一種基于地理指紋的室內(nèi)被動(dòng)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種基于地理指紋的室內(nèi)被動(dòng)定 位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著基于位置服務(wù)技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的室內(nèi)定位系統(tǒng)如GPS等已經(jīng)得到普遍的發(fā) 展和運(yùn)用。由于GPS信號在室內(nèi)的微弱性，使得其并不能運(yùn)用于室內(nèi)定位服務(wù)中。因此，涌 現(xiàn)出一大批室內(nèi)定位技術(shù)，如射頻識別技術(shù)（RFID)，藍(lán)牙技術(shù)（BlueTooth)以及室內(nèi)WLAN 定位技術(shù)。隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，目前室內(nèi)普遍部署著無線局域網(wǎng)，因此，低成本低風(fēng) 險(xiǎn)使得室內(nèi)WLAN定位技術(shù)成為目前最為主流的技術(shù)。
[0003] 現(xiàn)有的WLAN網(wǎng)絡(luò)通常利用最近鄰（NearestNeighborhood,NN)分類算法在室內(nèi) 進(jìn)行主動(dòng)定位。但是，在利用最近鄰分類算法在室內(nèi)主動(dòng)定位的過程中，由于環(huán)境改變，如 障礙的距離、人體的活動(dòng)以及周圍附近的其他WLAN設(shè)備產(chǎn)生的干擾等使得接收到的RSS值 產(chǎn)生非正態(tài)分布，甚至產(chǎn)生雙峰值以及三峰值分布。而傳統(tǒng)的最近鄰算法中僅僅采用接入 點(diǎn)AP(AccessPoint)接收到的信號強(qiáng)度RSS(ReceivedSignalStrength)的均值進(jìn)行計(jì) 算，因此，具有較高的定位誤差。
[0004] 在公開號為CN101657014A，發(fā)明名稱為"基于近鄰概率法的WLAN室內(nèi)定位方法" 的專利申請中公開了一種基于近鄰概率法的WLAN室內(nèi)定位方法。其主要是利用K近鄰法（K NearestNeighborhood,KNN)首先確定前q個(gè)具有較小歐幾里得距離的參考點(diǎn)，而后根據(jù) 這q個(gè)不同參考點(diǎn)的歐式距離差異來確定其不同位置的先驗(yàn)概率，從而解決現(xiàn)有室內(nèi)概率 定位方法中，先驗(yàn)概率不確定帶來的定位偏差問題。這種根據(jù)計(jì)算定位點(diǎn)與參考點(diǎn)處的歐 式距離，后根據(jù)歐式距離的差異性來得到不同參考點(diǎn)處的位置先驗(yàn)信息，僅僅是考慮到前q 個(gè)參考點(diǎn)處的概率性但是沒有將所有參考點(diǎn)納入概率范圍。因此，在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境和人員 流動(dòng)場景中的RSS概率分布異常情況下，會(huì)導(dǎo)致的真實(shí)位置可能產(chǎn)生更大的歐式距離，因 此可能會(huì)導(dǎo)致定位誤差偏離。
[0005] 這是由于在室內(nèi)定位系統(tǒng)中，由于室內(nèi)復(fù)雜變化環(huán)境和周圍諸多同頻段信號的干 擾，基于地理指紋匹配采集的RSS值并不總是服從其真實(shí)分布，數(shù)據(jù)采集上的偏差導(dǎo)致算 法精度性的下降。
[0006] 因此，亟需一種能夠在RSS值為非高斯分布的復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行室內(nèi)定位的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中在復(fù)雜環(huán)境下RSS值為非高斯分布時(shí)，室內(nèi)定 位不夠精確的缺陷。
[0008] 本發(fā)明提供一種基于地理指紋的室內(nèi)被動(dòng)定位方法，包括：
[0009] 在移動(dòng)終端為離線狀態(tài)的情況下，利用接入點(diǎn)設(shè)備采集移動(dòng)終端位于參考點(diǎn)處的 接收信號強(qiáng)度值RSS，統(tǒng)計(jì)在一段時(shí)間內(nèi)接入點(diǎn)設(shè)備采集到RSS值的先驗(yàn)概率；
