一種基于室內(nèi)定位系統(tǒng)的rssi卡爾曼濾波方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及室內(nèi)精確定位領(lǐng)域，提出一種基于室內(nèi)定位系統(tǒng)的RSSIReceived Si即alStrengthIndication接收的信號(hào)強(qiáng)度指示）卡爾曼濾波方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 室內(nèi)定位是指在室內(nèi)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)位置定位，主要采用無(wú)線(xiàn)通訊、基站定位、慣導(dǎo) 定位等多種技術(shù)集成形成一套室內(nèi)位置定位體系，從而實(shí)現(xiàn)人員、物體等在室內(nèi)空間中 的位置監(jiān)控。常見(jiàn)的室內(nèi)無(wú)線(xiàn)定位的技術(shù)有：Wi-Fi、藍(lán)牙、紅外線(xiàn)、超寬帶、RFID(Radio 化equen巧Identification射頻識(shí)別）、Zi濁ee(紫蜂）和超聲波。然而Wi-Fi信號(hào)容易受 到其他信號(hào)干擾，紅外信號(hào)傳輸距離短容易被墻壁等障礙物干擾的特點(diǎn)限制了它們?cè)趥鹘y(tǒng) 移動(dòng)終端上的應(yīng)用；而超帶寬、RFID、Zi濁ee和超聲波信號(hào)在現(xiàn)有的移動(dòng)終端中暫時(shí)難W 搭載。因而綜合性?xún)r(jià)比和可行性分析，北京樂(lè)高樂(lè)華有限公司開(kāi)發(fā)了基于藍(lán)牙信號(hào)的室內(nèi) 定位導(dǎo)航STA化et基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。就如同GPS導(dǎo)航需要向近地軌道發(fā)射幾十顆信號(hào)傳輸衛(wèi) 星一樣，STA化et系統(tǒng)也是通過(guò)鋪設(shè)全面覆蓋的藍(lán)牙Beacon來(lái)實(shí)現(xiàn)精確定位和導(dǎo)航服務(wù)。 用戶(hù)在客戶(hù)端安裝了室內(nèi)定位的軟件后，將接收到來(lái)自于附近藍(lán)牙Beacon發(fā)出的信號(hào)，通 過(guò)對(duì)該信號(hào)的RSSI進(jìn)行分析進(jìn)而解算出用戶(hù)在室內(nèi)的精確位置。然而客戶(hù)端接收到的每 個(gè)Beacon的RSSI受到復(fù)雜室內(nèi)電磁環(huán)境的影響，存在很大的波動(dòng)，進(jìn)而影響到客戶(hù)端對(duì)室 內(nèi)精確位置的估算，使得整個(gè)定位系統(tǒng)穩(wěn)定性下降。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是為了解決室內(nèi)定位客戶(hù)端接收到的藍(lán)牙信號(hào)受室內(nèi)電磁環(huán)境干 擾波動(dòng)動(dòng)態(tài)范圍過(guò)大的問(wèn)題，通過(guò)將客戶(hù)端接收到的來(lái)自各個(gè)Beacon的RSSI進(jìn)行卡爾曼 濾波處理，達(dá)到減小其動(dòng)態(tài)范圍的目的，進(jìn)而提高室內(nèi)定位的穩(wěn)定性。本發(fā)明首先需要搭載 了一個(gè)室內(nèi)定位的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，并將此場(chǎng)景均勻劃分成坐標(biāo)網(wǎng)格；然后按照星型網(wǎng)與鏈型網(wǎng) 混合的方式在該場(chǎng)景內(nèi)布置N個(gè)藍(lán)牙Beacon;首先通過(guò)設(shè)備客戶(hù)端在試驗(yàn)場(chǎng)景中各個(gè)坐標(biāo) 位置分別接收來(lái)自N個(gè)藍(lán)牙Beacon的信號(hào)并制作成SSMap(SignalStrengthMap信號(hào)強(qiáng)度 地圖）數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)SSMap數(shù)據(jù)庫(kù)信息獲得系統(tǒng)狀態(tài)方差和距離與信號(hào)強(qiáng)度解算關(guān)系式；然 后進(jìn)入實(shí)測(cè)階段，在室內(nèi)任意位置通過(guò)設(shè)備客戶(hù)端接收來(lái)自N個(gè)Beacon的信號(hào)，將運(yùn)些信 號(hào)RSSI分N個(gè)通道儲(chǔ)存后設(shè)計(jì)卡爾曼濾波器進(jìn)行濾波處理；最后將卡爾曼濾波后的RSSI 通過(guò)距離與信號(hào)強(qiáng)度關(guān)系式解算出當(dāng)前設(shè)備客戶(hù)端距離各個(gè)Beacon位置，通過(guò)=點(diǎn)定位 法實(shí)現(xiàn)定位。
