本發(fā)明屬于基于指紋的室內(nèi)定位技術(shù)，具體涉及一種基于指紋校準(zhǔn)和指紋轉(zhuǎn)換的室內(nèi)定位方法，用于通信與無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
技術(shù)領(lǐng)域：
。
背景技術(shù)：
：近年來(lái)，隨著移動(dòng)設(shè)備的爆炸性擴(kuò)散和社交網(wǎng)絡(luò)的普及，基于位置的服務(wù)(locationbasedservice，lbs)已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?。室?nèi)基于位置的信息服務(wù)主要包括室內(nèi)導(dǎo)航、物流管理、商品促銷(xiāo)、信息推送服務(wù)等。目前已經(jīng)開(kāi)發(fā)出多種室內(nèi)定位技術(shù)，比如wifi定位、超聲波定位、藍(lán)牙定位等，不同定位技術(shù)有不同的平均定位準(zhǔn)確度，且需要的硬件設(shè)備也不盡相同。其中，由于城市的大多數(shù)區(qū)域已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了wifi信號(hào)覆蓋，如果利用現(xiàn)有的wifi設(shè)施進(jìn)行定位可以大大節(jié)約基礎(chǔ)設(shè)施的成本，因此，基于wifi的室內(nèi)定位技術(shù)得到了廣泛的研究?；趙ifi的室內(nèi)定位技術(shù)主要分為兩類(lèi):基于測(cè)距的定位技術(shù)和基于指紋的定位技術(shù)。前者主要采用基于傳播模型測(cè)距的多邊定位技術(shù)來(lái)推測(cè)目標(biāo)所在位置。然而，在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中，由于隔斷及阻擋等復(fù)雜的室內(nèi)布局，使得傳播模型參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)，導(dǎo)致定位準(zhǔn)確度下降。后者將不同物理位置接收到的不同接入點(diǎn)(ap)的信號(hào)強(qiáng)度構(gòu)成矢量作為相應(yīng)位置的指紋，將不同位置的指紋集中構(gòu)成室內(nèi)指紋地圖，定位時(shí)通過(guò)與室內(nèi)指紋地圖中的指紋進(jìn)行比較實(shí)現(xiàn)定位?，F(xiàn)有基于指紋的定位技術(shù)主要由兩個(gè)階段組成：離線(xiàn)指紋地圖構(gòu)造階段和在線(xiàn)設(shè)備定位階段。離線(xiàn)指紋地圖構(gòu)造階段通常由專(zhuān)業(yè)測(cè)量人員測(cè)量已知位置上的指紋，并構(gòu)建室內(nèi)指紋地圖。在線(xiàn)設(shè)備定位階段主要比較設(shè)備實(shí)時(shí)指紋與指紋地圖中的參考指紋，用基于概率的方法或基于相似度匹配的方法進(jìn)行定位。先前的大量文獻(xiàn)驗(yàn)證，當(dāng)在離線(xiàn)階段和在線(xiàn)階段采用相同的終端設(shè)備時(shí)，基于指紋的定位技術(shù)具有較高的定位準(zhǔn)確度；當(dāng)在這兩個(gè)階段采用不同品牌或型號(hào)的終端設(shè)備時(shí)，定位準(zhǔn)確度會(huì)大幅度下降。不同的接收設(shè)備接收到的指紋的差異主要包括：(1)在相同時(shí)間相同位置接收相同ap的信號(hào)強(qiáng)度值不同；(2)在相同時(shí)間相同位置接受的指紋的維度(接收到的ap數(shù)量)不同。近年來(lái)，一些學(xué)者提出了一些方案來(lái)解決上述終端設(shè)備異構(gòu)的問(wèn)題，主要包括兩個(gè)方面：設(shè)備間校準(zhǔn)和設(shè)備內(nèi)轉(zhuǎn)換。前者的主要思想是任何兩個(gè)終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度之間存在線(xiàn)性關(guān)系。比如有的方案建議通過(guò)添加增益偏差來(lái)修正不同終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值，還有的方案建議選定一個(gè)基準(zhǔn)的終端設(shè)備，利用其它終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值與基準(zhǔn)的終端設(shè)備之間的線(xiàn)性關(guān)系，建立校準(zhǔn)矩陣，將其它終端設(shè)備的接收信號(hào)強(qiáng)度值轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)終端設(shè)備的。這些方案在離線(xiàn)階段需要較大的計(jì)算復(fù)雜度，且沒(méi)有考慮指紋中ap維度不一的問(wèn)題；后者的主要思想是將原始的指紋轉(zhuǎn)換為與設(shè)備無(wú)關(guān)的指紋。比如有的方案建議采用指紋中不同ap差值或是比值作為新的指紋形式，但這種方案會(huì)大大增加指紋的維度；還有些方案建議選定一個(gè)基準(zhǔn)ap，計(jì)算指紋中其他ap與該基準(zhǔn)ap的差值，以該差值作為新的指紋，這種方案存在的問(wèn)題是如何選擇基準(zhǔn)ap。另外，當(dāng)訓(xùn)練指紋包含多種終端設(shè)備的指紋時(shí)，如何利用多種終端設(shè)備的指紋構(gòu)造指紋地圖也是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺陷或改進(jìn)需求，本發(fā)明提供一種基于指紋校準(zhǔn)和指紋轉(zhuǎn)換的室內(nèi)定位方法，其目的在于，解決現(xiàn)有的室內(nèi)指紋地圖構(gòu)建中所存在的采集指紋設(shè)備不同導(dǎo)致的相同位置指紋維度不同和相同位置相同ap信號(hào)強(qiáng)度不同的問(wèn)題，以進(jìn)一步提高移動(dòng)終端定位準(zhǔn)確度。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，按照本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于指紋校準(zhǔn)和指紋轉(zhuǎn)換的室內(nèi)定位方法，包括柵格劃分步驟、柵格支撐指紋集獲取步驟、基于柵格的指紋校準(zhǔn)步驟、基于雙閾值的ap篩選步驟、柵格指紋獲取步驟、柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換步驟和測(cè)試指紋位置評(píng)估步驟；本發(fā)明所用的設(shè)備第i次采樣指紋，設(shè)備指紋，柵格指紋，測(cè)試指紋，柵格支撐指紋集定義為：設(shè)備第i次采樣指紋就是設(shè)備第i次采樣得到的指紋；設(shè)備指紋是指在相同位置相同設(shè)備所有采樣得到指紋的均值；柵格指紋是通過(guò)多個(gè)設(shè)備指紋經(jīng)過(guò)指紋校準(zhǔn)和ap篩選步驟最終計(jì)算得到，每個(gè)柵格中僅包含一個(gè)柵格指紋，可以有多個(gè)設(shè)備的設(shè)備指紋；測(cè)試指紋只是為了檢驗(yàn)所提出方案定位性能的；當(dāng)用戶(hù)位于某未知位置，想要知道該位置時(shí)，打開(kāi)設(shè)備接收到的信號(hào)稱(chēng)為測(cè)試指紋。柵格劃分：為了細(xì)化功能區(qū)域的描述，將功能區(qū)域劃分為更小的單位；柵格支撐指紋集獲?。