一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法及裝置的制造方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法及裝置，該方法包括：根據(jù)尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差，以及已訓(xùn)練好的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，將尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差劃分到預(yù)設(shè)數(shù)量類(lèi)中對(duì)應(yīng)的確定類(lèi)，確定確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償值區(qū)間；根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值。該方法和針對(duì)該方法提出的裝置的誤差補(bǔ)償值確定過(guò)程以及采用的分類(lèi)器訓(xùn)練過(guò)程都考慮了實(shí)際的傳播環(huán)境對(duì)信號(hào)傳輸?shù)挠绊?，能夠?zhǔn)確地將誤差補(bǔ)償值接近的分為一類(lèi)，使得最終確定的誤差補(bǔ)償值具有一定的準(zhǔn)確性，利用該誤差補(bǔ)償值對(duì)到達(dá)時(shí)間差修正，可使其更接近視距到達(dá)時(shí)間差。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及定位技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 到達(dá)時(shí)間差(Time Difference of Arrival，簡(jiǎn)稱(chēng)為T(mén)D0A)定位技術(shù)是一種常用的 定位技術(shù)，是利用到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行定位的技術(shù)，根據(jù)多個(gè)基站的每?jī)蓚€(gè)基站與待定位點(diǎn)之 間傳輸信號(hào)的到達(dá)時(shí)間差，根據(jù)每個(gè)到達(dá)時(shí)間差計(jì)算出距離差，以每個(gè)到達(dá)時(shí)間差的兩個(gè) 基站為焦點(diǎn)，對(duì)應(yīng)距離差為長(zhǎng)軸作出雙曲線(xiàn)，多個(gè)雙曲線(xiàn)的交點(diǎn)就是待定位點(diǎn)的位置，用該 定位技術(shù)定位時(shí)，到達(dá)時(shí)間差越接近視距到達(dá)時(shí)間差，定位越準(zhǔn)確。
[0003] 在實(shí)際的基于到達(dá)時(shí)間差的室內(nèi)外定位中，由于城市環(huán)境因素復(fù)雜，房屋建筑的 遮擋較為嚴(yán)重，在基站與待定位點(diǎn)之間傳輸信號(hào)時(shí)，承載信號(hào)的無(wú)線(xiàn)電波可能會(huì)經(jīng)反射、散 射、衍射、繞射或透射等到達(dá)終端，這就導(dǎo)致信號(hào)非視距傳播，非視距傳播會(huì)使接收端接收 到信號(hào)存在時(shí)間延遲，從而使得定位時(shí)所用的到達(dá)時(shí)間差與視距到達(dá)時(shí)間差存在偏差，進(jìn) 而導(dǎo)致定位不準(zhǔn)確，因此，需要確定誤差補(bǔ)償值，以對(duì)定位時(shí)的到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行修正。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法及裝置，以 使確定出的誤差補(bǔ)償值具有一定的準(zhǔn)確性，通過(guò)確定的誤差補(bǔ)償值對(duì)到達(dá)時(shí)間差修正，能 夠使到達(dá)時(shí)間差更接近視距到達(dá)時(shí)間差。
[0005] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法及 裝置。技術(shù)方案如下：
[0006] 第一方面，一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法，應(yīng)用于定位處理服務(wù)器，所述 方法包括：
[0007] 獲取待定位點(diǎn)的照片，提取所述照片的尺度不變特征轉(zhuǎn)換，計(jì)算所述照片的信息 熵;針對(duì)任意兩個(gè)定位基站，獲取所述待定位點(diǎn)與所述兩個(gè)基站之間信號(hào)傳輸?shù)牡竭_(dá)時(shí)間 差；
[0008] 根據(jù)所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差，以及已訓(xùn)練好的支持向量機(jī) 多類(lèi)分類(lèi)器，將所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差劃分到預(yù)設(shè)數(shù)量類(lèi)中對(duì)應(yīng)的 確定類(lèi)，確定所述確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償值區(qū)間；
[0009] 根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值；
[001 0]其中，訓(xùn)練所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，包括：
[0011]將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，其中，每一誤差補(bǔ)償值區(qū)間對(duì) 應(yīng)一類(lèi)；
[0012]根據(jù)多個(gè)樣本點(diǎn)中的每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值所屬的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定 每個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差所屬的類(lèi)別；
[0013]根據(jù)所述每個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差，訓(xùn)練所述 支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，以使所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器將類(lèi)別相同的所述尺度不變特征 轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差劃分到同一類(lèi)別。
[0014]優(yōu)選地，所述將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，具體為：
[0015]根據(jù)所述多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，確定所述實(shí)際誤差補(bǔ)償值的期望或方 差；
[0016] 根據(jù)所述期望或方差，確定所述誤差補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)的形狀參數(shù)，以 確定所述誤差補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)；
[0017] 根據(jù)所述瑞利分布密度函數(shù)將誤差補(bǔ)償值連續(xù)等概率劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ) 償值區(qū)間。
[0018] 優(yōu)選地，所述根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值， 具體為：
[0019] 將所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間的中間值，確定為所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值。
[0020] 優(yōu)選地，獲得所述多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，包括：
[0021 ]針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，根據(jù)所述樣本點(diǎn)與所述兩個(gè)基站之間的直線(xiàn)距離確定所述樣本 點(diǎn)的視距到達(dá)時(shí)間差；