[0004] 本發(fā)明的一種基于室內(nèi)定位系統(tǒng)的RSSI卡爾曼濾波方法，包括W下幾個(gè)步驟： 陽(yáng)0化]步驟一、搭建室內(nèi)場(chǎng)景的藍(lán)牙Beacon環(huán)境并構(gòu)建SSMap;
[0006] 步驟二、選取實(shí)測(cè)點(diǎn)，獲得來(lái)自N個(gè)藍(lán)牙Beacon的RSSI數(shù)據(jù)，分N個(gè)通道儲(chǔ)存；
[0007] 步驟=、設(shè)計(jì)卡爾曼濾波器對(duì)接收到信號(hào)N個(gè)通道的RSSI進(jìn)行濾波處理。
[0008] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0009] 本發(fā)明克服了室內(nèi)電磁環(huán)境影響所帶來(lái)的客戶(hù)端接收到各個(gè)藍(lán)牙Beacon的RSSI 波動(dòng)動(dòng)態(tài)范圍大的缺點(diǎn)，通過(guò)控制各通道RSSI的動(dòng)態(tài)范圍，有效地提高了室內(nèi)定位的精 度。
【附圖說(shuō)明】
[0010] 圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)流程圖； W11] 圖2是本發(fā)明所搭建的室內(nèi)場(chǎng)景圖；
[0012] 圖3是本發(fā)明中minor30Beacon在整個(gè)室內(nèi)環(huán)境中的SSMap分布； 陽(yáng)013] 圖4是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第1通道藍(lán)牙BeaconRSSI經(jīng)過(guò)卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽(yáng)014] 圖5是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第2通道藍(lán)牙BeaconRSSI經(jīng)過(guò)卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽(yáng)015] 圖6是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第3通道藍(lán)牙BeaconRSSI經(jīng)過(guò)卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽(yáng)016] 圖7是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第4通道藍(lán)牙BeaconRSSI經(jīng)過(guò)卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽(yáng)017] 圖8是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第5通道藍(lán)牙BeaconRSSI經(jīng)過(guò)卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽(yáng)018] 圖9是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第6通道藍(lán)牙BeaconRSSI經(jīng)過(guò)卡爾曼 濾波處理前后的效果圖；
[0019] 圖10是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第7通道藍(lán)牙BeaconRSSI經(jīng)過(guò)卡爾曼 濾波處理前后的效果圖；
[0020] 圖11是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第8通道藍(lán)牙BeaconRSSI經(jīng)過(guò)卡爾曼 濾波處理前后的效果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 下面將結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。
[0022] 本發(fā)明是一種基于室內(nèi)定位系統(tǒng)的RSSI卡爾曼濾波方法，其流程圖如圖1所示， 包括W下幾個(gè)步驟：
[0023] 步驟一、搭建室內(nèi)場(chǎng)景的藍(lán)牙Beacon環(huán)境并構(gòu)建SSMap。 陽(yáng)〇24] 具體為： 陽(yáng)0巧]第一步，搭建室內(nèi)場(chǎng)景。