韩@取柵格支撐指紋集；基于柵格的指紋校準(zhǔn)：對(duì)柵格支撐指紋集進(jìn)行的操作，為了使相同位置不同設(shè)備的指紋中未接收到的ap具有校準(zhǔn)的信號(hào)強(qiáng)度值，若不采用校準(zhǔn)的信號(hào)強(qiáng)度值則會(huì)降低定位性能；基于雙閾值的ap篩選：對(duì)柵格支撐指紋集進(jìn)行的操作，剔除會(huì)降低定位性能的ap；柵格指紋獲?。簩?duì)柵格支撐指紋集進(jìn)行的操作，結(jié)合所有設(shè)備的指紋，給每個(gè)柵格建立一個(gè)柵格指紋；柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換：根據(jù)輸入的需要進(jìn)行位置評(píng)估的測(cè)試指紋，改變測(cè)試指紋與柵格指紋的形式，解決由于設(shè)備不同導(dǎo)致定位性能降低的問(wèn)題；測(cè)試指紋位置評(píng)估：對(duì)測(cè)試指紋實(shí)現(xiàn)定位。在每一個(gè)位置由接收到的多個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度和相應(yīng)的頻段組成的矢量構(gòu)成指紋，每一個(gè)位置的指紋是獨(dú)一無(wú)二的，就像人類(lèi)的指紋。本發(fā)明提出的一種基于指紋校準(zhǔn)和指紋轉(zhuǎn)換的室內(nèi)定位方法，包括柵格劃分步驟、柵格支撐指紋集獲取步驟、基于柵格的指紋校準(zhǔn)步驟、基于雙閾值的ap即接入點(diǎn)篩選步驟、柵格指紋獲取步驟、柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換步驟和測(cè)試指紋位置評(píng)估步驟；本申請(qǐng)中指紋指接收到的多個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度和相應(yīng)的頻段組成的矢量；其中：(1)柵格劃分步驟：將平面目標(biāo)區(qū)域分為s個(gè)相互不重疊的定位區(qū)域，并將每個(gè)定位區(qū)域劃分為大小相近的柵格，記所述平面目標(biāo)區(qū)域的柵格個(gè)數(shù)為g；(并不是所有的功能區(qū)域都有g(shù)個(gè)柵格，而是所有的功能區(qū)域中共包含g個(gè)柵格；因?yàn)槊總€(gè)定位區(qū)域的大小是不盡相同的，柵格的數(shù)量也是不盡相同的)(2)柵格支撐指紋集獲取步驟：采用m(m≥2)個(gè)不同(包括不同型號(hào)和品牌)的終端設(shè)備在每個(gè)柵格中對(duì)信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行多次采樣(理論上，在柵格的不同位置，指紋是不同的；但由于每個(gè)柵格面積較小，我們認(rèn)為在柵格中某一點(diǎn)采樣得到的指紋能夠作為該柵格的代表指紋)，得到的第m個(gè)設(shè)備的第i次采樣為(即該設(shè)備第i次采樣的指紋),其中，表示第m個(gè)設(shè)備第i次采樣的第e個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度值，fe表示第e個(gè)ap所在的頻段；所述頻段指wifi頻段(在中國(guó)包括2.4ghz(2.412～2.472ghz)和5.0ghz(5.725～5.825ghz))；i＝1,2,…nsa(m)，e＝1,2,…nm(i)，nsa(m)表示第m個(gè)設(shè)備在相應(yīng)柵格中采樣的次數(shù)，不同的設(shè)備采樣次數(shù)可以不同；nm(i)表示第m個(gè)設(shè)備第i次采樣獲取的ap數(shù)量(有以下幾個(gè)原因不能每個(gè)ap都采樣到：1，由于ap的覆蓋范圍有限，不同的位置接收到的ap集合是不同的，這是主要原因；2，可能由于障礙物的阻擋或ap損壞，在相同位置采樣得到的ap集合也是有差別的)，m＝1,2,…,m，m表示該柵格中的終端設(shè)備數(shù)量；然后對(duì)每種終端設(shè)備的指紋取平均值其中，表示第m個(gè)設(shè)備接收到第k個(gè)ap的采樣序列的集合，表示集合的大小(由于同一個(gè)設(shè)備在相同位置不同時(shí)間采樣得到的指紋是不完全相同的，即對(duì)某些ap可能存在因此求取指紋的平均值時(shí)，不使用nsa(m)而采用)，rmk表示第m個(gè)終端設(shè)備的指紋中第k個(gè)ap的各次采樣的平均信號(hào)強(qiáng)度值，k＝1,2,…,nm，nm為第m個(gè)終端設(shè)備的采樣中接收到的ap的數(shù)量；對(duì)于任意給定的一個(gè)柵格，得到第m個(gè)終端設(shè)備的指紋：fk表示第k個(gè)ap所在頻段，該柵格的柵格支撐指紋集為f＝{f1,f2,…,fm}；(初始階段，柵格中可能存在多個(gè)設(shè)備多次采樣的指紋；經(jīng)過(guò)本步驟后，柵格中存在多個(gè)設(shè)備的指紋；多個(gè)設(shè)備的指紋合并到一起后就是得到了柵格支撐指紋集，每一個(gè)柵格都有一個(gè)柵格支撐指紋集，只是把不同設(shè)備的指紋的并集給了一個(gè)新的命名，方便后面步驟的處理；經(jīng)過(guò)我們后面步驟的處理，最終柵格中存在一個(gè)由多個(gè)設(shè)備構(gòu)造的柵格指紋；)(3)基于柵格的指紋校準(zhǔn)步驟：在每個(gè)柵格內(nèi)，根據(jù)各個(gè)終端設(shè)備均接收到的ap的信號(hào)強(qiáng)度值，通過(guò)求各個(gè)終端設(shè)備指紋中ap交集的平均來(lái)求取每個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子，各終端設(shè)備對(duì)應(yīng)的每個(gè)校準(zhǔn)因子均為標(biāo)量，校準(zhǔn)因子用于計(jì)算設(shè)備中未接到的部分ap的信號(hào)強(qiáng)度，第m個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子表示為δm，通過(guò)各個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子計(jì)算該終端設(shè)備相對(duì)其他終端設(shè)備中未接收到的ap的信號(hào)強(qiáng)度值，最終使得同一個(gè)柵格中，每個(gè)終端設(shè)備的指紋具有相同數(shù)量的ap(根據(jù)共同收到的ap信號(hào)，校正沒(méi)有共同收到的ap信號(hào)，最后能得到相同的數(shù)量ap)；在每個(gè)柵格內(nèi)，基于柵格的指紋校準(zhǔn)包括以下子步驟：(3-1)對(duì)每個(gè)柵格，將柵格支撐指紋集中的各終端設(shè)備的指紋，構(gòu)造一個(gè)m×n維的rss(receivedsignalstrength，接收到的信號(hào)強(qiáng)度)矩陣rm×n：其中，rmo表示第m個(gè)設(shè)備接收到的第o個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度值；如第m個(gè)設(shè)備未接收到第o個(gè)ap，則將rmo用0表示，需要通過(guò)校準(zhǔn)得到該ap的信號(hào)強(qiáng)度值；n表示所有終端設(shè)備接收到的ap的總數(shù)，o＝1,2,…,n；n≥nm，m＝1,2,…,m；用am表示第m個(gè)設(shè)備接收到的ap集合，auni和aint分別表示柵格中m個(gè)終端設(shè)備接收到的ap集合的并集和交集，則有：n表示所有終端設(shè)備接收到的ap的總數(shù)，n＝|auni|；表示第m個(gè)設(shè)備接收到的ap集合相對(duì)所有設(shè)備接收到的ap集合的補(bǔ)集，對(duì)該設