RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化后的無線網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位

單超穎 李權(quán) 郭莉莉

摘? 要： 目前室內(nèi)定位技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，但是依舊存在四個方面的問題：一是支持向量機的定位性能不高;二是室內(nèi)環(huán)境相對復(fù)雜;三是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)不夠明確;四是無線信號具有較強的時變性。針對上述問題，提出通過和聲搜索算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化的無線網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位系統(tǒng)。通過模糊聚類對有效訓(xùn)練區(qū)進行選擇，以提高其精確性。同時，以和聲搜索算法為依據(jù)進行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)計算，實現(xiàn)更加精準(zhǔn)的室內(nèi)定位。經(jīng)過實驗仿真表明，該系統(tǒng)切實可行。

關(guān)鍵詞： 無線網(wǎng)絡(luò); 室內(nèi)定位; RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 和聲搜索; 聚類分析; 仿真實驗

中圖分類號： TN915?34? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）22?0049?04

Abstract： At present， indoor positioning technology has been relatively mature， but there are still four problems： poor positioning performance of the support vector machine， relatively complex indoor environment， unclear parameters of neural network， and strong time?varying of the wireless signal. On this basis， a wireless network indoor positioning system optimized by RBF neural network by means of harmony search algorithm is proposed. The effective training area is selected by means of the fuzzy clustering to improve its accuracy. At the same time， the parameters of RBF neural network are calculated on the basis of the harmony search algorithm to achieve more accurate indoor positioning. The experiment simulation results show that the system is feasible.

Keywords： wireless network; indoor location; RBF neural network; harmony search; clustering analysis; simulation experiment

在人們生活的方方面面，基于無線網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)被廣泛應(yīng)用。與室外定位不同，由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)難以明確以及支持向量機無法取得良好的定位性能等原因，室內(nèi)定位一直無法取得較高的精度[1]。在室內(nèi)定位當(dāng)中，以無線網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的室內(nèi)定位技術(shù)可以大致分為兩類：一是通過時間測距進行室內(nèi)定位;二是通過對信號強度的接收進行室內(nèi)定位[2]。在通過時間測距進行室內(nèi)定位的定位技術(shù)當(dāng)中，其室內(nèi)定位的信號判別依據(jù)可以是信號的到達(dá)時間，也可以是信號到達(dá)的時間差[3]。

1? 和聲搜索算法簡述

1.1? 和聲搜索算法的原理

和聲搜索算法（HS算法）作為啟發(fā)式的全局搜索算法，通過迭代演算，選取整體最優(yōu)，達(dá)到選擇目的[4]。下面將和聲搜索算法的原理依據(jù)進行簡述。首先隨機得出和聲數(shù)據(jù)庫，以此作為解空間，而后通過音調(diào)調(diào)整和隨機抽取得出對應(yīng)候選解[5]。所得候選解與原有解空間當(dāng)中的最差解進行比對，若候選解與最差解相比較優(yōu)，則對其進行取代，并更新解空間。如此迭代搜索，直到達(dá)到整體最優(yōu)的選取。

1.2? 基礎(chǔ)和聲搜索算法

和聲搜索算法的執(zhí)行程序可以分為以下幾步。

1） 對問題參數(shù)以及算法參數(shù)進行初始化

面對實際優(yōu)化問題，問題參數(shù)的上限可定義為[YU]，下限可定義為[YL]。算法參數(shù)中，最大迭代次數(shù)可定義為N，HMCR為和聲記憶庫的考慮概率，HMS為和聲記憶庫的大小，也為解向量的數(shù)量，BW為音調(diào)微調(diào)的幅度，PAR為音調(diào)微調(diào)的概率。