[0010] 根據(jù)各參考點(diǎn)處的坐標(biāo)位置、RSS值和先驗(yàn)概率構(gòu)建地理指紋數(shù)據(jù)庫；
[0011] 在移動(dòng)終端為在線狀態(tài)的情況下，測試移動(dòng)終端在測試點(diǎn)處的RSS值；
[0012] 根據(jù)移動(dòng)終端在測試點(diǎn)處的RSS值，基于先驗(yàn)概率最近鄰算法將測試點(diǎn)與地理指 紋數(shù)據(jù)庫中的參考點(diǎn)進(jìn)行匹配，確定移動(dòng)終端的定位位置。
[0013] 在一個(gè)實(shí)施例中，在利用接入點(diǎn)設(shè)備采集移動(dòng)終端位于參考點(diǎn)處的接收信號強(qiáng)度 值RSS的步驟中，
[0014] 使接入點(diǎn)設(shè)備工作在偵聽模式，監(jiān)聽由移動(dòng)終端在參考點(diǎn)處發(fā)送的探測請求幀， 提取探測請求幀中的時(shí)間戳和RSS值。
[0015] 在一個(gè)實(shí)施例中，在構(gòu)建地理指紋數(shù)據(jù)庫之前還包括預(yù)處理步驟：
[0016] 將參考點(diǎn)處不滿足預(yù)設(shè)接收強(qiáng)度閾值標(biāo)準(zhǔn)的RSS值刪除，且將低于預(yù)設(shè)概率閾值 的先驗(yàn)概率值刪除。
[0017] 在一個(gè)實(shí)施例中，預(yù)設(shè)接收強(qiáng)度閾值標(biāo)準(zhǔn)為-90dBm〈RSS〈-ldBm，所述預(yù)設(shè)概率閾 值為3%。
[0018] 在一個(gè)實(shí)施例中，在確定移動(dòng)終端的定位位置的步驟中，
[0019] 選擇地理指紋數(shù)據(jù)庫的參考點(diǎn)中與測試點(diǎn)差別最小的K個(gè)參考點(diǎn)，計(jì)算K個(gè)參考 點(diǎn)的平均坐標(biāo)得到定位位置。
[0020] 在一個(gè)實(shí)施例中，在將測試點(diǎn)與地理指紋數(shù)據(jù)庫中的參考點(diǎn)進(jìn)行匹配的步驟中，
[0021] 根據(jù)移動(dòng)終端在測試點(diǎn)處的RSS值、參考點(diǎn)處的RSS值和先驗(yàn)概率，通過P-KNN算 法計(jì)算測試點(diǎn)與參考點(diǎn)的歐式距離；
[0022] 提取歐式距離最短的前K個(gè)參考點(diǎn)，作為地理指紋數(shù)據(jù)庫中的參考點(diǎn)與測試點(diǎn)差 別最小的K個(gè)參考點(diǎn)。
[0023] 在一個(gè)實(shí)施例中，測試點(diǎn)與參考點(diǎn)的歐式距離表示為：
[0024]
[0025] 其中，m為無線接入點(diǎn)設(shè)備AP的數(shù)量，n為離線階段每個(gè)AP獲取的RSS離散數(shù)值 的數(shù)量，P#表示第j個(gè)AP獲取的第i個(gè)RSS離散數(shù)值的先驗(yàn)概率，RSSt為在線階段實(shí)時(shí)測 量的RSS數(shù)值，RSSm為第j個(gè)AP獲取的第i個(gè)RSS離散數(shù)值。
[0026] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述移動(dòng)終端具有Wi-Fi收發(fā)模塊。
[0027] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述地理指紋數(shù)據(jù)庫包括各個(gè)參考點(diǎn)的特征集，其中，表示參考 點(diǎn)特征的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括每個(gè)AP在離線階段獲取的RSS值的離散數(shù)值和先驗(yàn)概率。