(shè)備而言，在該集合中的ap的信號(hào)強(qiáng)度需要通過(guò)校準(zhǔn)得到；(3-2)根據(jù)集合aint中ap的信號(hào)強(qiáng)度值，求取每個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子δm：其中，表示被所有終端設(shè)備都接收到的第v個(gè)ap信號(hào)強(qiáng)度的平均值，(3-3)利用校準(zhǔn)因子δm，對(duì)于屬于集合(auni-aint)中的第j個(gè)ap，j＝1,2,…,|auni-aint|采用如下公式計(jì)算在未接收到該ap的部分終端設(shè)備中的信號(hào)強(qiáng)度的校準(zhǔn)值rmj：其中，集合dj表示接收到第j個(gè)ap的終端設(shè)備的集合，集合為集合dj的補(bǔ)集，表示未接收到第j個(gè)ap的終端設(shè)備的集合，如果有個(gè)終端設(shè)備未接收到第j個(gè)ap，則共有個(gè)線(xiàn)性方程來(lái)求解個(gè)未知量；(4)基于雙閾值的ap篩選步驟：通過(guò)上一步驟的計(jì)算，矩陣rm×n中的每個(gè)元素要么是終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值，或是通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)強(qiáng)度的校準(zhǔn)值；采用所在wifi頻段信號(hào)強(qiáng)度的閾值，對(duì)于存在校準(zhǔn)值的ap進(jìn)行ap篩選(存在校準(zhǔn)值意味著存在一個(gè)或多個(gè)設(shè)備未接收到的該ap)；根據(jù)不同設(shè)備的信號(hào)強(qiáng)度篩選ap，去掉被剔除的ap及該ap在所有設(shè)備中的信號(hào)強(qiáng)度，當(dāng)存在至少一個(gè)設(shè)備的信號(hào)強(qiáng)度小于相應(yīng)頻段的閾值時(shí)，則剔除該ap；總之，采用的ap篩選原則是：被所有設(shè)備接收到的ap的質(zhì)量，高于信號(hào)強(qiáng)度較大且沒(méi)有被所有設(shè)備接收到的，也高于信號(hào)強(qiáng)度小且沒(méi)有被所有設(shè)備接受到的；(5)柵格指紋獲取步驟：在每個(gè)柵格中，對(duì)于選擇的每個(gè)ap，計(jì)算其在每個(gè)終端設(shè)備的指紋中的信號(hào)強(qiáng)度均值，從而得到每個(gè)柵格的柵格指紋(柵格指紋仍是由ap的信號(hào)強(qiáng)度和相應(yīng)的頻段組成的矢量，只是此處每個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度是通過(guò)計(jì)算在每個(gè)終端設(shè)備中該ap信號(hào)強(qiáng)度均值得到的；一個(gè)柵格中可能包含多個(gè)移動(dòng)終端設(shè)備的設(shè)備指紋，但僅包含一個(gè)柵格指紋)，第g個(gè)柵格的柵格指紋表示為ng表示柵格中經(jīng)過(guò)ap篩選步驟得到質(zhì)量較高的ap的數(shù)量；每個(gè)柵格中都存在柵格支撐指紋集獲取步驟、基于柵格的指紋校準(zhǔn)步驟、基于雙閾值的ap篩選步驟、柵格指紋獲取步驟、柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換步驟；(6)柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換步驟柵格指紋是由不同設(shè)備指紋經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)，ap篩選，計(jì)算平均，得到的一個(gè)新的指紋。在經(jīng)歷上面各步驟后，每個(gè)柵格都具有相應(yīng)的柵格指紋令待定位的測(cè)試指紋為nt表示測(cè)試指紋ft中接收到的ap的數(shù)量；求取測(cè)試指紋與柵格指紋ap集合的交集，并分別計(jì)算測(cè)試指紋與柵格指紋在交集中的所有ap的信號(hào)強(qiáng)度的均值，最后將測(cè)試指紋與柵格指紋在交集中的ap的信號(hào)強(qiáng)度分別減去上述計(jì)算的均值，得到指紋的最終轉(zhuǎn)換形式，使其能夠更好地適用于不同終端設(shè)備的定位；柵格指紋與測(cè)試指紋最終轉(zhuǎn)換形式相對(duì)原柵格指紋與測(cè)試指紋的改變是，ap的數(shù)量有所減少，ap的信號(hào)強(qiáng)度值在原有信號(hào)強(qiáng)度上減去了一個(gè)常數(shù)，該常數(shù)為每個(gè)指紋中所有ap的信號(hào)強(qiáng)度的平均值，因此每個(gè)指紋都對(duì)應(yīng)一個(gè)與其相關(guān)的常數(shù)；具體轉(zhuǎn)換過(guò)程如下：(6-1)求取柵格指紋與測(cè)試指紋ap交集的相應(yīng)信號(hào)強(qiáng)度值：bg和bt分別表示第g柵格指紋與測(cè)試指紋的ap集合，這兩個(gè)ap集合的交集可表示為bint＝bg∩bt；在柵格指紋與測(cè)試指紋中，僅選擇包含于集合bint中的ap，重新構(gòu)成柵格指紋與測(cè)試指紋，則第g個(gè)柵格指紋與測(cè)試指紋可表示為和|bint|表示集合bint的大小；交集的元素相同是指ap是相同的，但該ap的信號(hào)強(qiáng)度值是不相同的；如表達(dá)式fgint和fgint中，rg1和rt1都來(lái)自于相同的ap，但信號(hào)強(qiáng)度值不相等，因?yàn)榻邮盏皆揳p的位置可能是不相同的；(6-2)求取指紋fgint和ftint中所有信號(hào)強(qiáng)度值的平均值分別為：rgu與rtu分別表示柵格指紋fg與測(cè)試指紋ft第u個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度；(6-3)得到的第g個(gè)柵格指紋和測(cè)試指紋最終的轉(zhuǎn)換形式：是柵格指紋的最終轉(zhuǎn)換形式，是測(cè)試指紋的最終轉(zhuǎn)換形式；柵格指紋是通過(guò)步驟：柵格支撐指紋集獲取、基于柵格的指紋校準(zhǔn)、基于雙閾值的ap(接入點(diǎn))篩選、柵格指紋獲取得到的，每個(gè)柵格中都存在一個(gè)柵格指紋；測(cè)試指紋是用戶(hù)想要知道自己位置時(shí)，通過(guò)wifi掃描得到的指紋；(7)測(cè)試指紋位置評(píng)估步驟：采用最鄰近(nearestneighbor，nn)算法，對(duì)設(shè)備指紋進(jìn)行位置評(píng)估，；最鄰近算法是基于指紋定位技術(shù)中常用的一種算法；計(jì)算步驟(6)中得到的測(cè)試指紋與柵格指紋最終轉(zhuǎn)換形式的歐式距離選擇歐式距離最小的柵格的柵格中心作為該測(cè)試指紋的評(píng)估位置；測(cè)試指紋(是用戶(hù)想要知道自己位置時(shí)，通過(guò)wifi掃描得到的指紋)實(shí)際位置與評(píng)估位置的歐氏距離為該測(cè)試指紋的定位誤差：式中，(x,y)是測(cè)試指紋的實(shí)際位置，(xg,yg)是測(cè)試指紋的評(píng)估位置?？梢?jiàn)，本發(fā)明中，要知道一個(gè)測(cè)試指紋的位置，是通過(guò)計(jì)算該測(cè)試指紋與所有柵格指紋的歐式距離，然后選擇歐式距離最小的柵格指紋所在的指紋，作為該測(cè)試指紋的評(píng)估位置，從而實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的室內(nèi)定位。