本發(fā)明涉及無線通信，尤其涉及一種室內(nèi)無線定位方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來越多的終端設(shè)備需要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)室內(nèi)定位，以便提供更好的服務(wù)和用戶體驗(yàn)。在終端設(shè)備的無線通信定位中，現(xiàn)有技術(shù)主要采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位。

2、然而，現(xiàn)有技術(shù)大部分僅關(guān)注了室內(nèi)無線定位的三個(gè)任務(wù)(即樓宇定位、樓層定位和樓中坐標(biāo)定位)中的其中一個(gè)任務(wù)，少數(shù)關(guān)注多任務(wù)學(xué)習(xí)的模型對(duì)不同室內(nèi)無線定位任務(wù)采取平等的關(guān)注，使得高復(fù)雜度的室內(nèi)無線定位任務(wù)在建模過程中的收斂效果不佳，進(jìn)而導(dǎo)致室內(nèi)無線定位精度下降。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，提供一種室內(nèi)無線定位方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法可以實(shí)現(xiàn)智能且精準(zhǔn)地室內(nèi)無線定位，實(shí)現(xiàn)樓宇定位任務(wù)、樓層定位任務(wù)和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的合理關(guān)注，解決樓宇定位任務(wù)、樓層定位任務(wù)和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)中難以協(xié)同優(yōu)化學(xué)習(xí)的問題，進(jìn)而提升多任務(wù)模型的優(yōu)化學(xué)習(xí)能力和室內(nèi)無線定位精度。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種室內(nèi)無線定位方法，包括：采集室內(nèi)無線信號(hào)數(shù)據(jù)和室內(nèi)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，得到室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)；基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)，評(píng)估各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的復(fù)雜度；基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和所述復(fù)雜度，對(duì)各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)進(jìn)行層次化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果。

3、優(yōu)選地，所述基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)，評(píng)估各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的復(fù)雜度，具體包括：基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，分類和回歸室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)，得到分類和回歸結(jié)果，其中，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括以下任一項(xiàng)：支持向量機(jī)、k近鄰算法、決策樹；基于分類和回歸結(jié)果，評(píng)估各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的復(fù)雜度，分類和回歸結(jié)果指各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)果。

4、優(yōu)選地，所述室內(nèi)無線定位任務(wù)包括樓宇定位任務(wù)、樓層定位任務(wù)和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)，所述基于分類結(jié)果和回歸結(jié)果，評(píng)估各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的復(fù)雜度，具體包括：判斷分類和回歸結(jié)果是否僅滿足樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的預(yù)設(shè)目標(biāo)和樓層定位任務(wù)的預(yù)設(shè)目標(biāo)其中一項(xiàng)；響應(yīng)于分類和回歸結(jié)果均滿足樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的預(yù)設(shè)目標(biāo)和樓層定位任務(wù)的預(yù)設(shè)目標(biāo)，或者，均不滿足樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的預(yù)設(shè)目標(biāo)和樓層定位任務(wù)的預(yù)設(shè)目標(biāo)，確定樓宇定位任務(wù)的復(fù)雜度為低、樓層定位任務(wù)的復(fù)雜度為中、樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的復(fù)雜度為高；響應(yīng)于分類和回歸結(jié)果僅滿足樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的預(yù)設(shè)目標(biāo)，確定樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的復(fù)雜度為低、樓層定位任務(wù)的復(fù)雜度為高、樓宇定位任務(wù)的復(fù)雜度為中；響應(yīng)于分類和回歸結(jié)果僅滿足樓層定位任務(wù)的預(yù)設(shè)目標(biāo)，確定樓層定位任務(wù)的復(fù)雜度為低、樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的復(fù)雜度為高、樓宇定位任務(wù)的復(fù)雜度為中。

5、優(yōu)選地，在所述基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和所述復(fù)雜度，對(duì)各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)進(jìn)行層次化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果之前，室內(nèi)無線定位方法還包括：基于多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，其中，多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括以下任一項(xiàng)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn、多層感知機(jī)mlp。

6、優(yōu)選地，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，包括共享層和多個(gè)輸出層，共享層h＝f(x；θh)，以輸出層yt＝gt(h；θt)，其中，h表示多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的共享層，f(·)表示共享特征提取函數(shù)，x表示多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的輸入數(shù)據(jù)，θh表示共享層的參數(shù)，yt表示多任務(wù)學(xué)習(xí)模型第t個(gè)任務(wù)的輸出層，θt表示第t個(gè)任務(wù)的特定參數(shù)，gt(·)表示多任務(wù)學(xué)習(xí)模型針對(duì)第t個(gè)任務(wù)的層次函數(shù)。

