專利名稱：：基于近鄰概率法的wlan室內(nèi)定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種復(fù)雜系統(tǒng)辨識領(lǐng)域中的室內(nèi)定位方法，具體涉及WLAN室內(nèi)定位方法。
背景技術(shù)：
：WLAN網(wǎng)絡(luò)具有高速通信、部署方便的特點(diǎn)，切合了現(xiàn)代社會對移動辦公、移動生活?yuàn)蕵返男枨?，快速帶動了整個(gè)WLAN產(chǎn)業(yè)鏈，在世界范圍內(nèi)被各種機(jī)構(gòu)和個(gè)人在不同環(huán)境下(如機(jī)場、高檔寫字樓、研究機(jī)構(gòu)、酒店、餐廳、校園和家庭)廣泛部署。室內(nèi)環(huán)境和人們活動的熱點(diǎn)地區(qū)是WLAN主要的應(yīng)用環(huán)境?；赪LAN的定位技術(shù)研究在這種應(yīng)用背景下發(fā)展起來。目前，基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)不需要在現(xiàn)有無線局域網(wǎng)設(shè)施中添加定位測量專用硬件，而是通過讀取接收信號強(qiáng)度，結(jié)合信號強(qiáng)度數(shù)據(jù)庫求解，確定移動用戶的位置。其主要采用的定位方法是K近鄰法和概率法。K近鄰法利用測試點(diǎn)與不同參考點(diǎn)之間的歐式距離進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，從而估計(jì)測試點(diǎn)的實(shí)際位置，充分利用了與測試點(diǎn)鄰近且相關(guān)性較強(qiáng)的參考點(diǎn)位置信息，具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo)過程。在環(huán)境變化不明顯，室內(nèi)信號分布較單一的條件下，K近鄰法能夠得到較高的定位精度，它適合作為其它室內(nèi)定位方法的基礎(chǔ)或補(bǔ)充。但是，K近鄰法是一種利用單一信號特征，且環(huán)境適應(yīng)性較差的定位方法，它不能綜合考慮全局信號分布信息，以對位置誤判點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整或修正，所以該方法受室內(nèi)多徑效應(yīng)、環(huán)境噪聲等外界因素的影響較大。而概率法則充分利用了信號分布的統(tǒng)計(jì)特征，首先針對定位區(qū)域內(nèi)不同參考點(diǎn)處的信號樣本進(jìn)行長時(shí)間統(tǒng)計(jì)分析，得到各自的統(tǒng)計(jì)概率分布，進(jìn)而根據(jù)不同參考點(diǎn)與測試點(diǎn)處的信號特征在概率分布上的相關(guān)性，選擇具有最大信號出現(xiàn)概率的參考點(diǎn)作為定位目標(biāo)的估計(jì)位置。概率法是一種全局位置搜索的統(tǒng)計(jì)定位方法，抗干擾性較強(qiáng)，且能在一定條件下減小信號抖動性與不確定性對定位精度帶來的影響。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，概率法的位置先驗(yàn)概率參量一般難以選取，通常將終端在不同參考點(diǎn)處的先驗(yàn)概率默認(rèn)為同一常數(shù)或某幾個(gè)確定值，而這顯然與實(shí)際情況存在很大差異，且環(huán)境適應(yīng)性也較差。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有室內(nèi)概率定位方法中，位置先驗(yàn)概率不確定所帶來的定位偏差的問題。提供一種基于近鄰概率法的WLAN室內(nèi)定位方法。它包括下述步驟一、根據(jù)在欲定位點(diǎn)處采集的信號樣本，與定位指紋數(shù)據(jù)庫中的信號樣本進(jìn)行分析比較，利用近鄰概率法實(shí)現(xiàn)欲定位點(diǎn)的位置估計(jì)，從而選定與欲定位點(diǎn)相鄰的參考點(diǎn)；二、利用K近鄰法計(jì)算欲定位點(diǎn)與選定的不同參考點(diǎn)/信號樣本特征的歐幾里得距離/y;三、根據(jù)K近鄰法得到的前g個(gè)具有較小歐幾里得距離的參考點(diǎn)，利用公式(3)中方法，得到每個(gè)參考點(diǎn)/的位置先驗(yàn)概率Prob、C"，且將該《個(gè)點(diǎn)以外的其余參考點(diǎn)的位置先驗(yàn)概率設(shè)置為0;<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>其中，mln和n/axD7分別表示《個(gè)參考點(diǎn)中的最小和最大歐幾里得距離值；四、結(jié)合K近鄰法得到的參考點(diǎn)位置先驗(yàn)概率和貝葉斯變換值，使得欲定位點(diǎn)處的空間估計(jì)位置C"薛足公式(4)所示關(guān)系；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>其中，Prob(CVR,)和Prob(C/R,)分別表示當(dāng)新采集到的信號特征向量為R腳時(shí)，欲定位點(diǎn)位于參考點(diǎn)^和C'處的概率；Prob(R腳/C)和Prob(R"，,/C')分別表示在參考點(diǎn)C'處，根據(jù)離線階段建立的定位指紋數(shù)據(jù)庫，出現(xiàn)信號特征向量R,和R,，,.