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    改進(jìn)的WKNN算法研究*

    2021-07-20 05:31:54徐錦修韓雨辰劉清華
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2021年19期
    關(guān)鍵詞:參考點信號強(qiáng)度方差

    徐錦修,仲 臣,韓雨辰,劉清華

    (安徽理工大學(xué) 空間信息與測繪工程學(xué)院,安徽 淮南232001)

    隨著社會信息化、科技化,美國的GPS,中國的BDS等室外定位導(dǎo)航系統(tǒng)已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展,技術(shù)也比較成熟。研究表明,人們有超過80%的時間在室內(nèi)活動,并且最近市場對大型室內(nèi)環(huán)境特定的位置感知內(nèi)容的興趣有所增加,例如大型購物中心,博物館,展覽中心以及機(jī)場等大型公共場所,人們對室內(nèi)定位技術(shù)產(chǎn)生了濃厚的興趣,對于提供精確的室內(nèi)位置信息將對生產(chǎn)生活產(chǎn)生重要的意義。在室內(nèi)環(huán)境下,衛(wèi)星信號是無法穿透墻體的,GNSS技術(shù)也沒有辦法在室內(nèi)進(jìn)行定位,由此看來,室內(nèi)現(xiàn)在已經(jīng)成為了衛(wèi)星定位系統(tǒng)的盲區(qū)。因此,室內(nèi)定位技術(shù)的研究和發(fā)展已經(jīng)變得尤為重要。我國現(xiàn)階段應(yīng)用比較多的定位技術(shù)主要有藍(lán)牙定位、慣性導(dǎo)航、WiFi定位、地磁定位等。藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)的原理是通過采集信號強(qiáng)度來定位。藍(lán)牙具有存在體積小,低功耗并且容易部署的優(yōu)點,但是又存在通信距離短,受噪聲的干擾較大以及信號穩(wěn)定性不好的限制[1]。慣性導(dǎo)航的定位原理是通過慣性傳感器獲取的定位目標(biāo)的加速度,角速度等運(yùn)動狀態(tài)數(shù)據(jù),推算出目標(biāo)的運(yùn)動軌跡[2]。其中,因為WiFi網(wǎng)布置簡單,價格也比較低廉,并且廣泛應(yīng)用在室內(nèi)環(huán)境中,現(xiàn)在已經(jīng)成為一種普遍適用的定位方法。目前室內(nèi)定位導(dǎo)航系統(tǒng)基本上是通過臨近探測、指紋、多邊定位或三角定位法來實現(xiàn)。

    本文主要講述的是目前國內(nèi)外室內(nèi)定位的現(xiàn)狀,其次介紹了目前我國使用較為廣泛的KNN、WKNN算法,并將其與改進(jìn)的WKNN算法進(jìn)行比較,其中,改進(jìn)的WKNN算法也是本文的重點。

    1 室內(nèi)定位國內(nèi)外現(xiàn)狀

    在文獻(xiàn)[3]中,張媛等人分別對最小均方差估計算法,指紋估計算法及加權(quán)質(zhì)心估計算法進(jìn)行視距、非視距場景分析,并在此基礎(chǔ)上建立了更高精度的測距模型,將基于UWB的指紋估計算法引入室內(nèi)定位。在文獻(xiàn)[4]中,陳良等人提出了一種優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,即粒子群優(yōu)化算法,用此算法來解決射頻識別汽車室內(nèi)定位在復(fù)雜環(huán)境下無法建立信號強(qiáng)度值和傳播距離之間的映射模型問題。使用粒子群優(yōu)化算法可以有效避免人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)等缺陷,建立一個準(zhǔn)確的RSSI和標(biāo)簽位置的分類模型。在文獻(xiàn)[5]中,單超穎等人針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不準(zhǔn)確、室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變、無線信號的時變性以及支持向量機(jī)的定位性能不高等問題,提出了依據(jù)和聲搜索算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的無線網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位系統(tǒng),可以有效提高室內(nèi)定位的準(zhǔn)確性。在文獻(xiàn)[6]中,蔡金洋等人設(shè)計的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的WiFi/PDR融合室內(nèi)定位系統(tǒng)有效降低了室內(nèi)定位的成本,提高了室內(nèi)定位的精度,此方法的創(chuàng)新點在于對不易測量的噪聲參數(shù)的自適應(yīng)處理。在文獻(xiàn)[7]中,徐德昌等人提出的基于螢火蟲散發(fā)優(yōu)化粒子濾波的行人航位推算融合地磁匹配的室內(nèi)定位方法相較于傳統(tǒng)的PDR算法,大大降低了計算量,更重要的是此方法有效提高了定位精度。