在步驟(3)中，對(duì)指紋中未接收到的部分ap的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行校準(zhǔn)的原因是：不同終端設(shè)備即使在相同時(shí)間點(diǎn)在相同位置進(jìn)行采樣，接收到的指紋矢量中，ap的數(shù)量也存在較大差異。這種差異來(lái)源于兩個(gè)方面：一方面，由于設(shè)備異構(gòu)性問(wèn)題，不同終端設(shè)備對(duì)信號(hào)的感知能力是不同的，對(duì)wifi信號(hào)傳播的頻段的接收能力也是不同的，因此，可能有些終端設(shè)備對(duì)信號(hào)強(qiáng)度相對(duì)較小的信號(hào)感知能力較差，或不能夠接收到特定頻段的信號(hào)；另一方面，由于環(huán)境的瞬時(shí)變化，可能導(dǎo)致采樣時(shí)未接收到部分ap。然而，部分由于設(shè)備接受能力有限或是外界環(huán)境瞬時(shí)變化導(dǎo)致未被所有終端設(shè)備接收到的ap是有區(qū)分能力的，在構(gòu)造柵格指紋時(shí)，如果直接丟棄這種ap，則會(huì)導(dǎo)致定位準(zhǔn)確度下降。優(yōu)選地，所述步驟(4)中基于雙閾值的ap篩選，是根據(jù)每個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度值是否為采集得到的原始信號(hào)或是通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)，以及該ap在每個(gè)終端設(shè)備的指紋中的信號(hào)強(qiáng)度值，進(jìn)行ap篩選，具體包括以下子步驟：(4-1)判斷每個(gè)ap是否被所有終端設(shè)備接收到：針對(duì)柵格中的rss矩陣rm×n，判斷矩陣中每一列的rss值是否全為終端設(shè)備接收到的原始的信號(hào)強(qiáng)度值，是則保留該ap以及相應(yīng)的每個(gè)終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值，在步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣否則，轉(zhuǎn)步驟(4-2)；(4-2)對(duì)于存在信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值的ap，判斷其無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳播所在的頻段：wifi信號(hào)主要在2.4ghz頻段和5.0ghz頻段上傳播，因此，針對(duì)屬于不同頻段的ap，設(shè)置不同的信號(hào)強(qiáng)度閾值對(duì)其進(jìn)行ap篩選；2.4ghz頻段閾值和5.0ghz頻段閾值分別表示為γ2.4和γ5.0；如果ap信號(hào)傳播所在的頻段為2.4ghz頻段，則進(jìn)行步驟(4-3)；如果ap信號(hào)傳播所在的頻段為5.0ghz頻段，則進(jìn)行步驟(4-4)；(4-3)篩選2.4ghz頻段ap:在矩陣rm×n中，判斷相應(yīng)ap所在列的包括終端設(shè)備接收的原始信號(hào)強(qiáng)度值或通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值與2.4ghz頻段閾值γ2.4的大小關(guān)系；如果該列的所有信號(hào)強(qiáng)度值均大于2.4ghz頻段閾值γ2.4，則保留該ap以及該ap所對(duì)應(yīng)列的所有信號(hào)強(qiáng)度值，轉(zhuǎn)步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣否則，剔除該ap及該ap所對(duì)應(yīng)列的所有信號(hào)強(qiáng)度值，并轉(zhuǎn)步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣(4-4)篩選5.0ghz頻段ap:在矩陣rm×n中，判斷該ap所在列的包括終端設(shè)備接收的原始信號(hào)強(qiáng)度值或通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值與5.0ghz頻段閾值γ5.0的大小關(guān)系；如果該列的所有信號(hào)強(qiáng)度值均大于5.0ghz頻段閾值γ5.0，則保留該ap以及該ap所對(duì)應(yīng)列的所有信號(hào)強(qiáng)度值，轉(zhuǎn)步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣否則，剔除該ap及該ap所對(duì)應(yīng)列的所有信號(hào)強(qiáng)度值，并轉(zhuǎn)步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣(4-5)構(gòu)建一個(gè)維的新rss矩陣其中，為剔除相應(yīng)ap后的ap數(shù)目，前述下標(biāo)中，e，k，o，v，j，q均表示不同場(chǎng)景下ap序號(hào)，之所以采用不同的字母，是因?yàn)檫@些字母的取值范圍是不同的；其中，e表示在設(shè)備第i次采樣指紋中的ap的序號(hào)，其取值為e＝1,2,…nm(i)；k表示在設(shè)備指紋中的ap的序號(hào)，其取值為k＝1,2,…,nm；o表示在多個(gè)設(shè)備ap集合的并集的ap序號(hào)，其取值為o＝1,2,…,n；v表示在多個(gè)設(shè)備ap集合的交集的ap序號(hào)，其取值為v＝1,2,…|aint|；j表示在未被所有設(shè)備接收到的ap中的序號(hào)，其取值為j＝1,2,…,|auni-aint|；q表示經(jīng)過(guò)ap篩選步驟后，在多個(gè)設(shè)備ap集合并集的ap序號(hào)，其取值為以上步驟是根據(jù)每個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度值是否為采集得到的原始信號(hào)或是通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)，以及該ap在每個(gè)終端設(shè)備的指紋中的信號(hào)強(qiáng)度值，進(jìn)行ap篩選。步驟(4)中，對(duì)所有終端設(shè)備都接收到的ap直接保留不進(jìn)行ap篩選，而對(duì)被部分終端設(shè)備接收到的ap進(jìn)行ap篩選的原因是：一方面，如果一個(gè)ap能夠被所有終端設(shè)備接收到，則認(rèn)為該ap的質(zhì)量較高，具有較好的可靠性和區(qū)分能力，因此，該ap可以被用來(lái)構(gòu)造柵格指紋；另一方面，對(duì)于僅被部分終端設(shè)備接收到的ap，如果是由于信號(hào)強(qiáng)度值較小，未被部分設(shè)備感知到，則噪聲對(duì)這種ap的影響更大，應(yīng)該丟棄這種ap；如果是由于終端設(shè)備不能夠接收到部分頻段的ap信號(hào)，或是由于環(huán)境的瞬時(shí)變化，導(dǎo)致終端設(shè)備沒(méi)有接收到部分ap，這種ap是具有位置的區(qū)分能力的，丟棄這種ap會(huì)降低定位準(zhǔn)確度，因此需要保留這種ap；步驟(4)中，設(shè)置雙閾值對(duì)部分終端設(shè)備接收到的ap進(jìn)行ap篩選的原因是：室內(nèi)信號(hào)由發(fā)射位置傳播到接收位置主要包括信號(hào)的衍射和信號(hào)的穿透。關(guān)于信號(hào)的衍射，波長(zhǎng)越長(zhǎng)，信號(hào)的衍射能力越強(qiáng)，波長(zhǎng)越短，信號(hào)的衍射能力越弱，這也是為什么遠(yuǎn)距離傳輸需要使用長(zhǎng)波的原因；關(guān)于信號(hào)的穿透，雖然高頻段信號(hào)的能量高，絕對(duì)穿透能力要高，但穿透損耗大，因此衰減也大。