的概率；五、解公式(4),得到欲定位點(diǎn)的位置坐標(biāo)。本發(fā)明提出了一種可以有效確定不同參考點(diǎn)的位置先驗(yàn)信息、抗干擾能力強(qiáng)且環(huán)境適應(yīng)性好的WLAN室內(nèi)近鄰概率定位方法，該方法首先利用K近鄰法確定前《個(gè)具有較小歐幾里得距離的參考點(diǎn)，然后根據(jù)與這《個(gè)不同參考點(diǎn)信號向量的歐氏距離差異，確定其不同的位置先驗(yàn)概率，進(jìn)而使用概率法估計(jì)定位終端的實(shí)際位置，通過充分利用信號分布的統(tǒng)計(jì)特征和有效避免先驗(yàn)概率的不合理假設(shè)，提高了整個(gè)WLAN室內(nèi)定位系統(tǒng)的有效性和可靠性。解決了現(xiàn)有室內(nèi)概率定位方法中，位置先驗(yàn)概率不確定的問題。圖1是具體實(shí)施方式一所述的室內(nèi)定位指紋數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意圖;其中，(x,，乂)表示參考點(diǎn)R(/)的空間二維位置坐標(biāo)；A:表示在該參考點(diǎn)處，可檢測到的WLAN網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)(AP，AccessPoint)數(shù)目；SNR表示W(wǎng)LAN信號的信噪比；SNR分布特性指根據(jù)采集到的SNR信號樣本，利用最小二乘法估計(jì)得到的最優(yōu)分布規(guī)律，例如滿足均值"、方差^的高斯分布可表示為A^,62)。圖2是WLAN室內(nèi)定位離線階段和在線階段的流程圖。圖3是實(shí)施方式二實(shí)例分析中所述的實(shí)驗(yàn)場景。該實(shí)驗(yàn)場景尺寸面積為66.43x24.9m2，高度3m。且擁有19個(gè)實(shí)驗(yàn)室，1個(gè)會議室和1個(gè)乒乓球室。墻的材料是磚塊，鋁合金窗戶和金屬門。AP為D-linkDWL-2100AP，且用AP1，AP2，...，AP9標(biāo)示，固定在2m高度，支持正EE802.11g標(biāo)準(zhǔn)，傳輸速率54Mbps。接收機(jī)離地面1.2m。圖4是實(shí)例分析中所述的1211室定位場景。該定位場景中實(shí)線表示1211室輪廓，整數(shù)坐標(biāo)點(diǎn)為參考點(diǎn)，共72個(gè)；相鄰四個(gè)參考點(diǎn)的中心坐標(biāo)點(diǎn)為測試點(diǎn)，共56個(gè)。圖5是實(shí)例分析中所述的，利用信號樣本均值，近鄰定位法的平均定位誤差距離。圖6是實(shí)例分析中所述的概率定位法的定位誤差距離。圖7，和圖8是實(shí)例分析中所述的近鄰概率定位法的定位誤差概率。具體實(shí)施例方式具體實(shí)施方式一基于近鄰概率法的WLAN室內(nèi)定位方法，需要根據(jù)在不同參考點(diǎn)處采集的WLAN信號樣本，建立定位指紋數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)對待測未知信號樣本的模式匹配和系統(tǒng)辨識功能。定位指紋數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，參見圖l。定位指紋數(shù)據(jù)庫是在離線階段建立的，在離線階段完成WLAN室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的布置、參考點(diǎn)位置標(biāo)記和不同參考點(diǎn)處的信號樣本采集等步驟，最后建立WLAN定位指紋數(shù)據(jù)庫。定位指紋數(shù)據(jù)庫中，反映了不同參考點(diǎn)的空間二維坐標(biāo)與采集的信號樣本統(tǒng)計(jì)特征之間的映射關(guān)系；其中，信號樣本的統(tǒng)計(jì)特征包括接收到來自不同AP的SNR均值、中值、最大值和最小值，以及利用最小二乘法估計(jì)得到的最優(yōu)高斯統(tǒng)計(jì)分布的均值"和方差參量。假設(shè)對于參考點(diǎn)f處的來自APA的"個(gè)信號樣本(x,,/二1，，")，共有m個(gè)不同的離散信號樣本值O,,r=l,…，w)，樣本值&出現(xiàn)的次數(shù)為(乂，r=1,…，m)，則最優(yōu)高斯統(tǒng)計(jì)分布A^0，V)需滿足等式1中條件%2=min[|^("，—^乂)2〗(i)從而，最優(yōu)高斯統(tǒng)計(jì)分布的均值《和方差^參量需滿足等式2中條件:基于近鄰概率法的WLAN室內(nèi)定位方法。它包括下述步驟一、根據(jù)在欲定位點(diǎn)處采集的信號樣本，與定位指紋數(shù)據(jù)庫中的信號樣本進(jìn)行分析比較，利用近鄰概率法實(shí)現(xiàn)欲定位點(diǎn)的位置估計(jì)，從而選定與欲定位點(diǎn)相鄰的參考點(diǎn)；根據(jù)定位指紋數(shù)據(jù)庫中存儲的不同參考點(diǎn)處的信號樣本，利用最小二乘法估計(jì)信號概率密度函數(shù)的各個(gè)參數(shù)，并保存在圖1所示的SNR分布特性數(shù)據(jù)庫中。