2） 對和聲記憶庫進行初始化

解向量的數(shù)量（HMS）構(gòu)成和聲記憶庫（HM），HM的公式可以表示為：

3） 得到新和聲向量

新和聲向量[y′]中，其[y′j]（第j維分向量）的求取與以下三個步驟有關(guān)：音調(diào)的調(diào)整、參數(shù)在定義域內(nèi)的隨機選擇以及對整體的和聲記憶庫進行考量。和聲記憶庫的考量是指在HM中第j維分量集合當(dāng)中隨機選擇一個向量，并賦值給[y′j]。若HMCR滿足實際要求則對HM進行考量，進行[y′j]的賦值。此后進行音調(diào)的調(diào)整，音調(diào)調(diào)整的前提條件是PAR滿足實際需求。此過程為，在以[y′j]為圓心的小半徑區(qū)域內(nèi)的搜索過程，若HMCR不滿足實際需求，則在整體取值范圍[[YjL，YjU]]中隨機選取數(shù)值并賦值于[y′j];若PAR不滿足實際需求，則不做動作。此過程中，引入rand（）函數(shù)。rand函數(shù)表示在[0，1]區(qū)間內(nèi)的隨機值，此均勻值的分布方式為均勻分布。BW的數(shù)值選取往往較小，同時要依據(jù)實際的情況需要進行設(shè)置。新和聲向量的求取過程的程序框圖如圖1所示。

4） 和聲記憶庫的更新

和聲記憶庫的更新主要是將所得的新和聲向量與和聲記憶庫中的最差解進行比對，根據(jù)情況進行取代，達(dá)到數(shù)據(jù)庫的更新。

5） 終止規(guī)則的檢驗

迭代次數(shù)q達(dá)到最大迭代次數(shù)Q時，和聲搜索算法停止，迭代次數(shù)是唯一的終止規(guī)則。和聲搜索算法的整體流程如圖2所示。

2? 涉及到的相關(guān)理論簡述

2.1? 壓縮感知算法

壓縮感知算法的核心依據(jù)主要包括兩個方面：一是其采樣方法與所在稀疏空間的不相關(guān)的特性;另一方面是信號所具有的稀疏特性。信號的稀疏特性也是壓縮感知算法的運行基礎(chǔ)[6]。如果試驗信號不滿足稀疏要求，需要對其進行變換。具體算法當(dāng)中，原始信號用變量x表示[x=i=1Nqiφi，x∈CN]，同時，對原始信號進行變化，得到向量q（q=[φTx]），當(dāng)向量的非零系數(shù)有有限個時，則此向量在變化之后能夠進行稀疏表示。有限個非零系數(shù)的個數(shù)K為詞向量的稀疏度，[φ]為[N×N]階的稀疏矩陣。同時，設(shè)y為維數(shù)為M的觀測信號，[x′i]的維數(shù)為N，二者構(gòu)成[M×N]階的測量矩陣，用[μ]表示。若滿足[y=μx]，且[K log2NK≤M，θ=μφ]，則信號模型與對應(yīng)的測量矩陣不具備關(guān)聯(lián)性，但是滿足對應(yīng)的信號重構(gòu)的條件。信號重構(gòu)的過程是信號x在y中得以恢復(fù)的過程。首先應(yīng)當(dāng)對變換后的向量q做出求解計算，而后做出進一步的信號恢復(fù)[7]。壓縮感知算法的具體工作原理如圖3所示。

2.2? 模糊聚類算法

模糊聚類算法的算法過程如下。

整體樣本集合設(shè)為[N=y1，y2，…，yn]，集合任意向量[yp=yp1，yp2，…，ypn]，n為向量維數(shù)，聚類后數(shù)據(jù)劃分的子類數(shù)量為N，第q個聚類中心可記作[Sq=Sq1，Sq2，…Sqn]，其中n=1，2，…，N。隸屬度[Uqp]為第q個聚類中心點與第p點的隸屬度，隸屬度以及聚類中心的矩陣可以記為[μqp]。依據(jù)以上參量，對各聚類之間的樣本依附性進行計算，同時計算其各聚類之間的整體相似度，并得出整體樣本的模糊等階矩陣。而后進行模糊聚類，并得出最優(yōu)解。

2.3? 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為三層結(jié)構(gòu)，包含隱含層、輸入層以及輸出層[8]。在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，輸入層達(dá)隱含層的變化過程為非線性，隱含層達(dá)輸出層的變化過程為線性。其基本思想是通過輸入層矢量到隱含層的直接映射，確定映射關(guān)系，同時通過隱含層對輸出層的線性映射，達(dá)到更好的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)目的。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

2.4? 和聲搜索算法優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

和聲搜索算法以和聲音樂演奏為啟發(fā)，對RBF網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化。通過隨機選取和變量微調(diào)，對已有的記憶方案進行迭代的最優(yōu)化調(diào)整，達(dá)到最優(yōu)解的選取目的。在這一過程當(dāng)中，問題所需的決策變量可用樂器j（j=1，2，…，N）來表示，解向量可用和聲[Hi]（i=1，2，…，M）來表示。借助和聲搜索算法，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要求解的三個參數(shù)能夠得到更好的求解[9]。具體方法如下：