下面以wifi信號(hào)2.4ghz頻段和5.0ghz頻段為例進(jìn)行解釋說(shuō)明。2.4ghz頻段信號(hào)頻率小于5.0ghz頻段信號(hào)，波長(zhǎng)大于5.0ghz頻段信號(hào)，因此，相對(duì)2.4ghz頻段信號(hào)，5.0ghz頻段信號(hào)具有較弱的衍射能力和較大的信號(hào)衰減，換而言之，在公式(3)中5.0ghz頻段信號(hào)具有較大的路徑損耗系數(shù)α，即α5.0>α2.4。一方面，如果將一個(gè)2.4ghz頻段和一個(gè)5.0ghz頻段的兩個(gè)ap放在同一個(gè)位置，在這兩個(gè)ap覆蓋范圍內(nèi)的其他兩個(gè)位置p和從公式(3)中，我們能夠得到這兩個(gè)位置的信號(hào)差，5.0ghz頻段的ap在兩個(gè)位置的信號(hào)差別更大，這說(shuō)明5.0ghz頻段的ap具有更好的位置區(qū)分能力；另一方面，對(duì)于2.4ghz頻段信號(hào)，如果在兩個(gè)位置p1和p2接收到的信號(hào)強(qiáng)度分別為和對(duì)于5.0ghz頻段信號(hào)，在另外兩個(gè)位置和接收到的信號(hào)強(qiáng)度分別是和如果則從公式(3)中，我們可得出即兩個(gè)位置p1和p2之間的距離大于另外兩個(gè)位置和之間的距離。如果認(rèn)為信號(hào)差為噪聲信號(hào)，則對(duì)于相同的噪聲，2.4ghz頻段信號(hào)會(huì)造成更大的位置評(píng)估誤差。在步驟(7)中，在實(shí)際中，定位應(yīng)用在投入使用前，每個(gè)柵格都有一個(gè)柵格指紋，當(dāng)用戶(hù)想知道自己的位置時(shí)，可以通過(guò)利用相應(yīng)的app進(jìn)行wifi掃描，得到測(cè)試指紋；通過(guò)比較測(cè)試指紋與每個(gè)柵格的柵格指紋，找到與測(cè)試指紋最相似的柵格指紋，該柵格指紋所在柵格即為該測(cè)試指紋的評(píng)估位置，即把這個(gè)位置反饋給用戶(hù)。測(cè)試指紋在本申請(qǐng)的主要作用是為了檢驗(yàn)和評(píng)估通過(guò)前面幾個(gè)步驟，即柵格劃分步驟、柵格支撐指紋集獲取步驟、基于柵格的指紋校準(zhǔn)步驟、基于雙閾值的ap篩選步驟、柵格指紋獲取步驟得到的每個(gè)柵格的柵格指紋優(yōu)劣，這種優(yōu)劣就是通過(guò)比較測(cè)試指紋評(píng)估位置與實(shí)際位置的差別(以歐式距離度量)得到的，歐式距離越大，則定位結(jié)果越差；因此測(cè)試指紋的實(shí)際位置是我們已知的。以下為本方法對(duì)不同設(shè)備的指紋進(jìn)行校準(zhǔn)的合理性解釋?zhuān)ú煌K端設(shè)備未接收到ap的信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值的存在性及唯一性證明：室內(nèi)無(wú)線(xiàn)電傳播模型可表示為：其中，pt和pr(d)分別表示發(fā)射端的發(fā)射功率和終端設(shè)備的接收功率，d表示發(fā)射端與終端設(shè)備之間的距離，gt和gr分別表示發(fā)射端和接收端的天線(xiàn)增益，λ為信號(hào)的波長(zhǎng)，α為路徑損耗系數(shù)，xσ表示信號(hào)在傳播過(guò)程中受到的噪聲影響。不同終端設(shè)備未接收到ap的信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值的存在性證明：如果不考慮接收端接收設(shè)備的天線(xiàn)增益和噪聲影響，則第k個(gè)ap在距離為dk的物理空間上的信號(hào)強(qiáng)度為(假設(shè)該位置在第k個(gè)ap的覆蓋范圍內(nèi))：因此，當(dāng)天線(xiàn)增益和噪聲影響時(shí)，第m個(gè)終端設(shè)備在該位置接收到第k個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度可以表示為：其中，grm表示第m個(gè)終端設(shè)備的天線(xiàn)增益，zmk表示第k個(gè)ap被第m個(gè)終端設(shè)備接收到時(shí)信號(hào)噪聲的大小。如果柵格中所有終端設(shè)備均接收到了第v個(gè)ap，則所有終端設(shè)備接收到的第v個(gè)ap的平均信號(hào)強(qiáng)度可表示為：其中，理論上，未被第m個(gè)設(shè)備接收到的第j個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度的大小為：根據(jù)公式(1)、(5)和(6)，校準(zhǔn)因子δm可表示為：因此公式(2)的右邊為將公式(7)代入公式(2)的左邊，則公式(2)的左邊為由于噪聲具有隨機(jī)性，若不考慮噪聲大小，則公式(7)是公式(2)的解，即未被第m個(gè)設(shè)備接收到的第j個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值為符合信號(hào)傳播規(guī)律理論解。下面證明解的唯一性：假設(shè)共有個(gè)終端設(shè)備未接收到第j個(gè)ap，則從公式(2)中，我們可以得到個(gè)線(xiàn)性方程來(lái)計(jì)算個(gè)未接收到該ap的終端設(shè)備的校準(zhǔn)值，這個(gè)線(xiàn)性方程如下所示：其中，將上述線(xiàn)性方程轉(zhuǎn)換為矩陣形式為：wx＝y(tǒng)(9)其中，由于系數(shù)矩陣w為滿(mǎn)秩矩陣，因此方程組有唯一解。結(jié)合上面所證明的解存在性，因此，第m個(gè)設(shè)備未接收到的第j個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值唯一，其大小為：且該解符合理論依據(jù)。本發(fā)明公開(kāi)了一種基于指紋校準(zhǔn)和指紋轉(zhuǎn)換的室內(nèi)定位方法。本發(fā)明首先將平面目標(biāo)區(qū)域分為若干相互不重疊的區(qū)域，并將每個(gè)定位區(qū)域劃分為大小基本相等的柵格；采用不同終端設(shè)備在每個(gè)柵格中對(duì)信號(hào)強(qiáng)度多次采樣，獲得柵格支撐指紋集；在每個(gè)柵格內(nèi)，校準(zhǔn)不同終端設(shè)備中未接收到的信號(hào)強(qiáng)度；采用不同頻段閾值對(duì)不同頻段ap進(jìn)行ap篩選，獲取柵格指紋；結(jié)合柵格指紋與測(cè)試指紋，改變柵格指紋與測(cè)試指紋的形式；最后采用nn算法進(jìn)行定位。本發(fā)明能提高異構(gòu)設(shè)備定位準(zhǔn)確度，減少指紋對(duì)比工作量和減少指紋采集工作量。本發(fā)明首先將平面目標(biāo)區(qū)域分為s個(gè)相互不重疊的定位區(qū)域，并將每個(gè)定位區(qū)域劃分為大小相近的柵格；采用不同終端設(shè)備在每個(gè)柵格中對(duì)信號(hào)強(qiáng)度多次采樣，獲得柵格支撐指紋集；在每個(gè)柵格內(nèi)，根據(jù)所有終端設(shè)備都接收到的ap的信號(hào)強(qiáng)度值，求取每個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子，并通過(guò)每個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子校準(zhǔn)不同終端設(shè)備中未接收到的信號(hào)強(qiáng)度；針對(duì)不同的頻段采用不同的閾值，對(duì)于不同頻段ap的信號(hào)強(qiáng)度值進(jìn)行ap篩選，并獲取柵格指紋；結(jié)合柵格指紋與測(cè)試指紋，改變柵格指紋與測(cè)試指紋的形式，使其能夠更好地適用于不同終端設(shè)備的定位；最后采用最鄰近算法進(jìn)行定位。