一种基于半张量积压缩感知的室内定位方法

本发明公开了一种基于半张量积压缩感知(Semi‑tensor Product Compression Sensing，STP‑CS)的室内定位方法。首先，在目标区域内部署和标定若干个位置已知的接入点(Access Point，AP)和参考点(Reference Point，RP)；其次，采集每一个RP的接收信号强度(Received SignalStrength，RSS)数据，然后对采集的RSS数据进行聚类，并找到聚类中心；再次，在在线阶段进行聚类匹配的粗定位，将在线测量的RSS与聚类中心比较，判断在线测量的RSS位于哪一个聚类中，从而缩小定位的区域；最后，利用半张量积理论，构造一个低阶的AP选择矩阵，然后利用STP‑CS方法构造STP‑CS模型，再通过迭代重加权最小二乘(Iterative Re‑weighted Least Square，IRLS)算法实现对位置的估计。本发明专利利用半张量理论构造低阶的随机测量矩阵，从而提出了一种基于半张量积压缩感知的室内定位方法，其在保证定位精度的同时，降低了开销，提高了定位的实时性。

《一种基于半张量积压缩感知的室内定位方法》是一发明专利，专利号为 2022107783308，当前法律状态为已下证，由武汉安辰鑫信息科技有限公司提出申请，发明人为蒲巧林;蓝馨;周牧;陈有坤;蔡睿，申请日期为2022-07-01，公开（公告）日期为2024-10-15，国际专利分类号（IPC）为 H04W 4/33 (2018.01)，所属技术领域包括：卫星定位系统、室内定位、物联网、WLAN定位系统、聚类算法、GPS。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于半张量积压缩感知(Semi‑tensor Product Compression Sensing，STP‑CS)的室内定位方法。首先，在目标区域内部署和标定若干个位置已知的接入点(Access Point，AP)和参考点(Reference Point，RP)；其次，采集每一个RP的接收信号强度(Received SignalStrength，RSS)数据，然后对采集的RSS数据进行聚类，并找到聚类中心；再次，在在线阶段进行聚类匹配的粗定位，将在线测量的RSS与聚类中心比较，判断在线测量的RSS位于哪一个聚类中，从而缩小定位的区域；最后，利用半张量积理论，构造一个低阶的AP选择矩阵，然后利用STP‑CS方法构造STP‑CS模型，再通过迭代重加权最小二乘(Iterative Re‑weighted Least Square，IRLS)算法实现对位置的估计。本发明专利利用半张量理论构造低阶的随机测量矩阵，从而提出了一种基于半张量积压缩感知的室内定位方法，其在保证定位精度的同时，降低了开销，提高了定位的实时性。

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