    2 鄰近算法介紹

    2.1 KNN算法

    K近鄰算法是近鄰算法的發(fā)展和延伸[8],為了改進(jìn)NN算法中確定定位目標(biāo)位置方法的缺陷,KNN算法利用公式(1)計算出定位目標(biāo)與各個參考點之間的指紋相似度,并將其值按照升序排列。

    定位目標(biāo)的K個最近鄰參考點應(yīng)選取前K(K≥2)個值對應(yīng)的參考點,將這K個參考點所對應(yīng)的坐標(biāo)取平均值,進(jìn)而估算出目標(biāo)點的大約位置。

    假設(shè)距離目標(biāo)點最近的K個參考點的集合為{B1,B2,…,BK},這K個參考點對應(yīng)的坐標(biāo)分別為:

    那么目標(biāo)點的位置就可以根據(jù)公式(2)計算得到:

    其中,(xi,yi)表示選取的K個近鄰參考點中的第i個參考點的坐標(biāo)。KNN算法相較于NN算法而言,它選用了更多的近鄰參考點來確定目標(biāo)點的位置,因而大大降低了定位的誤差。通過使用該算法可以提高定位精度,降低室內(nèi)定位技術(shù)功耗,而且不增加額外成本。盡管如此,目前KNN算法仍然面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[9]:

    (1)空間歧義性:與當(dāng)前位置相比,某些物理上遙遠(yuǎn)的位置可能具有相似的指紋或者相似的指紋距離,這可能會使KNN算法產(chǎn)生更大的誤差。

    (2)RSS不穩(wěn)定性:運(yùn)動的物體、周圍的環(huán)境產(chǎn)生的電磁波不斷變化,天線的方向性和射頻干擾等,都會導(dǎo)致WiFi信號的大幅波動。因此在測試階段采集到的某個位置的指紋可能與訓(xùn)練階段收集到的指紋不匹配。

    2.2 WKNN算法

    WKNN算法對KNN算法進(jìn)行了改進(jìn),在其基礎(chǔ)上引入了權(quán)重的概念。由于WiFi的信號強(qiáng)度是隨著距離增加而逐漸減小的,所以待測目標(biāo)點與參考點之間的距離越大,參考點的信號波動就越強(qiáng)烈,對定位的作用就越小[10]。因此WKNN算法按照一定的規(guī)則對不同近鄰參考點選取不同的權(quán)重來體現(xiàn)對定位作用的影響大小,近鄰參考點與目標(biāo)點的距離越近,那么它的權(quán)重就會越大,反之,則權(quán)重越小。離線階段與在現(xiàn)階段的定位如圖1所示。

    圖1 位置指紋定位流程圖

    用WKNN算法進(jìn)行定位,目標(biāo)點的坐標(biāo)可以根據(jù)公式(4)得到:

    其中K表示的是最近鄰參考點的個數(shù);(x^,y^)表示的是定位目標(biāo)的估計位置;ε是一個非零的數(shù)值較小的實數(shù),它是用來避免出現(xiàn)ωi為0的現(xiàn)象,權(quán)重如公式(5)所示:

    KNN算法和WKNN算法相較于NN算法在定位精度上均有所提升,但是選取的K值在多數(shù)情況下都是依靠經(jīng)驗判斷的,不同的K值對試驗的結(jié)果也會產(chǎn)生非常大的影響。而且KNN算法和WKNN算法在定位過程中計算量比較大,當(dāng)在大面積區(qū)域進(jìn)行定位時,定位結(jié)果顯示會有很大延遲。

    WKNN算法相較于KNN算法,其根據(jù)的K個最近鄰參考點對定位的貢獻(xiàn)程度,分配不同的權(quán)重,從而大大提高了定位精度。

    3 改進(jìn)的WKNN算法介紹

    下面介紹的基于方差修正的WKNN算法可以減少上述的錯誤信號強(qiáng)度值對整體指紋距離的影響。用修正權(quán)重值di來表示每項實測值與存儲值的差異量,大幅度修正信號強(qiáng)度值誤差較大的,信號強(qiáng)度值誤差較小的只需要進(jìn)行小幅度的修正,具體的表達(dá)式見式(6):