[0022] 將所述樣本點(diǎn)的所述到達(dá)時(shí)間差與所述視距到達(dá)時(shí)間差的差值，確定為所述樣本 點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值。
[0023] 優(yōu)選地，所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器為基于二叉樹(shù)的分類(lèi)器，所述支持向量機(jī)多 類(lèi)分類(lèi)器的每個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器的核函數(shù)為：
[0024] K(xi,Xj) = e (
[0025] xdP&分別表示輸入的第i和j個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá) 時(shí)間差所組成的向量，y為核函數(shù)參數(shù)。
[0026] 第二方面，一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定裝置，應(yīng)用于定位處理服務(wù)器，所述 裝置包括：
[0027] 第一獲得模塊，用于獲取待定位點(diǎn)的照片，提取所述照片的尺度不變特征轉(zhuǎn)換，計(jì) 算所述照片的信息熵，針對(duì)任意兩個(gè)定位基站，獲取所述待定位點(diǎn)與所述兩個(gè)基站之間信 號(hào)傳輸?shù)牡竭_(dá)時(shí)間差；
[0028] 第一確定模塊，用于根據(jù)所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差，以及已訓(xùn) 練好的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，將所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差劃分到預(yù) 設(shè)數(shù)量類(lèi)中對(duì)應(yīng)的確定類(lèi)，確定所述確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償值區(qū)間；
[0029] 第二確定模塊，用于根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定所述到達(dá)時(shí)間差的誤差 補(bǔ)償值；
[0030] 第一預(yù)分類(lèi)模塊，用于將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，其中，每 一誤差補(bǔ)償值區(qū)間對(duì)應(yīng)一類(lèi)；
[0031] 第二預(yù)分類(lèi)模塊，用于根據(jù)多個(gè)樣本點(diǎn)中的每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值所屬的 誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定每個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差所屬的 類(lèi)別；
[0032]訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述每個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí) 間差，訓(xùn)練所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，以使所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器將類(lèi)別相同的所 述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差劃分到同一類(lèi)別。
[0033]優(yōu)選地，所述第一預(yù)分類(lèi)模塊，包括：
[0034] 期望或方差確定單元，用于根據(jù)所述多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，確定所述實(shí) 際誤差補(bǔ)償值的期望或方差；
[0035] 瑞利分布密度函數(shù)確定單元，用于根據(jù)所述期望或方差，確定所述誤差補(bǔ)償值的 瑞利分布密度函數(shù)的形狀參數(shù)，以確定所述誤差補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)；
[0036] 預(yù)分類(lèi)單元，用于根據(jù)所述瑞利分布密度函數(shù)將誤差補(bǔ)償值連續(xù)等概率劃分為預(yù) 設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間。
[0037] 優(yōu)選地，所述第二確定模塊，具體用于：
[0038] 將所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間的中間值，確定為所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值。 [0039]優(yōu)選地，所述裝置還包括:第二獲得模塊；
[0040] 所述第二獲得模塊，用于針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，根據(jù)所述樣本點(diǎn)與所述兩個(gè)基站之間 的直線(xiàn)距離確定所述樣本點(diǎn)的視距到達(dá)時(shí)間差;將所述樣本點(diǎn)的所述到達(dá)時(shí)間差與所述視 距到達(dá)時(shí)間差的差值，確定為所述樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，以獲得所述多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí) 際誤差補(bǔ)償值。
[0041] 優(yōu)選地，所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器為基于二叉樹(shù)的分類(lèi)器，所述支持向量機(jī)多 類(lèi)分類(lèi)器的每個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器的核函數(shù)為：
[0042] K(xi,xj) = e1^i~Xi^
[0043] xdP&分別表示輸入的第i和j個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá) 時(shí)間差所組成的向量，y為核函數(shù)參數(shù)。
[0044] 本發(fā)明實(shí)施例提供的一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法及裝置，應(yīng)用于定位 處理服務(wù)器，待定位點(diǎn)的照片信息和到達(dá)時(shí)間差通過(guò)已訓(xùn)練好的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器被 劃分到預(yù)設(shè)數(shù)量類(lèi)中的確定類(lèi)中，由于每類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償區(qū)間已經(jīng)預(yù)先確定，因此，可 確定出確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償區(qū)間，從而根據(jù)這個(gè)區(qū)間確定出誤差補(bǔ)償值，這個(gè)確定方 法簡(jiǎn)單，能夠快速確定出誤差補(bǔ)償值。其中，樣本點(diǎn)實(shí)際誤差補(bǔ)償值是確定的，通過(guò)劃分的 預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間能夠?qū)颖军c(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值、照片信息、到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行 歸類(lèi)，根據(jù)樣本點(diǎn)的照片信息、到達(dá)時(shí)間差訓(xùn)練支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，以使支持向量機(jī)多 類(lèi)分類(lèi)器將類(lèi)別相同的照片信息、到達(dá)時(shí)間差劃分到同一類(lèi)別，使得支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi) 器獲得能夠?qū)⒋ㄎ稽c(diǎn)的照片信息、到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)的功能。由于照片信息包括 尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵，尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和達(dá)時(shí)間差都包含了信號(hào)傳播的環(huán) 境信息，考慮了實(shí)際的傳播環(huán)境對(duì)信號(hào)傳輸?shù)挠绊?，能夠?zhǔn)確地將誤差補(bǔ)償值接近的分為 一類(lèi)，因此，根據(jù)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償區(qū)間所確定的誤差補(bǔ)償值具有一定的準(zhǔn)確性，利用該 誤差補(bǔ)償值對(duì)到達(dá)時(shí)間差修正，可使其更接近視距到達(dá)時(shí)間差。