二、利用K近鄰法計(jì)算欲定位點(diǎn)與選定的不同參考點(diǎn)f信號樣本特征的歐幾里得距離D、具體計(jì)算過程如公式(5)所示；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>其中，t表示可檢測到的AP數(shù)目；R,，,和R,，,分別表示對于AP(/)，觀!l試點(diǎn)與參考點(diǎn)R0)處的WLAN信號特征向量；C表示所有參考點(diǎn)形成的集合;&《曲4匪W,《)表示與測試點(diǎn)信號特征向量有較小歐幾里得距離的前《個(gè)參考點(diǎn)組成的集合C《，且^的選取與定位目標(biāo)區(qū)域面積和參考點(diǎn)密度有關(guān)；三、根據(jù)K近鄰法得到的前《個(gè)具有較小歐幾里得距離的參考點(diǎn)，利用公式G)中方法，得到每個(gè)參考點(diǎn)f的位置先驗(yàn)概率Prob、C"，且將該《個(gè)點(diǎn)以外的其余參考點(diǎn)的位置先驗(yàn)概率設(shè)置為0;<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>其中，mlniy和mix分別表示《個(gè)參考點(diǎn)中的最小和最大歐幾里得距離值；四、結(jié)合K近鄰法得到的參考點(diǎn)位置先驗(yàn)概率和貝葉斯變換值，使得欲定位點(diǎn)處的空間估計(jì)位置C"臠足公式(4)所示關(guān)系；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>其中，Prob(C*/R恥w)和Prob(CVR腳)分別表示當(dāng)新采集到的信號特征向量為R,時(shí)，欲定位點(diǎn)位于參考點(diǎn)C、nC處的概率；Prob(R,/C)和Prob(R,，,/C0分別表示在參考點(diǎn)C"處，根據(jù)離線階段建立的定位指紋數(shù)據(jù)庫，出現(xiàn)信號特征向量R,和R^^的概率；五、解公式(4),得到欲定位點(diǎn)的位置坐標(biāo)。具體實(shí)施方式二下面舉一個(gè)實(shí)例來進(jìn)行分析選擇的實(shí)驗(yàn)場景以及AP的放置位置如圖3所示。此外，由于實(shí)驗(yàn)場景的面積較大，所以選擇圖3中的1211室作為驗(yàn)證本明有效性的定位場景，其輪廓以及參考點(diǎn)和測試點(diǎn)位置如圖4所示。該定位區(qū)域規(guī)則，覆蓋性能較好，區(qū)域中的任意位置均能檢測到來自AP1，AP2，AP3，AP8和AP9的WLAN信號樣本值。使用NetStumbler信號采集軟件，在每個(gè)參考點(diǎn)處，進(jìn)行3分鐘的WLAN信號采集，每秒采樣兩次；在每個(gè)測試點(diǎn)處，進(jìn)行1分鐘的WLAN信號采集，每秒采樣兩次。由于數(shù)據(jù)量較大，僅給出參考點(diǎn)&=1，尸1)處的WLAN原始采集信號樣本，見表1。圖5給出了近鄰定位法在56個(gè)測試點(diǎn)處的平均定位誤差距離，并得到了不同距離類型《和鄰近節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)A:對定位誤差的影響，且《與A:均取1到20之間的正整數(shù)。最優(yōu)組合為(《=1與^=13)，其相應(yīng)的最小定位誤差為0.15m，最大定位誤差為6.02m，平均定位誤差為l鄰m。圖6給出了概率定位法在56個(gè)測試點(diǎn)處的，I方向、F方向以及總的累積誤差概率。其最小定位誤差為0.35m，最大定位誤差為7.82m，平均定位誤差為2.66m。定位誤差在2m以內(nèi)的概率為38.79%。圖7和圖8給出了本發(fā)明在56個(gè)測試點(diǎn)處的誤差概率。最小定位誤差為O.llm，最大定位誤差為5.39m，平均定位誤差為1.78m。顯然，近鄰概率法在最小定位誤差、最大定位誤差以及平均定位誤差方面，相對于單一近鄰和概率定位法，都有很大的優(yōu)勢。表1無線網(wǎng)絡(luò)探測存儲數(shù)據(jù)庫<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>'(dlink9)，'BSS''(00:22:b0:08:c3:6b)''[227149]''02:25:16(GMT)''(dlinkl)''BSS，'(00:21:91:56:al: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效應(yīng)用在WLAN室內(nèi)定位環(huán)境中。文檔編號H04W64/00GK101657014SQ200910072858公開日2010年2月24日申請日期2009年9月11日優(yōu)先權(quán)日2009年9月11日發(fā)明者牧周,孟維曉,徐玉濱,沙學(xué)軍,譚學(xué)治,鄧志安,琳馬申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)