    式中:D(j)-待測點相對于第j個離線參考點的位置;ri-定位階段在待測點測得的第i個AP信號強(qiáng)度值;sij-離線階段在第j個位置參考點測得并儲存在指紋庫里的第i個AP信號強(qiáng)度值。

    由文獻(xiàn)[12-13]可知,測得的某個AP信號強(qiáng)度值的均值Mean和方差Var存在著線性關(guān)系,如式(7)所示:

    式中,將離線階段該AP在全部參考位置點所測得的信號強(qiáng)度值,進(jìn)行線性回歸確定參數(shù)m和n的數(shù)值。

    參考文獻(xiàn)[12-13]可知,方差會隨著信號強(qiáng)度的均值增大而減小,且該值的準(zhǔn)確率也會隨之提高。所以在參數(shù)m和n確定之后,可以將定位階段中測得的每個AP信號強(qiáng)度值作為均值,也可以通過這個均值預(yù)估出所測得的信號強(qiáng)度的方差。最終結(jié)果會隨著測量值的方差增大而減小,相應(yīng)的測量值可信度也會隨之降低。所以基本的修正權(quán)重可以用方差的倒數(shù)來表示。為了使得指紋距離D(j)中的權(quán)重值di之和為1,需要將權(quán)重值di進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,公式參考式(8):

    經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化之后通過指紋距離D(j)的大小篩選出K個近鄰點。某一參考點的權(quán)重值是:該點指紋距離的倒數(shù)與K個近鄰點指紋距離的倒數(shù)之和作比值,得到的結(jié)果即為該參考點的權(quán)重值,即

    最后,將所求得的K個近鄰點的坐標(biāo)加權(quán)平均作為最終的定位結(jié)果。

    4 實驗與結(jié)論

    將安徽理工大學(xué)義苑四號樓研究生公寓B區(qū)一層作為此次實驗區(qū)域,該定位區(qū)域面積約為70m×20m的室內(nèi)空間,公寓內(nèi)有隔墻、桌椅以及走動的人員等干擾因素。此樓層設(shè)置20個采用TP-Link TL-WR840N型號熱點的AP信號點。

    首先把每個房間作為一個參考點,在每個參考點采集WiFi信號強(qiáng)度值,將每個信號強(qiáng)度值與對應(yīng)坐標(biāo)存入位置指紋數(shù)據(jù)庫;其次在20個信號點中隨機(jī)選取12個點作為測試點,記錄每個點的實際坐標(biāo)與各測試點的信號強(qiáng)度值;再采用KNN算法、WKNN算法以及基于方差修正的WKNN算法進(jìn)行定位實驗,將3種算法的定位誤差取平均值進(jìn)行比較,根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)得到KNN、WKNN以及改進(jìn)的WKNN算法對平均定位誤差的影響,如圖2所示。

    圖2 定位誤差對比

    通過圖2的對比數(shù)據(jù)可以得到3種算法的平均誤差,結(jié)果如表1所示:

    表1 3種算法的平均定位誤差比較

    通過圖2可以看出,改進(jìn)的WKNN算法的誤差在7m左右基本沒有太大變化,WKNN算法的誤差9m以后沒有明顯變化,而KNN算法10m以前誤差仍然比較明顯。再結(jié)合表1,WKNN算法比KNN算法提升了18.48%,而改進(jìn)的WKNN算法比WKNN算法提升了20.10%。對比圖2和表1,改進(jìn)的WKNN算法的平均誤差明顯得到了改善,因此改進(jìn)的WKNN算法有效提高了定位精度。

    5 結(jié)束語

    當(dāng)今社會互聯(lián)網(wǎng)與通信技術(shù)不斷提高,僅在室外進(jìn)行定位已經(jīng)滿足不了人們?nèi)粘5纳钚枨螅虼耸覂?nèi)定位技術(shù)由此出現(xiàn)并得到了迅速發(fā)展,并且室內(nèi)定位技術(shù)極大提高了人們生活的便利性。本文主要講解了KNN、WKNN算法的原理,分析了目前此方法存在的不足之處,并提出了改進(jìn)的WKNN算法來彌補(bǔ)它們的不足之處,通過實驗表明,改進(jìn)的WKNN算法的平均定位誤差比KNN和WKNN明顯改善,因此改進(jìn)的WKNN算法提高了定位精度。美中不足的是改進(jìn)的WKNN算法的花費(fèi)比較大,之后的研究要著重注意成本的問題。

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