1） 對基于無線網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位進行采集，組成初始樣本集合，具體劃分為預(yù)測集合以及訓(xùn)練集合。

2） 對當(dāng)前情況下室內(nèi)定位的誤差進行記錄，在算法優(yōu)化當(dāng)中，將此作為目標(biāo)函數(shù)。

3） 對和聲搜索算法需要進行優(yōu)化的各項參數(shù)進行初始化。

4） 通過訓(xùn)練集合進行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，產(chǎn)生新和聲向量，同時對此向量做出評測。

5） 新和聲向量與最優(yōu)和聲向量進行比對，若新和聲向量較優(yōu)，則做出替代。

6） 繼續(xù)進行迭代，若迭代次數(shù)滿足最大迭代次數(shù)，則停止;否則，執(zhí)行步驟4）。

7） 得出最優(yōu)和聲向量，求取最優(yōu)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的三個參數(shù)，完成室內(nèi)定位模型的建立。其程序如圖5所示。

3? 優(yōu)化后室內(nèi)定位模型的建立

基于和聲搜索算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化的室內(nèi)定位系統(tǒng)的建立，分為3步：

1） 進行信號重構(gòu)，以壓縮感知算法為依據(jù);

2） 將樣本數(shù)據(jù)進行聚類分析，以模糊聚類算法為依據(jù);

3） 通過和聲搜索算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，完成室內(nèi)定位系統(tǒng)的建立[10]。整體的流程如圖6所示。

基于和聲搜索算法優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位模型的運行流程如下：

1） 室內(nèi)定位當(dāng)中，其處在各位置的信號強度用變量x表示，若該點未經(jīng)采集，則進行錄入;否則，刪除對應(yīng)點。

2） 依據(jù)已得信息，進行觀測矩陣的建立。

3） 通過壓縮感知算法對采集數(shù)據(jù)進行信號重構(gòu)。

4） 對重構(gòu)后的信號通過模糊聚類算法進行聚類分析。

5） 通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)和結(jié)果選取，并借助和聲搜索算法進行結(jié)果優(yōu)化，實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的基于無線網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位。

4? 實驗結(jié)果以及分析

4.1? 實驗環(huán)境簡述

為檢驗研究成果，選取普通住所作為實驗的實踐環(huán)境。普通住所的平面結(jié)構(gòu)圖如圖7所示。無線檢測信號為WiFi，移動終端使用手機，各位置樣本采集量為100，信號的采樣時間設(shè)置為2 s，定位模型交互環(huán)境使用Matlab 2015b。

4.2? 結(jié)果以及分析

選擇當(dāng)下較為經(jīng)典的K最近鄰算法以及原有的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行橫向比對。同一位置各算法的定位誤差如圖8所示。

由圖8對比發(fā)現(xiàn)，通過和聲搜索算法優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他兩種算法相比具備更精確的室內(nèi)定位效果。這與優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠獲取充分的WiFi信號信息以及其優(yōu)化能力有很大的關(guān)系。其中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備優(yōu)于K最近鄰算法的定位精度，這主要是由于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相較之下具備更好的學(xué)習(xí)能力。圖9為不同參考位置以及不同算法的誤差對比。

由圖9可知，在不同相鄰參照位置距離之下，通過和聲搜索算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總體來說定位精度更高，相對收斂程度更好。通過實踐結(jié)果分析，經(jīng)和聲搜索算法優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備更為優(yōu)越的室內(nèi)定位性能。

5? 結(jié)? 語

為了解決當(dāng)前基于無線網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位當(dāng)中的固有問題，對通過和聲搜索算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位系統(tǒng)進行研究和實踐。此過程中，整體數(shù)據(jù)樣本的預(yù)處理借助壓縮采樣和模糊聚類，起到了減少樣本數(shù)據(jù)采集、加快訓(xùn)練速度的作用。而后，借助和聲搜索算法，對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)求取進行優(yōu)化，在更大程度上提高了室內(nèi)定位系統(tǒng)的精確性。結(jié)果表明，所提方法切實可行，能夠起到更好的以無線網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的室內(nèi)定位效果。

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