【附圖說(shuō)明】
[0045] 為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以 根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0046] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法的流程示意 圖；
[0047] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法中的訓(xùn)練支持 向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的流程示意圖；
[0048] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定裝置的結(jié)構(gòu)示意 圖。
【具體實(shí)施方式】
[0049]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；?本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0050] 如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法，應(yīng)用于 定位處理服務(wù)器，該方法應(yīng)用于室內(nèi)定位更具有優(yōu)勢(shì)，當(dāng)然，該方法也適用于室外定位，該 方法包括：
[0051] S101、獲取待定位點(diǎn)的照片，提取該照片的尺度不變特征轉(zhuǎn)換，計(jì)算該照片的信息 熵;針對(duì)任意兩個(gè)定位基站，獲取該待定位點(diǎn)與該兩個(gè)基站之間信號(hào)傳輸?shù)牡竭_(dá)時(shí)間差；
[0052] 本步驟中，通過(guò)處于待定位點(diǎn)的終端拍攝待定位點(diǎn)的照片，并將其傳送給服務(wù)器。
[0053] 服務(wù)器提取該照片的尺度不變特征轉(zhuǎn)換，首先，選取合適的尺度因子建立尺度空 間，提取尺度不變的特征點(diǎn);然后，根據(jù)每個(gè)檢測(cè)到的特征點(diǎn)生成4 X 4 X 8的128維尺度不變 特征轉(zhuǎn)換特征向量。尺度不變特征轉(zhuǎn)換是用于圖像處理領(lǐng)域的一種描述子，它具有特征獨(dú) 特性好，信息量豐富，對(duì)于大多數(shù)變換都有較強(qiáng)魯棒性等優(yōu)點(diǎn)。
[0054]計(jì)算該照片的信息熵，信息熵的定義為：
[0055]設(shè)矢量U={xi，X2,…，xn}，假定XiGU的概率pi = p(Xi)，貝lju的信息熵可定義如下： fj
[0056] 五(y) = A log?(凡）
[0057] 它表示為隨機(jī)變量的概率分布函數(shù)。
[0058] 根據(jù)該函數(shù)計(jì)算圖像的信息熵，可表示為
[0059] ￡(//) = -之/?, l〇g2(/?,.) 1-1
[0060] 其中，匕表示被量化顏色i的像素在整幅圖像中所占的百分比。
[0061] 信息熵只與不同顏色的概率分布有關(guān)，而與像素的實(shí)際分布沒(méi)有關(guān)系，單純采用 信息熵進(jìn)行分類(lèi)，會(huì)引起分類(lèi)不準(zhǔn)確。因此，引入圖像尺度不變特征轉(zhuǎn)換，可以提高分類(lèi)的 準(zhǔn)確性。
[0062] 針對(duì)任意兩個(gè)定位基站，獲取該待定位點(diǎn)與該兩個(gè)基站之間信號(hào)傳輸?shù)牡竭_(dá)時(shí)間 差，獲取到達(dá)時(shí)間差主要是通過(guò)兩個(gè)基站同時(shí)向待定位點(diǎn)處的終端發(fā)送信號(hào)，信號(hào)可能會(huì) 經(jīng)過(guò)反射、散射、衍射、繞射或透射等最終到達(dá)終端，終端接收到兩個(gè)基站發(fā)送信號(hào)的時(shí)間 差即為到達(dá)時(shí)間差，終端將到達(dá)時(shí)間差發(fā)送給服務(wù)器。
[0063] S102、根據(jù)該尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差，以及已訓(xùn)練好的支持向量 機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，將該尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差劃分到預(yù)設(shè)數(shù)量類(lèi)中對(duì)應(yīng)的 確定類(lèi)，確定該確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償值區(qū)間；
[0064] 訓(xùn)練好的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器可以將誤差補(bǔ)償值在同一誤差補(bǔ)償值區(qū)間的尺 度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差歸到同一類(lèi)別中。
[0065] 根據(jù)圖像特征值的分類(lèi)問(wèn)題一般都屬于非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題，支持向量機(jī)二分類(lèi)器可 以將非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題映射到高維空間的線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題。
[0066] 具體的，對(duì)于線(xiàn)性不可分的情況，可以把樣本映射到一個(gè)高維特征空間，并在此空 間中運(yùn)用原空間的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)積運(yùn)算，這樣通過(guò)將非線(xiàn)性問(wèn)題轉(zhuǎn)換成另一空間的線(xiàn)性問(wèn) 題來(lái)獲得一個(gè)樣本的歸屬。根據(jù)泛函的有關(guān)理論，只要一種核函數(shù)滿(mǎn)足Mercer條件，它就對(duì) 應(yīng)某一空間中的內(nèi)積，因此，只要在最優(yōu)分類(lèi)面上采用適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù)就可以解決這種線(xiàn) 性不可分的分類(lèi)問(wèn)題，此時(shí)的目標(biāo)函數(shù)為：
[0068] 最后得到相應(yīng)的最優(yōu)分類(lèi)面的判別函數(shù)式，
[0069] /(x) = sgnJ Y, a V,X(X(.*V,.) +b i U娜 J
[0070] 使兩種類(lèi)別間的距離最大。
[0071 ]其中，M.v,,.v,) = q)U, )*(p(X.)為核函數(shù)，用于將輸入的數(shù)據(jù)直接映射為特征空間中 特征向量的內(nèi)積形式;xi和xj分別表示輸入支持向量機(jī)的第i和j個(gè)樣本點(diǎn)的特征向量;yi、 yj的分類(lèi)標(biāo)簽，即分類(lèi)結(jié)果。ai、aj、(/和b表示支持向量機(jī)的分類(lèi)參數(shù)，在具體訓(xùn)練支持向量 機(jī)二分類(lèi)器的過(guò)程中可以獲得和b的具體值。
[0072]核函數(shù)將高維空間的內(nèi)積運(yùn)算轉(zhuǎn)化為低維輸入空間的核函數(shù)計(jì)算，從而巧妙地解 決了在高維特征空間中計(jì)算的"維數(shù)災(zāi)難"等問(wèn)題，為在高維特征空間解決復(fù)雜的分類(lèi)或回 歸問(wèn)題奠定了理論基礎(chǔ)。
[0073]由多個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器可以構(gòu)造一個(gè)支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，可以通過(guò)已知 訓(xùn)練樣本對(duì)支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，使其具有需要的分類(lèi)功能。
