【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于5g礦井下定位，尤其涉及一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法。
技術介紹
1、為了提高礦井下人員的定位精度，提出一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法，該方法將采樣點處的三個信號強度參數以及位置信息保存起來形成三個視圖的數據庫，并使用凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法對數據庫進行聚類從而得到每一類的標簽信息。5g終端根據實時測得的ap信號強度，與數據庫中的聚類標簽信息進行比較，并采用歐幾里得距離公式計算出終端的位置。
2、傳統的基于聚類算法的礦下定位方法，其構造數據庫時，使用rssi(receivedsignal?strength?indication接收信號強度指示)作為信號強度的參數。然后將5g無線接入點(ap)的位置信息和信號強度進行組合得到高維數據點，再對其進行非負矩陣分解聚類算法最終得到聚類結果。然而在這一過程中，忽視了5g信號的其他信息。在5g通信中，常用的信號強度參數除了rssi之外，還有rsrp(reference?signal?receiving?power，參考信號接收功率)和rsrq(reference?signal?receiving?quality參考信號接收質量)。而目前的基于聚類算法的礦下定位方法忽視了這兩部分信息，由此可能會導致定位結果的誤差值較大。導致無法準確的得出目標點的準確位置，從而影響整個井下人員定位系統的準確度。本算法提出：在構造采樣點的數據庫時同時構造基于rssi、rsrp、rsr
3、傳統的基于多視圖聚類算法的礦下定位方法雖然在構造數據庫時考慮了不同的信號強度參數，但是該方法在進行聚類的過程中，僅僅只是簡單地將三種信號強度參數矩陣進行相加，僅考慮了數據的一致性，并未考慮數據的多樣性。因此，本算法提出了一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法，該方法該方法通過共享一致表示和一組特定表示來制定多視圖自我表示屬性，由此得到的聚類結果會因為考慮到三種信號強度參數一致性和特定性而更加精確。
技術實現思路
1、本專利技術針對
技術介紹
中所存在的技術問題，在前兩點的基礎上為了優化非凸問題，引入凸松弛并開發交替優化算法來恢復相應的數據表示，使得聚類的效果更好。提出一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法。
2、為了達到上述目的，本專利技術采用的技術方案為：包括以下步驟：
3、s1、首先是采樣部分，獲取n個采樣點的位置信息，每個采樣點采集d個5g接入點的信號強度，包括信號強度指示rssi、信號接收功率rsrp和信號接收質量rsrq，將每個采樣點的位置信息分別和三個信號強度參數信息組合成三個d+2維的高維數據點；
4、s2、其次是聚類階段，將三組的n個維度為d+2的向量進行組合得到三個個維度為(d+2)×n的矩陣，對三個矩陣采用非負矩陣分解多視圖聚類算法進行聚類得到k個類別的集合c＝{c1,c2,...,ck}；
5、s3、最后是定位階段，通過對于待測點檢測其rssi，估算出待測點的位置；
6、所述步驟s2中非負矩陣分解多視圖聚類算法的實現流程為：
7、s21、首先定義維度為d×n的數據矩陣x＝{x1,x2,...xn}，其中d是每個數據點的維度，n是樣本數據點的個數；
8、s22、對于每個數據點xi，屬于c個類別中的一個，并且通過一個n×n的自表示矩陣z對自身進行重構，對于多視圖來說：xv＝xvz+ev，其中z為自表示矩陣，xv，ev表示第v個視圖的數據和誤差，所有的視圖共享一個自表示矩陣z；
9、s23、將上述公式優化為一致性特定性多視圖子空間聚類：xv＝xv(c+dv)+ev，其中c，dv分別表示在不同視圖下的數據學習到的一致且特定的自我表示矩陣，就是將矩陣z分解為共享表示的總和，該共享表示對不同視圖上保持不變的部分以及對應于第v個視圖的唯一部分的視圖特定表示進行重構；
10、s24、采用基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法進行處理，對于一致項選擇核范數來保證低秩屬性，對于特定項應用l2范數以確保連通性：s.t.xv＝xv(c+dv)+ev其中，||?||*表示矩陣的核范數，表示矩陣的二范數的平方，||?||2,1表示矩陣的2,1范數，λc，λd是為了平衡目標函數正則化而設置的參數；
11、s25、最后在求得c和dv之后，來構造相似矩陣s：
12、對矩陣s做譜聚類得到最終的聚類結果。
13、5.根據權利要求1所述的一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法，其特征在于，所述步驟s1中將每個采樣點的位置信息分別和三個信號強度參數信息組合成三個d+2維的高維數據點的具體操作為：
14、s11、首先定義n個采樣點的位置信息為(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...,(xn,yn)，其中n為采樣點的個數；
15、s12、每個采樣點可以獲取d個5gap的信號強度，其中第i個采樣點的信號強度指示rssi表示為信號接收功率rsrp表示為信號接收質量rsrq表示為
16、s13、最后將每個采樣點的位置信號分別和他們的三個信號強度參數信息rssi、rsrp、rsrq進行組合得到三個d+2維的高維數據點，分別表示為：
17、
18、6.根據權利要求1所述的一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法，其特征在于，所述步驟s2中采用基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的具體求解過程為：使用凸松弛并引入中間變量來進行交替優化的求解，首先引入中間變量k和wv將步驟s24中公式轉化為：s.t.xv＝xv(c+dv)+ev，c＝k,ev＝wv；接著通過增廣拉格朗日乘子的方法進行求解：
19、
20、其中，<>是兩個矩陣的標準歐幾里得內積，||?||f表示矩陣的范數，是拉格朗日乘數，μ為懲罰項系數。
21、7.根據權利要求1所述的一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法，其特征在于，所述步驟s3的具體實現方式為：
22、s31、首先對于采集的樣本中每一個類別中的數據點，去掉位置信息(xi,yi)只保留rssi的數據ri＝{ri1,ri2，...,rid}；
23、s32、然后對于每一個類別，求這些類別中的數據點的信號強度均值，得到k個均值點rk＝{rk1,rk2,...,rkd}；
24、s33、接著求這k個均值點和檢測到的信號點的信號強度向量的歐氏距離，得到其中最小值對應的類別；
25、s34、最后對本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5G礦井下定位方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5G礦井下定位方法，其特征在于，所述步驟S1中將每個采樣點的位置信息分別和三個信號強度參數信息組合成三個d+2維的高維數據點的具體操作為：
3.根據權利要求1所述的一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5G礦井下定位方法，其特征在于，所述步驟S2中采用基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的具體求解過程為：使用凸松弛并引入中間變量來進行交替優化的求解，首先引入中間變量K和Wv將步驟S24中公式轉化為：s.t.Xv＝Xv(C+Dv)+Ev，C＝K,Ev＝Wv；接著通過增廣拉格朗日乘子的方法進行求解：
4.根據權利要求1所述的一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5G礦井下定位方法，其特征在于，所述步驟S3的具體實現方式為：
【技術特征摘要】
1.一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法，其特征在于，所述步驟s1中將每個采樣點的位置信息分別和三個信號強度參數信息組合成三個d+2維的高維數據點的具體操作為：
3.根據權利要求1所述的一種基于凸松弛約束的一致性特定性多視圖子空間聚類算法的5g礦井下定位方法，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：康新雨，王文娟，湯英，田樂，
申請(專利權)人：陜西智引科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。