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基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法
基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法
摘要
室内停车场是现代城市交通网络中的重要环节之一，有效的停车场管理对于缓解城市交通压力、提高停车场利用率至关重要。指纹定位技术作为一种有效的室内定位方法，已经得到了广泛的研究和应用。然而，传统的指纹定位算法通常依赖于大量的训练样本，对于小样本的室内停车场环境的指纹定位仍然存在一些挑战。因此，本文提出了一种基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法，旨在克服传统算法的限制，提高定位精度。
关键词:室内停车场、指纹定位、小样本、高精度、算法
1.引言
指纹定位是通过基站或Wi-Fi接入点等设备收集并处理无线信号，利用指纹库中的信号指纹进行定位的一种室内定位方法。相对于其他传统的室内定位方法，指纹定位具有定位精度高、成本低等优势，因此在室内定位领域得到了广泛应用。
然而，传统的指纹定位算法通常需要大量的训练样本，以构建准确的指纹库，从而实现高精度的定位。在室内停车场环境中，由于车辆流动性强，停车场布局复杂，很难获取大量的训练样本。因此，如何在小样本的情况下实现高精度的室内停车场指纹定位是一个值得研究的问题。
2.相关工作
在室内指纹定位中，主要有两种方法：基于距离的方法和基于指纹的方法。基于距离的方法通过测量接收到的信号强度指示器(RSSI)来计算设备到基站的距离，进而进行定位。然而，由于室内环境中存在多径效应、非直射径等干扰，基于距离的方法在定位精度方面存在一定的限制。基于指纹的方法则通过收集和分析地图中的指纹数据来进行定位，该方法的定位精度较高。
对于室内停车场的指纹定位，早期的研究主要集中在指纹数据的采集和处理方面。近年来，随着深度学习技术的发展，一些研究者开始将其应用于室内停车场的指纹定位中。例如，文献[1]在室内停车场中使用卷积神经网络(CNN)来提取特征，并通过比较特征向量来进行定位。然而，这些研究通常依赖于大量的训练样本，对于小样本的情况下仍然存在一定的挑战。
3.算法设计
本文提出的基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法主要包括数据采集、特征提取和定位三个步骤。
3.1数据采集
在室内停车场中，首先需要收集一定量的指纹数据作为训练样本。由于样本数量有限，我们需要合理选择采集位置和采集时间，以覆盖不同的停车位和车辆流量情况。在数据采集过程中，我们使用多个接收设备来收集不同位置的信号强度数据，以增加数据的多样性。
3.2特征提取
在数据采集完成后，我们使用卷积神经网络(CNN)来提取信号强度的特征。CNN具有较强的自适应性和非线性建模能力，能够有效提取信号强度中的有用信息，提高特征的区分度。在特征提取过程中，我们采用了一种自适应的卷积核大小和步长，以适应不同位置和尺度的信号强度分布。
3.3定位
在特征提取完成后，我们使用支持向量机(SVM)来进行定位。SVM是一种常用的分类器，具有较好的泛化能力和鲁棒性。在定位过程中，我们将训练集中的特征向量作为输入，将其对应的位置作为输出，通过训练得到SVM模型。然后，对于新的待定位样本，我们通过计算其特征向量与已有样本的距离，利用SVM模型进行位置估计。
4.实验结果
本文在某城市的室内停车场中进行了实验，对所提出的算法进行了评估。实验结果表明，所提出的算法在小样本情况下仍然能够实现较高的定位精度。与传统的指纹定位算法相比，所提出的算法在定位精度上有明显的改善，且依赖的训练样本数量较少。
5.结论
本文提出了一种基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法。该算法通过合理采集数据、使用卷积神经网络提取特征和支持向量机进行定位，实现了小样本情况下的高精度定位。实验结果表明，所提出的算法在定位精度和训练样本数量方面都具有优势，有望在实际应用中发挥重要的作用。
参考文献：
[1]Zhang,Z.,Zhang,G.,Kuang,M.,etal.(2020).AnindoorlocalizationmethodforvehicleandpersonaldualpurposesbasedonWi-FifingerprintingandaCNNmodel.Sensors,20(2),433.
[2]Chen,T.,Mao,Y.,&Xiong,N.N.(2019).AfingerprintingindoorpositioningmethodbasedonWi-Fisignalsandaconvolutionalneuralnetwork.Sensors,19(3),643.