7、優(yōu)選地，所述基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和所述復(fù)雜度，對(duì)各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)進(jìn)行層次化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果，具體包括：基于所述復(fù)雜度和多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的共享特征提取函數(shù)，從室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)中，提取樓宇定位任務(wù)數(shù)據(jù)集、樓層定位任務(wù)數(shù)據(jù)集和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)數(shù)據(jù)集；基于所述復(fù)雜度和預(yù)設(shè)映射關(guān)系，分別將樓宇定位任務(wù)數(shù)據(jù)集、樓層定位任務(wù)數(shù)據(jù)集和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)數(shù)據(jù)集輸入到多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的不同層次函數(shù)中，其中，預(yù)設(shè)映射關(guān)系指復(fù)雜度與層次函數(shù)的映射關(guān)系；基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的不同層次函數(shù)，依次對(duì)樓宇定位任務(wù)數(shù)據(jù)集、樓層定位任務(wù)數(shù)據(jù)集和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果。

8、優(yōu)選地，所述共享特征提取函數(shù)包括第一共享特征提取函數(shù)、第二共享特征提取函數(shù)和第三共享特征提取函數(shù)，所述基于所述復(fù)雜度和多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的共享特征提取函數(shù)，從室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)中，提取樓宇定位任務(wù)數(shù)據(jù)集、樓層定位任務(wù)數(shù)據(jù)集和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)數(shù)據(jù)集，具體包括：判斷所述復(fù)雜度是否滿足第一排序情況，其中，第一排序情況指樓宇定位任務(wù)的復(fù)雜度大于樓層定位任務(wù)的復(fù)雜度，且樓層定位任務(wù)的復(fù)雜度大于樓中坐標(biāo)定位任務(wù)的復(fù)雜度；響應(yīng)于所述復(fù)雜度滿足第一排序情況，基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的第一共享特征提取函數(shù)、第二共享特征提取函數(shù)和第三共享特征提取函數(shù)，從室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)中，分別提取樓宇定位任務(wù)數(shù)據(jù)集、樓層定位任務(wù)數(shù)據(jù)集和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)數(shù)據(jù)集，其中，第一共享特征提取函數(shù)指預(yù)設(shè)的共享特征提取函數(shù)，第二共享特征提取函數(shù)指優(yōu)化后的第一共享特征提取函數(shù)，第三共享特征提取函數(shù)指優(yōu)化后的第二共享特征提取函數(shù)。

9、第二方面，本發(fā)明還提供一種室內(nèi)無線定位裝置，包括：采集模塊、評(píng)估模塊和定位模塊，采集模塊，用于采集室內(nèi)無線信號(hào)數(shù)據(jù)和室內(nèi)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，得到室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)，評(píng)估模塊，與采集模塊連接，用于基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)，評(píng)估各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的復(fù)雜度，定位模塊，與評(píng)估模塊連接，用于基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和所述復(fù)雜度，對(duì)各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)進(jìn)行層次化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果。

10、第三方面，本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)上述第一方面提供的室內(nèi)無線定位方法。

11、第四方面，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)上述第一方面提供的室內(nèi)無線定位方法。

12、本發(fā)明提供的一種室內(nèi)無線定位方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)，基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，評(píng)估室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)執(zhí)行各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的復(fù)雜度，基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和復(fù)雜度，在不同層次下執(zhí)行各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)，并且各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)可協(xié)同優(yōu)化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果。因此，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)智能且精準(zhǔn)地室內(nèi)無線定位，實(shí)現(xiàn)各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的合理關(guān)注，解決各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)難以協(xié)同優(yōu)化學(xué)習(xí)的問題，提升多任務(wù)模型的優(yōu)化學(xué)習(xí)能力和進(jìn)而室內(nèi)無線定位精度。

技術(shù)特征：

1.一種室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，所述基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)，評(píng)估各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的復(fù)雜度，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，所述室內(nèi)無線定位任務(wù)包括樓宇定位任務(wù)、樓層定位任務(wù)和樓中坐標(biāo)定位任務(wù)，

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，在所述基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和所述復(fù)雜度，對(duì)各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)進(jìn)行層次化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果之前，還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，包括共享層和多個(gè)輸出層，

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，所述基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和所述復(fù)雜度，對(duì)各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)進(jìn)行層次化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果，具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，所述共享特征提取函數(shù)包括第一共享特征提取函數(shù)、第二共享特征提取函數(shù)和第三共享特征提取函數(shù)，

8.一種室內(nèi)無線定位裝置，其特征在于，包括：采集模塊、評(píng)估模塊和定位模塊，

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的一種室內(nèi)無線定位方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的一種室內(nèi)無線定位方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種室內(nèi)無線定位方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及無線通信技術(shù)領(lǐng)域。室內(nèi)無線定位方法包括：采集室內(nèi)無線信號(hào)數(shù)據(jù)和室內(nèi)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，得到室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)；基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和室內(nèi)定位特征數(shù)據(jù)，評(píng)估各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)的復(fù)雜度；基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和所述復(fù)雜度，對(duì)各個(gè)室內(nèi)無線定位任務(wù)進(jìn)行層次化學(xué)習(xí)，以輸出室內(nèi)無線定位結(jié)果。以至少解決相關(guān)技術(shù)中存在的室內(nèi)無線定位精確性低的問題。適應(yīng)于室內(nèi)無線定位場(chǎng)景。

技術(shù)研發(fā)人員：蘇雍賀,馬紅兵,陳斌,王靖宇,葛迪,李峙
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6