)指紋匹配算法和基于支持向量機(jī)(SVM)指紋匹配算法。詳細(xì)介紹了算法的在離線階段和在線階段的具體流程,為后續(xù)的研究工作打下理論基礎(chǔ)。(2)提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)和嶺回歸的定位方法。離線階段,在定位區(qū)域不同位置上采集Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度值指示(RSSI),構(gòu)建Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度指示-目標(biāo)位置的指紋庫(kù),作為離線訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。為了解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的噪聲干擾問題,提出了改進(jìn)的基于嶺回歸的ELM定位算法,以獲得更穩(wěn)定的預(yù)測(cè)結(jié)果和更好的泛化能力,其中嶺參數(shù)通過訓(xùn)練誤差的方差得到。在線階段,直接將所獲得的位置回歸函數(shù)用于位置估計(jì)。由于減少了離線階段的訓(xùn)練偏差,因此所提算法在在線階段能夠產(chǎn)生更穩(wěn)定,準(zhǔn)確的位置估計(jì)結(jié)果。(3)提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)和決策級(jí)融合的定位算法。離線階段,首先利用K-means聚類技術(shù)對(duì)Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度指示-目標(biāo)位置指紋庫(kù)進(jìn)行基于基站特征提取的數(shù)據(jù)預(yù)處理。形成不同類基站信號(hào)強(qiáng)度構(gòu)成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集。然后對(duì)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集進(jìn)行多次基于ELM的離線回歸學(xué)習(xí),通過比較每個(gè)訓(xùn)練子集的學(xué)習(xí)誤差,得到多個(gè)位置回歸函數(shù)。在線階段,對(duì)接收RSSI測(cè)量值的基站特征提取后,利用對(duì)應(yīng)的位置回歸函數(shù)得到位置估計(jì)的多個(gè)中間值,最后通過決策級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)得到最終的位置估計(jì)。由于每個(gè)位置回歸函數(shù)不同的權(quán)重,所提算法的位置估計(jì)結(jié)果更加準(zhǔn)確。同時(shí)多次離線學(xué)習(xí)能夠減輕樣本數(shù)據(jù)異常的影響,提高離線學(xué)習(xí)的泛化能力。
【圖文】：

；3.3 節(jié)詳細(xì)闡述了基于嶺回歸技術(shù)和 ELM 定位算；3.5 節(jié)對(duì)本章進(jìn)行總結(jié)。論法介紹系列的研究證明，在激活函數(shù) ( )無(wú)限可微時(shí)（在樣本數(shù)N小于隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)L，還是L N，，輸入層到隱定了權(quán)值和偏差之后求解輸出權(quán)值 的問題就轉(zhuǎn)化為算法。ELM 是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括圖 3.1 所示。

南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第三章 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)和嶺回歸技術(shù)的定位Wi-Fi 信號(hào)強(qiáng)度與所處位置之間的關(guān)系，訓(xùn)練得到基于位置的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。步驟３：在線數(shù)據(jù)獲取在定位區(qū)域內(nèi)待估計(jì)位置采集能夠接收到 Wi-Fi 信號(hào)強(qiáng)度值，構(gòu)成 Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度指紋；步驟４：在線位置估計(jì)把步驟３的 Wi-Fi 信號(hào)強(qiáng)度指紋輸入步驟 2 得到的基于位置的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，模型輸出結(jié)果就是位置估計(jì)結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN92;TP18

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本文編號(hào)：2621546