總體而言，通過(guò)本發(fā)明所構(gòu)思的以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明具有下列有益效果：(1)提高異構(gòu)設(shè)備定位準(zhǔn)確度：由于采用了基于柵格的指紋校準(zhǔn)步驟，對(duì)來(lái)自于不同終端設(shè)備的指紋進(jìn)行校準(zhǔn)并構(gòu)造柵格指紋，然后采用柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換步驟，轉(zhuǎn)換柵格指紋與測(cè)試指紋的形式，采用這兩種方法能夠有效地減少不同終端設(shè)備接收信號(hào)的差異帶來(lái)的定位準(zhǔn)確度的下降。(2)減少指紋對(duì)比工作量：建立基于柵格的室內(nèi)指紋地圖，定位階段需要對(duì)比的指紋數(shù)量只與柵格的數(shù)目相關(guān)。由于采用了ap篩選步驟，ap篩選降低了指紋對(duì)比的計(jì)算復(fù)雜度。(3)減少指紋采集工作量：由于只對(duì)柵格支撐指紋集中的指紋進(jìn)行處理，且能夠采用不同終端設(shè)備的指紋構(gòu)造指紋地圖，因此，柵格支撐指紋集也可以采用眾包(crowdsourcing)的方式獲得，在一定程度上可以減少指紋采集工作量。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明的流程示意圖；圖2是本發(fā)明應(yīng)用實(shí)例的定位場(chǎng)景圖；圖3是不同定位方案定位誤差累計(jì)分布圖比較；圖4是2.4ghz頻段閾值對(duì)方案(a)和方案(f)的影響；圖5是5.0ghz頻段閾值對(duì)方案(a)和方案(f)的影響。具體實(shí)施方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。此外，下面所描述的本發(fā)明各個(gè)實(shí)施方式中所涉及到的技術(shù)特征只要彼此之間未構(gòu)成沖突就可以相互組合。為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。此外，下面所描述的本發(fā)明各個(gè)實(shí)施方式中所涉及到的技術(shù)特征只要彼此之間未構(gòu)成沖突就可以相互組合。如圖1所示，本發(fā)明包括柵格劃分步驟、柵格支撐指紋集獲取步驟、基于柵格的指紋校準(zhǔn)步驟、基于雙閾值的ap篩選步驟、柵格指紋獲取步驟、柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換步驟和測(cè)試指紋位置評(píng)估步驟。作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例：(1)柵格劃分步驟：建立平面直角坐標(biāo)系，如圖2所示，將平面目標(biāo)區(qū)域依照其物理結(jié)構(gòu)劃分為5間教室、1間辦公室和1條走廊共7個(gè)相互不重疊的定位區(qū)域，其中奇數(shù)號(hào)教室面積各為10.5×9.56m2，偶數(shù)號(hào)教室面積各為10.5×7.76m2，走廊面積為32.6×3.62m2，各功能區(qū)域間水泥墻厚度為0.3m，在實(shí)施例中僅在5間辦公室和1條走廊上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，總面積約為635.5m2。并將每個(gè)定位區(qū)域劃分為大小相近的柵格。比如，在本實(shí)施例場(chǎng)景中，將功能區(qū)域劃分為長(zhǎng)寬各約為0.6m的柵格，奇數(shù)號(hào)教室可劃分為272個(gè)柵格，偶數(shù)號(hào)教室可劃分為221個(gè)柵格，走廊可劃分為324個(gè)柵格；(2)柵格支撐指紋集獲取步驟：采用m(m≥2)個(gè)不同的終端設(shè)備在每個(gè)柵格中對(duì)信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行多次采樣，得到的第m個(gè)設(shè)備的第i次采樣為其中，表示第m個(gè)設(shè)備第i次采樣的第e個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度值，fe表示第e個(gè)ap所在的頻段；所述頻段指wifi頻段(在中國(guó)包括2.4ghz(2.412～2.472ghz)和5.0ghz(5.725～5.825ghz))；i＝1,2,…nsa(m)，e＝1,2,…nm(i)，nsa(m)表示第m個(gè)設(shè)備在相應(yīng)柵格中采樣的次數(shù)，不同的設(shè)備采樣次數(shù)可以不同；nm(i)表示第m個(gè)設(shè)備第i次采樣獲取的ap數(shù)量，m＝1,2,…,m，m表示該柵格中的終端設(shè)備數(shù)量；然后對(duì)每種終端設(shè)備的指紋取平均值其中，表示第m個(gè)設(shè)備接收到第k個(gè)ap的采樣序列的集合，表示集合的大小(由于同一個(gè)設(shè)備在相同位置不同時(shí)間采樣得到的指紋是不完全相同的，即對(duì)某些ap可能存在因此求取指紋的平均值時(shí)，不使用nsa(m)而采用)，rmk表示第m個(gè)終端設(shè)備的指紋中第k個(gè)ap的各次采樣的平均信號(hào)強(qiáng)度值，k＝1,2,…,nm，nm為第m個(gè)終端設(shè)備的采樣中接收到的ap的數(shù)量；對(duì)于任意給定的一個(gè)柵格，得到第m個(gè)終端設(shè)備的指紋：fk表示第k個(gè)ap所在頻段，該柵格的柵格支撐指紋集為f＝{f1,f2,…,fm}；在實(shí)施例中，采用meizumx5和huawei兩種終端設(shè)備在柵格中心進(jìn)行信號(hào)強(qiáng)度的采集，采集的指紋分為兩個(gè)部分：一部分為訓(xùn)練指紋，對(duì)每種終端設(shè)備，分別得到1656個(gè)訓(xùn)練指紋，每個(gè)訓(xùn)練指紋是10次采樣指紋的平均，wifi采樣的頻率為1hz。其中，huawei設(shè)備僅能夠接收2.4ghz頻段ap信號(hào)，meizumx5能夠接收2.4ghz頻段信號(hào)和5.0ghz頻段信號(hào)。圖2教室409中黑點(diǎn)表示訓(xùn)練指紋的分布情況。另一部分為測(cè)試指紋，共采集了637個(gè)測(cè)試指紋，其間隔為1m×1m，均勻地分布在該目標(biāo)區(qū)域中，每個(gè)測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行20秒采樣，測(cè)試點(diǎn)位置已知，每秒采樣一次，取20次采樣的平均作為測(cè)試指紋；(3)基于柵格的指紋校準(zhǔn)步驟：在每個(gè)柵格內(nèi)，根據(jù)各個(gè)終端設(shè)備均接收到的ap的信號(hào)強(qiáng)度值，通過(guò)求各個(gè)終端設(shè)備指紋中ap交集的平均來(lái)求取每個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子，各終端設(shè)備對(duì)應(yīng)的每個(gè)校準(zhǔn)因子均為標(biāo)量，校準(zhǔn)因子用于計(jì)算設(shè)備中未接到的部分ap的信號(hào)強(qiáng)度，第m個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子表示為δm，通過(guò)各個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