本發(fā)明涉及室內(nèi)定位，尤其涉及一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法。

背景技術(shù)：

1、指紋信號(hào)定位方法是信號(hào)檢測(cè)設(shè)備在定位區(qū)域內(nèi)采集wi-fi信號(hào)，將wi-fi信號(hào)與采樣點(diǎn)的位置信息組成數(shù)據(jù)對(duì)，以此構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)。由于信號(hào)檢測(cè)通常使用多臺(tái)設(shè)備，基于中心化的方式是將指紋數(shù)據(jù)發(fā)送給中央服務(wù)器，龐大的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)帶來較大的通信開銷，并且會(huì)加重中央服務(wù)器的訓(xùn)練負(fù)擔(dān)。指紋上傳的過程中還會(huì)暴露用戶的地理位置信息，造成隱私數(shù)據(jù)泄露。聯(lián)邦學(xué)習(xí)采用分布式訓(xùn)練方式，中央服務(wù)器只有聚合作用，這種方式可以減小通信額度、減小中央服務(wù)器的訓(xùn)練負(fù)擔(dān)和保護(hù)用戶的隱私數(shù)據(jù)。

2、傳統(tǒng)室內(nèi)定位方法用定位區(qū)域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到該定位區(qū)域的定位模型，然而，面對(duì)復(fù)雜多變的室內(nèi)定位環(huán)境，傳統(tǒng)室內(nèi)定位方法顯得不夠靈活。當(dāng)有新的定位任務(wù)時(shí)，從頭開始訓(xùn)練一個(gè)模型會(huì)造成大量的時(shí)間開銷。因此，需要提出一種能快速適應(yīng)新場(chǎng)景、幫助訓(xùn)練新模型和提高模型性能的室內(nèi)無線定位方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，可以快速適應(yīng)新場(chǎng)景、使新定位模型可以快速收斂，并且提高模型的性能。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，包括以下步驟：

3、s1、在邊緣節(jié)點(diǎn)在源域和目標(biāo)域采集rss，構(gòu)建源域和目標(biāo)域指紋庫(kù)；

4、s2、中央服務(wù)器初始化全局模型，進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過多輪訓(xùn)練直到收斂，得到源域定位模型；

5、s3、把源域定位模型遷移到目標(biāo)域，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)行聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過多輪訓(xùn)練直到收斂，得到目標(biāo)域定位模型；

6、s4、對(duì)定位模型輸入待定位的設(shè)備的信號(hào)特征，定位模型輸出該設(shè)備的位置信息。

7、優(yōu)選的，在步驟s1中，構(gòu)建源域和目標(biāo)域指紋庫(kù)，具體過程如下：

8、s11、l個(gè)wi-fi信號(hào)接入點(diǎn)分布在定位區(qū)域中，將定位區(qū)域劃分網(wǎng)格，邊緣節(jié)點(diǎn)信號(hào)檢測(cè)設(shè)備在定位區(qū)域內(nèi)移動(dòng)，在每個(gè)網(wǎng)格的中心進(jìn)行采樣；每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)檢測(cè)設(shè)備在每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行多次采樣，取中位數(shù)，并與采樣點(diǎn)的定位信息組成數(shù)據(jù)對(duì)(xi,yi)；

9、其中，指紋為xi＝[rssi,1,rssi,2,…,rssi,l]，由邊緣節(jié)點(diǎn)i在采樣點(diǎn)采集到的l個(gè)wi-fi信號(hào)強(qiáng)度組成，yi為采樣點(diǎn)的位置坐標(biāo)信息；

10、s12、每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)檢測(cè)設(shè)備采集的信號(hào)強(qiáng)度-位置信息的數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)成本地指紋數(shù)據(jù)庫(kù)其中，上角標(biāo)表示采樣數(shù)；

11、s13、將本地指紋數(shù)據(jù)庫(kù)劃分為源域數(shù)據(jù)庫(kù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)庫(kù)；

12、s14、邊緣節(jié)點(diǎn)通過melkman算法繪制本地指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的位置信息組集合的凸包并計(jì)算凸包面積，發(fā)送給中央服務(wù)器。

13、優(yōu)選的，在步驟s2中，中央服務(wù)器初始化全局模型，進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過多輪訓(xùn)練直到收斂，得到源域定位模型，具體過程如下：

14、s21、中央服務(wù)器初始化一個(gè)多層感知機(jī)mlp模型作為全局模型；選擇平均絕對(duì)誤差mae作為損失函數(shù)，優(yōu)化器選擇自適應(yīng)矩估計(jì)adam，設(shè)置學(xué)習(xí)率，將全局模型分發(fā)給邊緣節(jié)點(diǎn)；