[0074] S103、根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定該到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值；
[0075] 具體的，可以將該誤差補(bǔ)償值區(qū)間內(nèi)的任一值確定為該到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償 值，當(dāng)然，也可以按照預(yù)設(shè)的選取規(guī)則來(lái)確定。
[0076] 本實(shí)施例中，如圖2所示，訓(xùn)練所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，包括：
[0077] S201、將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，其中，每一誤差補(bǔ)償值區(qū) 間對(duì)應(yīng)一類(lèi)；
[0078]具體的，可以根據(jù)實(shí)際誤差補(bǔ)償值的最大值和最小值，確定一個(gè)誤差補(bǔ)償值的范 圍，將這個(gè)范圍等分成或按其他預(yù)定劃分規(guī)則劃分成預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，也可以 根據(jù)誤差補(bǔ)償值的可能存在值，適當(dāng)?shù)臄U(kuò)大誤差補(bǔ)償值的范圍，再通過(guò)具體的劃分規(guī)則來(lái) 劃分。
[0079] S202、根據(jù)多個(gè)樣本點(diǎn)中的每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值所屬的誤差補(bǔ)償值區(qū) 間，確定每個(gè)樣本點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差所屬的類(lèi)別；
[0080] 每個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間對(duì)應(yīng)一類(lèi)，每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值屬于哪個(gè)誤差補(bǔ)償 值區(qū)間，這個(gè)樣本點(diǎn)就對(duì)應(yīng)屬于哪一類(lèi)，這個(gè)樣本點(diǎn)類(lèi)別即是該樣本點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn) 換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差的類(lèi)別。
[0081] S203、根據(jù)每個(gè)樣本點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差，訓(xùn)練支持向量 機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，以使該支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器將類(lèi)別相同的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和 到達(dá)時(shí)間差劃分到同一類(lèi)別。
[0082] 針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，將其尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差作為輸入，將上述 實(shí)際的樣本點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差的分類(lèi)結(jié)果作為輸出，具體的，可 以將每個(gè)樣本點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償值作為輸出， 也可以將分類(lèi)標(biāo)簽作為輸出，訓(xùn)練支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，最終獲得可將尺度不變特征轉(zhuǎn) 換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差按照誤差補(bǔ)償值區(qū)間范圍分類(lèi)的分類(lèi)器模型。這里的具體訓(xùn)練過(guò) 程屬于現(xiàn)有技術(shù)，在此不做贅述。
[0083]上述訓(xùn)練樣本的采集包括：
[0084] 首先，在不同復(fù)雜度的室內(nèi)或室外選取多個(gè)精確位置的樣本點(diǎn)。
[0085] 為了模型的準(zhǔn)確性，如果是針對(duì)室內(nèi)定位，可以全部選取室內(nèi)的樣本點(diǎn)；如果針對(duì) 室外定位，可以全部選取室外的樣本點(diǎn)。當(dāng)然，如果較少考慮模型的準(zhǔn)確性問(wèn)題，也可以隨 意配比選擇室內(nèi)外的樣本點(diǎn)。
[0086] 其次，通過(guò)對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行拍攝照片，對(duì)這些照片進(jìn)行提取尺度不變特征轉(zhuǎn)換， 計(jì)算信息熵；確定每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值;這些處理既可以通過(guò)定位處理服務(wù)器來(lái) 做，也可以通過(guò)其他處理設(shè)備來(lái)做。
[0087] 針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)和該兩個(gè)定位基站，獲取每個(gè)樣本點(diǎn)與該兩個(gè)基站之間信號(hào)傳輸 的到達(dá)時(shí)間差，具體的獲取到達(dá)時(shí)間差主要是通過(guò)兩個(gè)基站同時(shí)向樣本點(diǎn)處的終端發(fā)送信 號(hào)，信號(hào)可能會(huì)經(jīng)過(guò)反射、散射、衍射、繞射或透射等最終到達(dá)終端，終端接收到兩個(gè)基站發(fā) 送信號(hào)的時(shí)間差即為到達(dá)時(shí)間差。具體實(shí)施時(shí)，由于同一地點(diǎn)的到達(dá)時(shí)間差在不同時(shí)刻會(huì) 有一定幅度的微小波動(dòng)，因此，可以針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，采取每隔預(yù)設(shè)時(shí)間段獲取一個(gè)到達(dá)時(shí) 間差，對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)的獲取的多個(gè)到達(dá)時(shí)間差計(jì)算平均值，將這個(gè)平均值作為該樣本點(diǎn)的 到達(dá)時(shí)間差，這樣設(shè)置可以在一定程度上消除樣本點(diǎn)的到達(dá)時(shí)間差的波動(dòng)帶來(lái)的影響，利 用這個(gè)平均值作為樣本的數(shù)據(jù)可以提高支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器分類(lèi)的準(zhǔn)確性。
[0088] 另外，每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值是每個(gè)樣本點(diǎn)與該兩個(gè)基站的到達(dá)時(shí)間差的 實(shí)際誤差補(bǔ)償值，本實(shí)施例中，獲得多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，包括：
[0089] 針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，根據(jù)該樣本點(diǎn)與該兩個(gè)基站之間的直線(xiàn)距離確定該樣本點(diǎn)的視 距到達(dá)時(shí)間差；
[0090] 具體的，可以根據(jù)兩個(gè)直線(xiàn)距離的差值以及信號(hào)的傳播速度，來(lái)確定視距到達(dá)時(shí) 間差，當(dāng)然，也可以通過(guò)其他方式計(jì)算，不限于此。
[0091] 將樣本點(diǎn)的到達(dá)時(shí)間差與視距到達(dá)時(shí)間差的差值，確定為該樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ) 償值。
[0092] 受實(shí)際環(huán)境影響的到達(dá)時(shí)間差與視距到達(dá)時(shí)間差之間的差值就是實(shí)際誤差補(bǔ)償 值。
