地下停车场Wi-Fi定位数据优化与算法设计.pdf
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1、-89-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Feb.2024中国科技信息 2024 年第 4 期三星推荐在当今数字化社会中,位置服务已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。传统的全球定位系统(Global Navigation Satellite System)在室外环境中表现出色,但室内环境下因信号衰减阻塞等原因,定位性能急剧下降甚至无法定位。特别是地下停车场环境中,定位困难为车辆寻找带来了极大的挑战。室内定位技术的发展为地下停车场等遮蔽空间内位置服务带来了生机。目前国内外学者针对地下停车场室内定位方法和定位精度等方面已开展相关研究。当前,室内定
2、位技术存在多种方法,如超宽带(UWB)定位、地磁定位、蓝牙低能耗(BLE)定位、红外线(IR)定位、声波定位以及无线局域网(Wi-Fi)定位等,每种技术都具有其独特的特点和应用领域。其中,地磁定位对金属和电子设备敏感,在金属密集的地下停车场等环境中可能受到限制;蓝牙低能耗(BLE)定位提供了相对较高的精度,但需要大规模的信标设备部署,增加了成本和复杂性;红外线(IR)定位容易受到障碍物的影响,限制了其在复杂环境中的应用等。与其他技术相比,无线局域网(Wi-Fi)定位通过测量 Wi-Fi 信号的强度和特征来确定设备的位置,具有信号穿透性强、信号衰减小等优点,且无须大规模的基础设施部署和额外硬件设
3、施,在解决地下停车场室内定位问题上具有较大潜力。Wi-Fi 定位在算法、硬件配合与多方法融合上面有诸多研究,但是考虑到用户实际使用的可行性和便捷性,需要在定位的精度、响应时间、便捷度和误差容忍度等方面综合分析、有所取舍。鉴于此,本文基于 Wi-Fi 技术,构建了地下停车场定位系统框架,给出了 Wi-Fi 定位算法以及数据优化方法,并对定位结果进行了分析。数据优化与定位算法设计室内定位中,数据质量优化和模型算法的选择直接影响到定位的性能。受观测环境等影响,Wi-Fi 原始数据的采集通常出现漏采、重复采集等问题,并且数据中含有较大的观测噪声。因此,首先需要对采集的原始数据进行数据补录、干扰信号分离
4、、卡尔曼滤波及数据增强得到干净、高质量的Wi-Fi 数据。进而,将预处理得到的数据划分为训练集与测试集,采用深度学习、机器学习方法对训练集数据进行训练,并与测试集进行数据验证,最终确定定位位置信息。本文将对 K 近邻法、SVM 算法、随机森林以及梯度提升树等方法进行测试分析。整体设计流程如图 1 所示。行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度地下停车场 Wi-Fi 定位数据优化与算法设计孔令威 赵兴旺 董文瑞孔令威1 赵兴旺2 董文瑞31.安徽理工大学,空间信息与测绘工程学院2.安徽理工大学3.安徽凯盛应用材料有限公司赵兴旺,指导教师。中国科技信息 2024
5、 年第 4 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Feb.2024-90-三星推荐数据预处理数据补录由于 Wi-Fi 数据采集涉及网络攻防和拆发包问题,导致不同采集时刻存在不同程度的数据遗漏,对后续定位算法的性能产生错误的引导,为了确保数据的连贯性和完整性,需要进行数据补录。用 Signal强度(i,j)表示第 i 行、第 j 列的信号强度值,Missing强度(i,j)为二进制变量,表示第 i 行、第 j 列是否存在缺失的采集数值,如果存在则为 1,否则为 0。缺失数据判断与补录表达式为:(1)其中,U(Min信号强度,Max信号强度)表示在最大
6、信号强度值和最小信号强度值之间均匀抽样得到的随机数,Random数值为随机数值,Signal强度(i,j)为最后补录的结果。干扰信号分离在室内定位场景中可能会存在手机热点等杂乱 Wi-Fi 信号,这些信号将混淆真实数据,对后续的离线算法训练产生误导与影响。为了解决这个问题,依据 Wi-Fi 路由器具有唯一的基本服务集标识符(BSSID)的特点,通过识别并保留具有特定前缀字符 BSSID 的 Wi-Fi 信号数据,以实现Wi-Fi 信号干扰信号的过滤。在本研究测试中,地下停车场Wi-Fi 路由器的 BSSID 通常以”06”或”0a”开头,因此,构建的干扰信号分离方法为:FilteredData
7、=(BSSIDi,SignalStrengthi)|PrefixCondtion(BSSIDi)(2)式 中,PrefixCondtion(BSSIDi)为 条 件 函 数,检 查BSSID 是否以“06”或“0a”开头(具体需以各个停车场实际情况为准)。该方法有效地减少了数据中的无效干扰信号,为后续定位模型提供更干净的信号数据,从而提高室内定位的准确性和稳定性。数据增强经补录处理和干扰信号分离处理后,数据具有了一定的真实性,但数据会因为信号波动、障碍干扰等导致数据跳变,无法稳定,因此,需要采用卡尔曼滤波方法对数据进行增强处理。数据增强的样本选择有很多样式,如采用随机采样、有放回抽样、边界采样
8、、聚类采样等,本次研究采用卡尔曼滤波后的数组作为样本,因为其经滤波后,数组可以更准确地体现原数组的状态变化趋势,减少噪声对模型训练的影响,提高模型的鲁棒性。卡尔曼滤波是一种递归估计算法,通过融合传感器观测和系统动态模型,提供更准确的状态估计。核心思想是不断更新状态以适应系统动态变化,主要作用在于提高状态估计准确度。在复杂建筑和不稳定信号条件下,卡尔曼滤波需调整和模型假设以确保准确性。卡尔曼滤波后,多组数据滤波成单独一组数据,数据样本容量太少,为了保留原数组的数据多样性和提高滤波后数据的重要性,本文采用数据增强方法。数据增强是一种通过对原始数据进行变换、扩充和调整,产生更多的相似生成数据来扩展训
9、练数据集的方法。这种方法有助于提高后续定位模型的性能和泛化能力。针对本数据,即使用滤波后的数据迭代多组,在一定误差范围浮动后合并入原数组。MergedData=OrginalData+aKalmanFilteredDatan (3)其 中,a 是 加 权 系 数,用 于 控 制 合 并 后 数 据 中 卡尔 曼 处 理 数 据 所 占 的 比 例;QrginalData 是 原 数 组;KalmanFilteredData 是卡尔曼滤波后数组;n 是误差权重。通过反复测试,选择最佳的 a 与 n 值,以平衡数据的适用性和准确性。数据增强原理如图 2 所示,原数据集中存在若干数组,K 为卡尔曼滤
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