15、s22、每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)用本地的源域指紋數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練局部模型，經(jīng)過多次本地迭代，得到局部模型；

16、s23、邊緣節(jié)點(diǎn)上傳局部模型參數(shù)到中央服務(wù)器，中央服務(wù)器以凸包面積加權(quán)聚合邊緣節(jié)點(diǎn)上傳的模型，聚合公式如下：

17、

18、其中，ωt+1為更新后的全局模型，n表示參與的邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)，分別表示邊緣節(jié)點(diǎn)i和j的凸包面積，表示邊緣節(jié)點(diǎn)i在中央服務(wù)器下載到全局模型ωt后用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練的局部模型；

19、s24、邊緣節(jié)點(diǎn)下載中央服務(wù)器聚合后的全局模型，經(jīng)過多次的模型聚合直到全局模型收斂，得到源域定位模型。

20、優(yōu)選的，在步驟s3中，把源域定位模型遷移到目標(biāo)域，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)行聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過多輪訓(xùn)練直到收斂，得到目標(biāo)域定位模型，具體過程如下：

21、s31、將源域定位模型遷移到目標(biāo)域，優(yōu)化器選擇隨機(jī)梯度下降sgd，選擇mae作為損失函數(shù)；

22、s32、中央服務(wù)器重新初始化一個(gè)與源域模型結(jié)構(gòu)相似的mlp模型；

23、s33、將源域定位模型的參數(shù)復(fù)制到新mlp模型，凍結(jié)新mlp模型的隱藏層中的部分層，使其不參與更新；

24、s34、分別對(duì)新mlp模型的隱藏層和回歸層設(shè)置不同的學(xué)習(xí)率，隱藏層設(shè)置較低學(xué)習(xí)率，使訓(xùn)練更加平滑；

25、s35、將全局模型分發(fā)給邊緣節(jié)點(diǎn)，每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)用本地的目標(biāo)域指紋數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練局部模型，經(jīng)過多輪本地迭代，得到局部模型；

26、s36、邊緣節(jié)點(diǎn)上傳局部模型參數(shù)到中央服務(wù)器，中央服務(wù)器基于凸包面積加權(quán)聚合模型，邊緣節(jié)點(diǎn)下載中央服務(wù)器聚合后的全局模型，經(jīng)過多次的模型聚合直到全局模型收斂，得到目標(biāo)域定位模型。

27、因此，本發(fā)明采用上述一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，有益效果如下：

28、(1)本發(fā)明讓源域定位模型靈活遷移到目標(biāo)定位區(qū)域，以快速適應(yīng)新場(chǎng)景；

29、(2)本發(fā)明可以在源域定位模型學(xué)到的知識(shí)基礎(chǔ)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而提升目標(biāo)域定位模型的性能，并且通過調(diào)整定位模型的參數(shù)，使目標(biāo)域定位模型能夠快速收斂；

30、(3)通過本發(fā)明提出的方法訓(xùn)練得到的定位模型相比于傳統(tǒng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到的定位模型，具有更高的定位精度。

31、下面通過附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

技術(shù)特征：

1.一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，在步驟s1中，構(gòu)建源域和目標(biāo)域指紋庫(kù)，具體過程如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，在步驟s2中，中央服務(wù)器初始化全局模型，進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過多輪訓(xùn)練直到收斂，得到源域定位模型，具體過程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，其特征在于，在步驟s3中，把源域定位模型遷移到目標(biāo)域，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)行聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過多輪訓(xùn)練直到收斂，得到目標(biāo)域定位模型，具體過程如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，包括以下步驟：S1、在邊緣節(jié)點(diǎn)在源域和目標(biāo)域采集RSS，構(gòu)建源域和目標(biāo)域指紋庫(kù)；S2、中央服務(wù)器初始化全局模型，進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過多輪訓(xùn)練直到收斂，得到源域定位模型；S3、把源域定位模型遷移到目標(biāo)域，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)行聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過多輪訓(xùn)練直到收斂，得到目標(biāo)域定位模型；S4、對(duì)定位模型輸入待定位的設(shè)備的信號(hào)特征，定位模型輸出該設(shè)備的位置信息。本發(fā)明采用上述的一種基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的室內(nèi)無線定位方法，可以快速適應(yīng)新場(chǎng)景、使新定位模型可以快速收斂，并且提高模型的性能。

技術(shù)研發(fā)人員：李駿,何怡,夏鵬程,時(shí)龍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10