子計(jì)算該終端設(shè)備相對(duì)其他終端設(shè)備中未接收到的ap的信號(hào)強(qiáng)度值，最終使得同一個(gè)柵格中，每個(gè)終端設(shè)備的指紋具有相同數(shù)量的ap；在每個(gè)柵格內(nèi)，基于柵格的指紋校準(zhǔn)包括以下子步驟：(3-1)對(duì)每個(gè)柵格，將柵格支撐指紋集中的各終端設(shè)備的指紋，構(gòu)造一個(gè)m×n維的rss(receivedsignalstrength，接收到的信號(hào)強(qiáng)度)矩陣rm×n：其中，rmo表示第m個(gè)設(shè)備接收到的第o個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度值；如第m個(gè)設(shè)備未接收到第o個(gè)ap，則將rmo用0表示，需要通過(guò)校準(zhǔn)得到該ap的信號(hào)強(qiáng)度值；n表示所有終端設(shè)備接收到的ap的總數(shù)，n＝|auni|,o＝1,2,…,n；n≥nm，m＝1,2,…,m；用am表示第m個(gè)設(shè)備接收到的ap集合，auni和aint分別表示柵格中m個(gè)終端設(shè)備接收到的ap集合的并集和交集，則有：n表示所有終端設(shè)備接收到的ap的總數(shù)，n＝|auni|；表示第m個(gè)設(shè)備接收到的ap集合相對(duì)所有設(shè)備接收到的ap集合的補(bǔ)集，對(duì)該設(shè)備而言，在該集合中的ap的信號(hào)強(qiáng)度需要通過(guò)校準(zhǔn)得到；(3-2)根據(jù)集合aint中ap的信號(hào)強(qiáng)度值，求取每個(gè)終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子δm：其中，表示被所有終端設(shè)備都接收到的第v個(gè)ap信號(hào)強(qiáng)度的平均值，(3-3)利用校準(zhǔn)因子δm，對(duì)于屬于集合(auni-aint)中的第j個(gè)ap，j＝1,2,…,|auni-aint|采用如下公式計(jì)算在未接收到該ap的部分終端設(shè)備中的信號(hào)強(qiáng)度的校準(zhǔn)值rmj：其中，集合dj表示接收到第j個(gè)ap的終端設(shè)備的集合，集合為集合dj的補(bǔ)集，表示未接收到第j個(gè)ap的終端設(shè)備的集合，如果有個(gè)終端設(shè)備未接收到第j個(gè)ap，則共有個(gè)線(xiàn)性方程來(lái)求解個(gè)未知量；在實(shí)施例中，所建立的矩陣的維度為2×n，n表示在相應(yīng)柵格兩種終端設(shè)備指紋中，ap并集中ap的數(shù)量，可通過(guò)公式(1)求取兩種終端設(shè)備的校準(zhǔn)因子，然后利用公式(2)校準(zhǔn)一終端設(shè)備相對(duì)另一終端設(shè)備未接收到的ap的信號(hào)強(qiáng)度。(4)基于雙閾值的ap篩選步驟：通過(guò)上一步驟的計(jì)算，矩陣rm×n中的每個(gè)元素要么是終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值，或是通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)強(qiáng)度的校準(zhǔn)值；采用所在wifi頻段信號(hào)強(qiáng)度的閾值(2.4ghz頻段閾值和5.0ghz頻段閾值分別表示為γ2.4(-70dbm<γ2.4<-60dbm)和γ5.0(-86dbm<γ5.0<-76dbm))，對(duì)于存在校準(zhǔn)值的ap進(jìn)行ap篩選；根據(jù)不同設(shè)備的信號(hào)強(qiáng)度篩選ap，去掉被剔除的ap及該ap在所有設(shè)備中的信號(hào)強(qiáng)度，當(dāng)存在至少一個(gè)設(shè)備的信號(hào)強(qiáng)度小于相應(yīng)頻段的閾值時(shí)，則剔除該ap；基于雙閾值的ap篩選包括以下子步驟：(4-1)判斷每個(gè)ap是否被所有終端設(shè)備接收到：針對(duì)柵格中的rss矩陣rm×n，判斷矩陣中每一列的rss值是否全為終端設(shè)備接收到的原始的信號(hào)強(qiáng)度值，是則保留該ap以及相應(yīng)的每個(gè)終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值，在步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣否則，轉(zhuǎn)步驟(4-2)；(4-2)對(duì)于存在信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值的ap，判斷其無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳播所在的頻段：wifi信號(hào)主要在2.4ghz頻段和5.0ghz頻段上傳播，因此，針對(duì)屬于不同頻段的ap，設(shè)置不同的信號(hào)強(qiáng)度閾值對(duì)其進(jìn)行ap篩選；2.4ghz頻段閾值和5.0ghz頻段閾值分別表示為γ2.4(-70dbm<γ2.4<-60dbm)和γ5.0(-86dbm<γ5.0<-76dbm)；如果ap信號(hào)傳播所在的頻段為2.4ghz頻段，則進(jìn)行步驟(4-3)；如果ap信號(hào)傳播所在的頻段為5.0ghz頻段，則進(jìn)行步驟(4-4)；(4-3)篩選2.4ghz頻段ap:在矩陣rm×n中，判斷相應(yīng)ap所在列的包括終端設(shè)備接收的原始信號(hào)強(qiáng)度值或通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值與2.4ghz頻段閾值γ2.4的大小關(guān)系；如果該列的所有信號(hào)強(qiáng)度值均大于2.4ghz頻段閾值γ2.4，則保留該ap以及該ap所對(duì)應(yīng)列的所有信號(hào)強(qiáng)度值，轉(zhuǎn)步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣否則，剔除該ap及該ap所對(duì)應(yīng)列的所有信號(hào)強(qiáng)度值，并轉(zhuǎn)步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣(4-4)篩選5.0ghz頻段ap:在矩陣rm×n中，判斷該ap所在列的包括終端設(shè)備接收的原始信號(hào)強(qiáng)度值或通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)強(qiáng)度校準(zhǔn)值與5.0ghz頻段閾值γ5.0的大小關(guān)系；如果該列的所有信號(hào)強(qiáng)度值均大于5.0ghz頻段閾值γ5.0，則保留該ap以及該ap所對(duì)應(yīng)列的所有信號(hào)強(qiáng)度值，轉(zhuǎn)步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣否則，剔除該ap及該ap所對(duì)應(yīng)列的所有信號(hào)強(qiáng)度值，并轉(zhuǎn)步驟(4-5)用于構(gòu)建矩陣(4-5)構(gòu)建一個(gè)維的新rss矩陣其中，為剔除相應(yīng)ap后的ap數(shù)目，以上步驟是根據(jù)每個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度值是否為采集得到的原始信號(hào)或是通過(guò)校準(zhǔn)得到的信號(hào)，以及該ap在每個(gè)終端設(shè)備的指紋中的信號(hào)強(qiáng)度值，進(jìn)行ap篩選；(5)柵格指紋獲取步驟：在每個(gè)柵格中，對(duì)于選擇的每個(gè)ap，計(jì)算其在每個(gè)終端設(shè)備的指紋中的信號(hào)強(qiáng)度均值，從而得到每個(gè)柵格的柵格指紋，第g個(gè)柵格的柵格指紋表示為ng表示柵格中經(jīng)過(guò)ap篩選步驟得到質(zhì)量較高的ap的數(shù)量；(6)柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換步驟：在經(jīng)歷上面各步驟后，每個(gè)柵格都具有相應(yīng)的柵格指紋令待定位的測(cè)試指紋為nt表示測(cè)試指紋ft中接收到的ap的數(shù)量。