[0093] 上述獲得誤差補(bǔ)償值的方法簡(jiǎn)單實(shí)用，能夠快速確定出實(shí)際誤差補(bǔ)償值;同時(shí)，到 達(dá)時(shí)間差是通過(guò)實(shí)際信號(hào)傳輸獲得的，而且由于樣本點(diǎn)位置已知使得直接獲得的視距到達(dá) 時(shí)間差是準(zhǔn)確的，因此，所確定出的實(shí)際誤差補(bǔ)償值是可靠準(zhǔn)確的。
[0094] 當(dāng)然，獲取實(shí)際誤差補(bǔ)償值的方法，不限于上述方法，例如，還可以通過(guò)實(shí)際的定 位測(cè)試獲得，通過(guò)對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行實(shí)際定位，根據(jù)定位服務(wù)器所定位置與樣本點(diǎn)的實(shí)際位置 的偏差，不斷地測(cè)試修正到達(dá)時(shí)間差，以使定位接近或準(zhǔn)確到樣本點(diǎn)位置，接近程度可以根 據(jù)實(shí)際情況設(shè)定，最終，達(dá)到滿(mǎn)意的定位所采用的到達(dá)時(shí)間差的修正值即為實(shí)際的誤差補(bǔ) 償值。
[0095] 具體訓(xùn)練支持多類(lèi)分類(lèi)器時(shí)，輸入支持向量機(jī)的向量可以是一個(gè)128維不變特征 轉(zhuǎn)換+1維信息熵再+1維到達(dá)時(shí)間差共130維的向量。
[0096] 本實(shí)施例應(yīng)用于定位處理服務(wù)器，待定位點(diǎn)的照片信息和到達(dá)時(shí)間差通過(guò)已訓(xùn)練 好的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器被劃分到預(yù)設(shè)數(shù)量類(lèi)中的確定類(lèi)中，由于每類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ) 償區(qū)間已經(jīng)預(yù)先確定，因此，可確定出確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償區(qū)間，從而根據(jù)這個(gè)區(qū)間確 定出誤差補(bǔ)償值，這個(gè)確定方法簡(jiǎn)單，能夠快速確定出誤差補(bǔ)償值。其中，樣本點(diǎn)實(shí)際誤差 補(bǔ)償值是確定的，通過(guò)劃分的預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間能夠?qū)颖军c(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償 值、照片信息、到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行歸類(lèi)，根據(jù)樣本點(diǎn)的照片信息、到達(dá)時(shí)間差訓(xùn)練支持向量機(jī) 多類(lèi)分類(lèi)器，以使支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器將類(lèi)別相同的照片信息、到達(dá)時(shí)間差劃分到同一 類(lèi)別，使得支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器獲得能夠?qū)⒋ㄎ稽c(diǎn)的照片信息、到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行準(zhǔn)確 分類(lèi)的功能。由于照片信息包括尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵，尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和 達(dá)時(shí)間差都包含了信號(hào)傳播的環(huán)境信息，考慮了實(shí)際的傳播環(huán)境對(duì)信號(hào)傳輸?shù)挠绊?，能?準(zhǔn)確地將誤差補(bǔ)償值接近的分為一類(lèi)，因此，根據(jù)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償區(qū)間所確定的誤差 補(bǔ)償值具有一定的準(zhǔn)確性，利用該誤差補(bǔ)償值對(duì)到達(dá)時(shí)間差修正，可使其更接近視距到達(dá) 時(shí)間差。
[0097]本實(shí)施例中，將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，具體為：
[0098]根據(jù)該多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，確定實(shí)際誤差補(bǔ)償值的期望或方差；
[0099] 該期望或方差的確定所采用的方法屬于現(xiàn)有技術(shù)，在此不做贅述。
[0100] 根據(jù)該期望或方差，確定誤差補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)的形狀參數(shù)以確定誤差 補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)；
[0102]具體的，瑞利分布密度函數(shù)的期望或方差等于實(shí)際誤差補(bǔ)償值的期望或方差，瑞 利分布的期望：
[0104]瑞利分布的方差：
[0106] X為誤差補(bǔ)償值，〇為瑞利分布形狀參數(shù)。
[0107] 根據(jù)瑞利分布密度函數(shù)將誤差補(bǔ)償值連續(xù)等概率劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值 區(qū)間，其中，每一誤差補(bǔ)償值區(qū)間對(duì)應(yīng)一類(lèi)。
[0108] 每個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間的密度為：
[0110] 其中，k為預(yù)設(shè)數(shù)量。
[0111] 由瑞利分布密度函數(shù)的曲線(xiàn)走向可知，等概率劃分之后，那些出現(xiàn)概率較大的誤 差補(bǔ)償值所屬的誤差補(bǔ)償值區(qū)間較小，即誤差補(bǔ)償值分布集中的區(qū)域劃分更密，從而使得 針對(duì)實(shí)際定位時(shí)待定位點(diǎn)尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差分類(lèi)結(jié)果容易出現(xiàn)在的 誤差補(bǔ)償值區(qū)間，更容易獲得準(zhǔn)確地誤差補(bǔ)償值。
[0112] 具體應(yīng)用時(shí)，將所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間的中間值，確定為到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ) 償值，誤差補(bǔ)償值區(qū)間的中間值更接近真實(shí)值，將中間值確定為誤差補(bǔ)償值具有更高的精 確度。
[0113] 上述方法中，支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器為基于二叉樹(shù)的分類(lèi)器，支持向量機(jī)多類(lèi)分 類(lèi)器的每個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器的核函數(shù)為：
[0115] xdP&分別表示輸入的第i和j個(gè)樣本點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間 差所組成的向量，y為核函數(shù)參數(shù)；I |xi-xj| |2是xi和xj的二階范數(shù)。
[0116] 支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的核函數(shù)常用的有多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向核函數(shù)以及二層神 經(jīng)網(wǎng)，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)分類(lèi)準(zhǔn)確度的評(píng)估，采用徑向核函數(shù)獲得的分類(lèi)效果最好，因此，本實(shí)施 例中選用徑向核函數(shù)作為支持向量機(jī)的核函數(shù)。
[0117] 通過(guò)分析比較，發(fā)現(xiàn)二叉樹(shù)分類(lèi)法對(duì)于預(yù)設(shè)數(shù)量分類(lèi)問(wèn)題只需構(gòu)造預(yù)設(shè)數(shù)量減一 個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器，具有較小的時(shí)間復(fù)雜度和較高的訓(xùn)練速度，能夠消除樣本點(diǎn)同時(shí) 屬于多類(lèi)而不屬于任何一類(lèi)的情況，有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確度。