[0028] 本發(fā)明的實(shí)施例提供一種基于地理指紋的室內(nèi)被動(dòng)定位方法，將先驗(yàn)概率應(yīng)用于 K最近鄰算法中來實(shí)現(xiàn)定位，與現(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù)相比，實(shí)現(xiàn)在同樣時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù) 雜度下的定位精度提升。另一方面，還提供一種新型的獲取RSS技術(shù)來監(jiān)督無線終端。在 獲取RSS值時(shí)，移動(dòng)終端并未和接入點(diǎn)設(shè)備連接，在移動(dòng)終端僅僅打開Wi-Fi功能，即可實(shí) 現(xiàn)移動(dòng)終端的RSS捕獲，同時(shí)對于在更加復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下以及在室內(nèi)變化波動(dòng)較大的下也 能夠較好地實(shí)現(xiàn)定位和監(jiān)督功能。
[0029] 本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變 得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在說明書、權(quán)利 要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。
【附圖說明】
[0030] 附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實(shí) 施例共同用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中：
[0031] 圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的基于地理指紋的室內(nèi)被動(dòng)定位方法的原理性示意圖；
[0032] 圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的基于地理指紋的室內(nèi)被動(dòng)定位方法的步驟流程圖；
[0033] 圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的Wi-Fi被動(dòng)檢測的原理性示意圖；
[0034] 圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的地理指紋數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0035] 圖5是RSS統(tǒng)計(jì)分布圖的一個(gè)示例；
[0036] 圖6是RSS雙峰高斯統(tǒng)計(jì)分布圖的一個(gè)示例；
[0037] 圖7是KNN算法與P-KNN算法測試點(diǎn)定位結(jié)果示意圖；
[0038] 圖8是KNN算法與P-KNN算法室內(nèi)定位結(jié)果的⑶F曲線圖。
【具體實(shí)施方式】
[0039] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，以下結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步 地詳細(xì)說明。
[0040] 對于室內(nèi)定位而言，確定性定位算法與概率性定位算法是兩個(gè)主要的室內(nèi)定位算 法。但是，由于在離線采集接收信號強(qiáng)度值階段，由于室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境和同頻段的無線干擾 等，RSS統(tǒng)計(jì)分布并不是服從理想的高斯分布。更有甚者，可能會(huì)出現(xiàn)雙峰高斯的情況。因 此在現(xiàn)有技術(shù)的最近鄰定位算法中，存在以下兩個(gè)方面的問題。第一，在離線階段采集到的 數(shù)據(jù)如何預(yù)處理，以及對于RSS統(tǒng)計(jì)分布特性不服從高斯分布的采樣點(diǎn)，不能簡單的利用 它的統(tǒng)計(jì)平均值來進(jìn)行歐式距離計(jì)算。第二，對于概率性定位算法，算法復(fù)雜度較高，例如 貝葉斯分類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，在利用到接收信號強(qiáng)度的先驗(yàn)概率的同時(shí)，如何避免在概率性定 位算法中降低算法復(fù)雜度。