求取測(cè)試指紋與柵格指紋ap集合的交集，并分別計(jì)算測(cè)試指紋與柵格指紋在交集中的所有ap的信號(hào)強(qiáng)度的均值，最后將測(cè)試指紋與柵格指紋在交集中的ap的信號(hào)強(qiáng)度分別減去上述計(jì)算的均值，得到指紋的最終轉(zhuǎn)換形式，使其能夠更好地適用于不同終端設(shè)備的定位；(6-1)求取柵格指紋與測(cè)試指紋ap交集的相應(yīng)信號(hào)強(qiáng)度值：bg和bt分別表示第g柵格指紋與測(cè)試指紋的ap集合，這兩個(gè)ap集合的交集可表示為bint＝bg∩bt。在柵格指紋與測(cè)試指紋中僅選擇bint中的ap的相應(yīng)信號(hào)強(qiáng)度值構(gòu)成僅含交集的柵格指紋與測(cè)試指紋的形式，則第g個(gè)柵格指紋與測(cè)試指紋可表示為和|bint|表示集合bint的大??；(6-2)求取指紋fgint和ftint中所有信號(hào)強(qiáng)度值的平均值分別為：(6-3)得到的第g個(gè)柵格指紋和測(cè)試指紋最終的轉(zhuǎn)換形式：(7)測(cè)試指紋位置評(píng)估步驟：采用最鄰近(nearestneighbor，nn)算法對(duì)測(cè)試指紋進(jìn)行位置評(píng)估，計(jì)算步驟(6)中得到的測(cè)試指紋與柵格指紋最終轉(zhuǎn)換形式的歐式距離最終選擇歐式距離最小的柵格的柵格中心作為該測(cè)試指紋的評(píng)估位置。測(cè)試指紋實(shí)際位置與評(píng)估位置的歐氏距離為該測(cè)試指紋的定位誤差：式中，(x,y)是測(cè)試指紋的實(shí)際位置，(xg,yg)是測(cè)試指紋的評(píng)估位置。為了比較本發(fā)明中提出的基于柵格的指紋校準(zhǔn)、基于雙閾值的ap篩選和柵格指紋與測(cè)試指紋轉(zhuǎn)換的性能共測(cè)試了6種方案的定位準(zhǔn)確度，分別是：(a)本發(fā)明提出的方案，即采用了本發(fā)明所提出的所有步驟；(b)采用不同終端設(shè)備交集aint中的ap，求取每個(gè)ap在所有終端設(shè)備接收到信號(hào)強(qiáng)度的平均值，構(gòu)造柵格指紋，然后采用本發(fā)明的步驟(6)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最后采用步驟(7)進(jìn)行定位；(c)采用不同終端設(shè)備并集auni中的ap，對(duì)于終端設(shè)備中未接收到的ap，對(duì)其賦一個(gè)較小的信號(hào)強(qiáng)度值-100dbm，計(jì)算每個(gè)ap的平均信號(hào)強(qiáng)度，構(gòu)造柵格指紋，然后采用本發(fā)明的步驟(6)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最后采用步驟(7)進(jìn)行定位；(d)采用不同終端設(shè)備并集auni中的ap，直接計(jì)算每個(gè)ap被部分或所有終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值的均值，構(gòu)造柵格指紋，然后采用本發(fā)明的步驟(6)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最后采用步驟(7)進(jìn)行定位；(e)該方案僅不采用本發(fā)明的步驟(3)，對(duì)于屬于集合auni-aint中的ap，采用步驟(4)進(jìn)行ap篩選，然后對(duì)不同終端設(shè)備并集auni中保留的ap，直接計(jì)算每個(gè)ap被部分或所有終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值的均值，構(gòu)造柵格指紋，并采用本發(fā)明的步驟(6)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最后采用步驟(7)進(jìn)行定位；(f)采用不同終端設(shè)備并集auni中的ap，直接計(jì)算每個(gè)ap被部分或所有終端設(shè)備接收到的信號(hào)強(qiáng)度值的均值，將指紋中每個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度均減去相應(yīng)指紋中所有ap信號(hào)強(qiáng)度的平均值，構(gòu)造柵格指紋，然后將測(cè)試指紋中每個(gè)ap的信號(hào)強(qiáng)度均減去相應(yīng)測(cè)試指紋中所有ap信號(hào)強(qiáng)度的平均值，最后采用平均nn算法進(jìn)行定位。圖3表示方案(a)、(b)、(c)、(d)、(e)和(f)的定位誤差累計(jì)分布，表1給出了這六種方案的平均定位誤差、50％定位誤差和90％定位誤差。其中，γ2.4＝-64dbm，γ5.0＝-78dbm。結(jié)合圖3以及表1可以看出方案(a)相對(duì)其他方案具有較好的定位性能。將方案(a)和方案(b)比較，結(jié)果證明僅采用不同終端設(shè)備ap的交集，減少了指紋的維度，會(huì)導(dǎo)致定位性能的降低；將方案(a)和方案(c)、(d)比較，結(jié)果證明采用不同終端設(shè)備ap的并集會(huì)增加指紋中噪聲ap的影響，導(dǎo)致定位準(zhǔn)確度降低；將方案(a)和方案(e)比較，結(jié)果證明采用基于柵格的指紋校準(zhǔn)能夠提高定位的準(zhǔn)確度；將方案(a)和方案(f)比較，結(jié)果證明結(jié)合柵格指紋與測(cè)試指紋在在線(xiàn)階段對(duì)指紋進(jìn)行柵格指紋轉(zhuǎn)換，比在離線(xiàn)階段單獨(dú)對(duì)柵格指紋進(jìn)行轉(zhuǎn)換效果要好；另外，比較方案(c)和(d)，結(jié)果證明對(duì)終端設(shè)備未接收到的信號(hào)賦一個(gè)較小的信號(hào)強(qiáng)度不是一個(gè)很好的選擇。表1定位誤差(m)(a)(b)(c)(d)(e)(f)mean1.411.62.592.251.657.4150％0.921.142.021.361.086.3990％3.13.446.015.524.114.13圖4和圖5分別檢測(cè)了2.4ghz頻段和5.0ghz頻段設(shè)置不同閾值對(duì)方案(a)和方案(e)定位性能的影響，圖4及表2中γ5.0＝-78dbm，圖5及表3中γ2.4＝-65dbm，盒圖中的虛線(xiàn)表示平均定位誤差，盒圖中的實(shí)線(xiàn)表示50％定位誤差。表2和表3分別給出了2.4ghz頻段和5.0ghz頻段設(shè)置不同閾值時(shí)，方案(a)和方案(e)的平均定位誤差、25％定位誤差、50％定位誤差和75％定位誤差。結(jié)合圖以及表格可以看出我們提出的方案(a)具有較好的定位性能。表2表3本領(lǐng)域的技術(shù)人員容易理解，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)12