[0118] 本實(shí)施例中，為了能夠獲得支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的更優(yōu)模型參數(shù)，以使支持向 量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的分類(lèi)效果更佳，訓(xùn)練過(guò)程結(jié)束后，還通過(guò)采集的其他樣本點(diǎn)的尺度不變 特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差對(duì)支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器進(jìn)行交叉驗(yàn)證以?xún)?yōu)化正則參數(shù)和 核函數(shù)參數(shù)。
[0119]利用交叉驗(yàn)證的算法可獲得每一個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器更優(yōu)化的正則參數(shù)以及 核函數(shù)參數(shù)，使支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器分類(lèi)效果更佳。
[0120] 如圖3所示，本發(fā)明的另一方面，提出了一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定裝置， 應(yīng)用于定位處理服務(wù)器，該裝置包括：
[0121] 第一獲得模塊21，用于獲取待定位點(diǎn)的照片，提取該照片的尺度不變特征轉(zhuǎn)換，計(jì) 算該照片的信息熵，針對(duì)任意兩個(gè)定位基站，獲取該待定位點(diǎn)與該兩個(gè)基站之間信號(hào)傳輸 的到達(dá)時(shí)間差；
[0122] 第一確定模塊22,用于根據(jù)尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差，以及已訓(xùn)練 好的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，將待定位點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差劃分 到預(yù)設(shè)數(shù)量類(lèi)中對(duì)應(yīng)的確定類(lèi)，確定該確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償值區(qū)間；
[0123] 第二確定模塊23,用于根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定該到達(dá)時(shí)間差的誤差 補(bǔ)償值；
[0124] 通過(guò)第一獲得模塊21、第一確定模塊22和第二確定模塊23的作用最終確定出待定 位點(diǎn)與兩個(gè)定位基站的到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值，由于已訓(xùn)練好的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器 考慮了實(shí)際的傳播環(huán)境對(duì)信號(hào)傳輸?shù)挠绊?，能夠?zhǔn)確地將誤差補(bǔ)償值接近的分為一類(lèi)，從 而使得可確定出準(zhǔn)確地誤差補(bǔ)償值，通過(guò)這個(gè)誤差補(bǔ)償值對(duì)到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行修正，使得到 達(dá)時(shí)間差更接近視距到達(dá)時(shí)間差，利用修正后的到達(dá)時(shí)間差可以獲得更準(zhǔn)確地定位。
[0125] 第一預(yù)分類(lèi)模塊24,用于將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，其中， 每一誤差補(bǔ)償值區(qū)間對(duì)應(yīng)一類(lèi)；
[0126] 第二預(yù)分類(lèi)模塊25，用于根據(jù)多個(gè)樣本點(diǎn)中的每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值所屬 的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定每個(gè)樣本點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差所屬的類(lèi) 別；
[0127] 訓(xùn)練模塊26,用于根據(jù)每個(gè)樣本點(diǎn)的尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差，訓(xùn) 練支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，以使該支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器將類(lèi)別相同的尺度不變特征轉(zhuǎn) 換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差劃分到同一類(lèi)別。
[0128] 通過(guò)第一預(yù)分類(lèi)模塊24、第二預(yù)分類(lèi)模塊25和訓(xùn)練模塊26的作用，獲得可由尺度 不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差獲得誤差補(bǔ)償值區(qū)間范圍的分類(lèi)器模型，由于訓(xùn)練時(shí) 考慮了樣本點(diǎn)與基站之間信號(hào)傳輸環(huán)境對(duì)信號(hào)傳輸?shù)挠绊?，因此，該分?lèi)器能夠獲得更加 準(zhǔn)確地誤差補(bǔ)償值區(qū)間。
[0129] 本實(shí)施例中，第一預(yù)分類(lèi)模塊24，包括:期望或方差確定單元、瑞利分布密度函數(shù) 確定單元、預(yù)分類(lèi)單元(圖中未示出），其中，
[0130] 期望或方差確定單元，用于根據(jù)該多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，確定實(shí)際誤差 補(bǔ)償值的期望或方差；
[0131] 瑞利分布密度函數(shù)確定單元，用于根據(jù)該期望或方差，確定誤差補(bǔ)償值的瑞利分 布密度函數(shù)的形狀參數(shù)以確定誤差補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)；
[0132] 預(yù)分類(lèi)單元，用于根據(jù)該瑞利分布密度函數(shù)將誤差補(bǔ)償值連續(xù)等概率劃分為預(yù)設(shè) 數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，其中，每一誤差補(bǔ)償值區(qū)間對(duì)應(yīng)一類(lèi)。
[0133] 具體實(shí)施時(shí)，第二確定模塊23，具體用于：
[0134] 將所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間的中間值，確定為到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值。
[0135] 根據(jù)期望或方差確定單元、瑞利分布密度函數(shù)確定單元、預(yù)分類(lèi)單元的作用獲得 的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，具有出現(xiàn)概率較大的誤差補(bǔ)償值所屬的誤差補(bǔ)償值區(qū)間較小的特點(diǎn)， 即誤差補(bǔ)償值分布集中的區(qū)域劃分更密，使得針對(duì)實(shí)際定位時(shí)待定位點(diǎn)尺度不變特征轉(zhuǎn) 換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差分類(lèi)結(jié)果容易出現(xiàn)在的區(qū)間較小的誤差補(bǔ)償值區(qū)間內(nèi)，從而使得 更容易獲得準(zhǔn)確地誤差補(bǔ)償值。
[0136] 第二確定模塊23確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間的中間值更接近真實(shí)值，具有更高的精確 度。
[0137] -種實(shí)施例中，本發(fā)明提出的裝置還包括：