[0041] 本發(fā)明的申請人發(fā)現(xiàn)，先驗(yàn)概率會(huì)在較大程度上影響最近鄰算法所需的距離值。 同時(shí)，由于目前主流室內(nèi)主動(dòng)定位方法普遍存在，因此，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種被動(dòng)定 位數(shù)據(jù)采集方法，移動(dòng)終端MT(mobileterminal)具有Wi-Fi收發(fā)模塊，使移動(dòng)終端打開 Wi-Fi功能，利用移動(dòng)終端發(fā)出的掃描信號，由室內(nèi)部署的AP檢測該掃描信號，通過服務(wù)器 端捕獲移動(dòng)終端的接收信號強(qiáng)度值RSS。在此過程中，移動(dòng)終端與AP沒有連接。本發(fā)明的 實(shí)施例通過加入先驗(yàn)概率來進(jìn)行最近鄰分類算法來定位，并在AP端直接獲取沒有連接的 移動(dòng)終端RSS值，在進(jìn)一步提高室內(nèi)定位精度的同時(shí)，能夠?qū)⑹覂?nèi)定位算法用于具有Wi-Fi 功能終端的檢測。
[0042] 如圖1所示，本發(fā)明的實(shí)施例首先在離線階段在室內(nèi)各個(gè)參考點(diǎn)處檢測移動(dòng)終端 的RSS離散值，每個(gè)AP獲取的RSS組成一個(gè)向量，同時(shí)計(jì)算在一段時(shí)間內(nèi)每個(gè)AP上RSS值 對應(yīng)的先驗(yàn)概率。這些概率值和RSS數(shù)值組成一個(gè)矩陣叫做離線地圖，也叫做指紋庫。然 后，在在線階段實(shí)時(shí)獲取的來自移動(dòng)終端的RSS數(shù)值，通過先驗(yàn)概率最近鄰算法與指紋庫 里的每個(gè)參考點(diǎn)的RSS值做匹配運(yùn)算，取出差別最小的前K個(gè)參考點(diǎn)，最終利用這些選出的 參考點(diǎn)的坐標(biāo)取平均值得到最終的定位結(jié)果。
[0043] 下文通過具體的實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0044] 實(shí)施例
[0045] 圖2是本實(shí)施例提供的基于地理指紋的室內(nèi)被動(dòng)定位方法的步驟流程圖。
[0046] 首先，在移動(dòng)終端為離線狀態(tài)的情況下，利用接入點(diǎn)設(shè)備采集移動(dòng)終端位于參考 點(diǎn)處的接收信號強(qiáng)度值RSS，統(tǒng)計(jì)在一段時(shí)間內(nèi)接入點(diǎn)設(shè)備采集到RSS值的先驗(yàn)概率（步驟 S210)〇
[0047] Wi-Fi移動(dòng)終端首先需要通過主動(dòng)/被動(dòng)掃描發(fā)現(xiàn)周圍的無線服務(wù)，再通過認(rèn)證 和關(guān)聯(lián)兩個(gè)過程后，才能和AP建立連接，最終接入無線局域網(wǎng)。
[0048]Wi-Fi移動(dòng)終端有兩種方式可以獲取到周圍的無線網(wǎng)絡(luò)信息：一種是被動(dòng)掃描， 移動(dòng)終端只是通過監(jiān)聽周圍AP發(fā)送的Beacon(信標(biāo)幀），該幀提供了AP以及RSS信息 等；另外一種為主動(dòng)掃描，移動(dòng)終端在掃描的時(shí)候，同時(shí)主動(dòng)發(fā)送一個(gè)探測請求幀（Probe Request幀），通過收到探測響應(yīng)幀（ProbeResponse)獲取網(wǎng)絡(luò)信號。與現(xiàn)有技術(shù)不同的 是，本步驟中利用移動(dòng)終端MT主動(dòng)掃描方式來連接無線接入點(diǎn)AP，對AP而言是被動(dòng)接收 RSS〇
[0049] 如圖3所示，Wi-Fi被動(dòng)檢測過程包括移動(dòng)終端MT發(fā)送和無線接入點(diǎn)AP監(jiān)聽兩 個(gè)過程。
[0050] 現(xiàn)有技術(shù)中定位算法中都是利用移動(dòng)終端連接到無線接入點(diǎn)，繼而通過無線接入 點(diǎn)或者移動(dòng)終端來獲取所需要的信號強(qiáng)度值。本發(fā)明的申請人通過研宄發(fā)現(xiàn)，移動(dòng)終端發(fā) 出的探測請求幀里面包含有MAC地址，網(wǎng)絡(luò)地址Address，時(shí)間戳Timestamp等值。使接入 點(diǎn)工作在偵聽模式，監(jiān)聽由移動(dòng)終端在參考點(diǎn)處發(fā)送的探測請求幀，提取探測請求幀中的 MAC地址、時(shí)間戳和RSS值。
[0051] 預(yù)