[0138] 第二獲得模塊（圖中未示出），用于針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，根據(jù)樣本點(diǎn)與兩個(gè)基站之間 的直線(xiàn)距離確定樣本點(diǎn)的視距到達(dá)時(shí)間差;確定樣本點(diǎn)的到達(dá)時(shí)間差與視距到達(dá)時(shí)間差的 差值為樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，以獲得多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值。
[0139] 第二獲得模塊獲得誤差補(bǔ)償值的方法簡(jiǎn)單實(shí)用，能夠快速確定出實(shí)際誤差補(bǔ)償 值;同時(shí)，到達(dá)時(shí)間差是通過(guò)實(shí)際信號(hào)傳輸獲得的，而且由于樣本點(diǎn)位置已知使得直接獲得 的視距到達(dá)時(shí)間差是準(zhǔn)確的，因此，第二獲得模塊能夠確定出可靠準(zhǔn)確的實(shí)際誤差補(bǔ)償值。
[0140] 上述結(jié)構(gòu)中，所采用的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器為基于二叉樹(shù)的分類(lèi)器，支持向量 機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的每個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器的核函數(shù)為：
[0142] xdP&分別表示輸入的第i和j個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá) 時(shí)間差所組成的向量，y為核函數(shù)參數(shù)；I |xi-xj| |2是xi和xj的二階范數(shù)。
[0143] 二叉樹(shù)分類(lèi)法對(duì)于預(yù)設(shè)數(shù)量分類(lèi)問(wèn)題只需構(gòu)造預(yù)設(shè)數(shù)量減一個(gè)支持向量機(jī)二分 類(lèi)器，具有較小的時(shí)間復(fù)雜度和較高的訓(xùn)練速度，能夠消除樣本點(diǎn)同時(shí)屬于多類(lèi)而不屬于 任何一類(lèi)的情況，有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確度。
[0144] 支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的訓(xùn)練過(guò)程還包括對(duì)支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器進(jìn)行交叉驗(yàn) 證以?xún)?yōu)化正則參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)。
[0145] 每個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器的核函數(shù)采用徑向核函數(shù)使得多類(lèi)分類(lèi)器具有較好的 分類(lèi)效果，通過(guò)交叉算法優(yōu)化正則參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)，可以提高分類(lèi)器分類(lèi)效果。
[0146] 為了能夠獲得支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的更優(yōu)模型參數(shù)，以使支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi) 器的分類(lèi)效果更佳，在經(jīng)過(guò)訓(xùn)練模塊26的訓(xùn)練之后，還通過(guò)采集的其他樣本點(diǎn)的尺度不變 特征轉(zhuǎn)換、信息熵和到達(dá)時(shí)間差對(duì)支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器進(jìn)行交叉驗(yàn)證以?xún)?yōu)化正則參數(shù)和 核函數(shù)參數(shù)。利用交叉驗(yàn)證的算法可獲得每一個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器更優(yōu)化的正則參數(shù)以 及核函數(shù)參數(shù)，使支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器分類(lèi)效果更佳。
[0147] 需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類(lèi)的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí) 體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開(kāi)來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存 在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)"包括"、"包含"或者其任何其他變體意在涵蓋 非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要 素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備 所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句"包括一個(gè)……"限定的要素，并不排除在 包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
[0148] 本說(shuō)明書(shū)中的各個(gè)實(shí)施例均采用相關(guān)的方式描述，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部 分互相參見(jiàn)即可，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處。尤其，對(duì)于裝置實(shí) 施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法實(shí)施例 的部分說(shuō)明即可。
[0149] 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施方式中的全部或部分步驟是可 以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中， 這里所稱(chēng)得的存儲(chǔ)介質(zhì)，如:R0M/RAM、磁碟、光盤(pán)等。
[0150] 以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在 本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定方法，應(yīng)用于定位處理服務(wù)器，其特征在于，所述 方法包括： 獲取待定位點(diǎn)的照片，提取所述照片的尺度不變特征轉(zhuǎn)換，計(jì)算所述照片的信息賭;針 對(duì)任意兩個(gè)定位基站，獲取所述待定位點(diǎn)與所述兩個(gè)基站之間信號(hào)傳輸?shù)牡竭_(dá)時(shí)間差； 根據(jù)所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差，W及已訓(xùn)練好的支持向量機(jī)多類(lèi) 分類(lèi)器，將所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差劃分到預(yù)設(shè)數(shù)量類(lèi)中對(duì)應(yīng)的確定 類(lèi)，確定所述確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償值區(qū)間； 根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值； 其中，訓(xùn)練所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，包括： 將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，其中，每一誤差補(bǔ)償值區(qū)間對(duì)應(yīng)一 類(lèi)； 根據(jù)多個(gè)樣本點(diǎn)中的每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值所屬的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定每個(gè) 樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差所屬的類(lèi)別； 根據(jù)所述每個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差，訓(xùn)練所述支持 向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，W使所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器將類(lèi)別相同的所述尺度不變特征轉(zhuǎn) 換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差劃分到同一類(lèi)別。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差 補(bǔ)償值區(qū)間，具體為： 根據(jù)所述多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，確定所述實(shí)際誤差補(bǔ)償值的期望或方差； 根據(jù)所述期望或方差，確定所述誤差補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)的形狀參數(shù)，W確定 所述誤差補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)； 根據(jù)所述瑞利分布密度函數(shù)將誤差補(bǔ)償值連續(xù)等概率劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值 區(qū)間。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定 所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值，具體為： 將所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間的中間值，確定為所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲得所述多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值， 包括： 針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，根據(jù)所述樣本點(diǎn)與所述兩個(gè)基站之間的直線(xiàn)距離確定所述樣本點(diǎn)的 視距到達(dá)時(shí)間差； 將所述樣本點(diǎn)的所述到達(dá)時(shí)間差與所述視距到達(dá)時(shí)間差的差值，確定為所述樣本點(diǎn)的 實(shí)際誤差補(bǔ)償值。5. 根據(jù)權(quán)利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器為基于 二叉樹(shù)的分類(lèi)器，所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的每個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器的核函數(shù)為：Xi和Xj分別表示輸入的第i和j個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間 差所組成的向量，丫為核函數(shù)參數(shù)。6. -種到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值確定裝置，應(yīng)用于定位處理服務(wù)器，其特征在于，所述 裝置包括： 第一獲得模塊，用于獲取待定位點(diǎn)的照片，提取所述照片的尺度不變特征轉(zhuǎn)換，計(jì)算所 述照片的信息賭，針對(duì)任意兩個(gè)定位基站，獲取所述待定位點(diǎn)與所述兩個(gè)基站之間信號(hào)傳 輸?shù)牡竭_(dá)時(shí)間差； 第一確定模塊，用于根據(jù)所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差，W及已訓(xùn)練好 的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，將所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差劃分到預(yù)設(shè)數(shù) 量類(lèi)中對(duì)應(yīng)的確定類(lèi)，確定所述確定類(lèi)所對(duì)應(yīng)的誤差補(bǔ)償值區(qū)間； 第二確定模塊，用于根據(jù)所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間，確定所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償 值； 第一預(yù)分類(lèi)模塊，用于將誤差補(bǔ)償值劃分為預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間，其中，每一誤 差補(bǔ)償值區(qū)間對(duì)應(yīng)一類(lèi)； 第二預(yù)分類(lèi)模塊，用于根據(jù)多個(gè)樣本點(diǎn)中的每個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值所屬的誤差 補(bǔ)償值區(qū)間，確定每個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差所屬的類(lèi)別； 訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述每個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差， 訓(xùn)練所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器，W使所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器將類(lèi)別相同的所述尺度 不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間差劃分到同一類(lèi)別。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一預(yù)分類(lèi)模塊，包括： 期望或方差確定單元，用于根據(jù)所述多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，確定所述實(shí)際誤 差補(bǔ)償值的期望或方差； 瑞利分布密度函數(shù)確定單元，用于根據(jù)所述期望或方差，確定所述誤差補(bǔ)償值的瑞利 分布密度函數(shù)的形狀參數(shù)，W確定所述誤差補(bǔ)償值的瑞利分布密度函數(shù)； 預(yù)分類(lèi)單元，用于根據(jù)所述瑞利分布密度函數(shù)將誤差補(bǔ)償值連續(xù)等概率劃分為預(yù)設(shè)數(shù) 量個(gè)誤差補(bǔ)償值區(qū)間。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述第二確定模塊，具體用于： 將所確定的誤差補(bǔ)償值區(qū)間的中間值，確定為所述到達(dá)時(shí)間差的誤差補(bǔ)償值。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括:第二獲得模塊； 所述第二獲得模塊，用于針對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，根據(jù)所述樣本點(diǎn)與所述兩個(gè)基站之間的直 線(xiàn)距離確定所述樣本點(diǎn)的視距到達(dá)時(shí)間差;將所述樣本點(diǎn)的所述到達(dá)時(shí)間差與所述視距到 達(dá)時(shí)間差的差值，確定為所述樣本點(diǎn)的實(shí)際誤差補(bǔ)償值，W獲得所述多個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)際誤 差補(bǔ)償值。10. 根據(jù)權(quán)利要求6-9任一所述的裝置，其特征在于，所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器為基 于二叉樹(shù)的分類(lèi)器，所述支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)器的每個(gè)支持向量機(jī)二分類(lèi)器的核函數(shù)為：Xi和Xj分別表示輸入的第i和j個(gè)樣本點(diǎn)的所述尺度不變特征轉(zhuǎn)換、信息賭和到達(dá)時(shí)間 差所組成的向量，丫為核函數(shù)參數(shù)。
【文檔編號(hào)】G01S11/02GK105911539SQ201610245337
【公開(kāi)日】2016年8月31日
【申請(qǐng)日】2016年4月19日
【發(fā)明人】焦繼超, 鄧中亮, 閆小涵, 李文軼
【申請(qǐng)人】北京郵電大學(xué)