[0026] 假定該場(chǎng)景有M個(gè)樓層，并且每一個(gè)樓層按照WXLXH的空間分布均勻布局，其 中：W是樓層的寬度，L是樓層長(zhǎng)度，H是樓層凈高；然后將每一層的水平面按照長(zhǎng)寬均勻間 距劃分成AXB個(gè)坐標(biāo)網(wǎng)格；在每一層場(chǎng)景的屋頂上按照星型網(wǎng)與鏈型網(wǎng)混合的方式等間 隔地部署共計(jì)N個(gè)具有相同的信號(hào)發(fā)射功率的藍(lán)牙Beacon,且每個(gè)藍(lán)牙Beacon的廣播信號(hào) 中包含了記載其層數(shù)信息的majorID與記載其位置信息的minorID。
[0027]第二步，構(gòu)建SSMap。
[002引搭載一個(gè)高度為hi設(shè)備接收平臺(tái)，將平臺(tái)依次置于每一層AXB坐標(biāo)網(wǎng)格的中心 然后分N個(gè)通道分別對(duì)N個(gè)藍(lán)牙Beacon進(jìn)行RSSI的數(shù)據(jù)獲取并記錄；同時(shí)，要求在同一 個(gè)坐標(biāo)網(wǎng)格的RSSI數(shù)據(jù)獲取至少需要ti的采樣時(shí)間積累W獲得該坐標(biāo)位置處單個(gè)通道的 100個(gè)的數(shù)據(jù)積累；運(yùn)樣W來(lái)，通過(guò)AXBXNXMX100的RSSI數(shù)據(jù)庫(kù)可W有效建立SSMap。
[0029] 第S步，計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)方差與觀測(cè)方差。
[0030] 首先調(diào)用i通道下的SSMap的所有RSSI數(shù)據(jù)存成化W矩陣，用Matl油中var函 數(shù)求得該通道下所有RSSI數(shù)據(jù)的方差，用Q(i)記錄，然后用觀測(cè)設(shè)備誤差分度值的平方為 參考值建立系統(tǒng)的觀測(cè)方差，用R(i)記錄，最后將i從1到N進(jìn)行遍歷。
[0031] 步驟二、選取實(shí)測(cè)點(diǎn)，獲得來(lái)自N個(gè)藍(lán)牙Beacon的RSSI數(shù)據(jù)，分N個(gè)通道儲(chǔ)存。 陽(yáng)0巧具體為：
[0033] 在室內(nèi)場(chǎng)景AXB坐標(biāo)網(wǎng)格中選取任一坐標(biāo)位置的實(shí)測(cè)點(diǎn)，通過(guò)客戶(hù)端接收來(lái)自N 個(gè)藍(lán)牙Beacon分別的RSSI數(shù)據(jù)。要求在該實(shí)測(cè)點(diǎn)的RSSI數(shù)據(jù)獲取至少需要t2的采樣時(shí) 間積累W獲得該實(shí)測(cè)點(diǎn)位置處單個(gè)通道下的g個(gè)RSSI數(shù)據(jù)積累；然后計(jì)算該實(shí)測(cè)點(diǎn)各通道 下的RSSI數(shù)據(jù)的波動(dòng)最大值、波動(dòng)最小值W及波動(dòng)動(dòng)態(tài)范圍，連同RSSI數(shù)據(jù)本身Wxml文 件格式傳遞給后續(xù)的卡爾曼濾波器的處理。
[0034] 步驟=、設(shè)計(jì)卡爾曼濾波器對(duì)接收到信號(hào)N個(gè)通道的RSSI進(jìn)行濾波處理。 陽(yáng)0對(duì)具體為：
[0036] 第一步，卡爾曼濾波器模型建立?？柭鼮V波器的設(shè)計(jì)分為系統(tǒng)狀態(tài)方程的預(yù)測(cè) 和校正。首先列出系統(tǒng)的狀態(tài)方程，先從系統(tǒng)狀態(tài)方程一般式入手：
[0037]X(i,k+1) =AX(i,k)+W(i,k) (1)
[0038] S(i,k) =CX(i,k)+V(i,k) 似
[0039] 式中，X(i，k)和X(i，k+1)為系統(tǒng)狀態(tài)向量，分別代表著實(shí)測(cè)點(diǎn)分別在k時(shí)刻與 k+1時(shí)刻接收信號(hào)第i個(gè)通道中待優(yōu)化的RSSI估計(jì)值；S(i，k)為系統(tǒng)觀測(cè)向量，代表著 實(shí)測(cè)點(diǎn)在k時(shí)刻接收信號(hào)第i個(gè)通道中RSSI的觀測(cè)值；而A為系統(tǒng)矩陣，C為系統(tǒng)輸出矩 陣;W(i，k)和V(i，k)分別為在k時(shí)刻第i個(gè)通道的系統(tǒng)狀態(tài)噪聲與觀測(cè)噪聲，且近似認(rèn)為 W(i，k)和V(i，k)是相互獨(dú)立的零均值白噪聲序列，滿(mǎn)足： W40] E[W(i,k)] =E[V(i,k)] = 0 做 陽(yáng) 04UE[W(i，k)W(i，k)T] =Qa) (4) 陽(yáng)0創(chuàng) E[V(i，k)V(i，k)T] =Ra)巧）
[0043] 由此狀態(tài)方程，可W列出卡爾曼濾波器方程的預(yù)測(cè)過(guò)程：
[0044] P(i,k|k-1) =AP(i,k-l|k-l)A"+Q(i) (6)
[0045] X(t，k\k- !) =A文(i.k-!\k- !) +BU{i，k} (7}
[0046] 式中，X(i，kIk-1)是第i個(gè)通道中在k時(shí)刻利用k-1時(shí)刻狀態(tài)預(yù)測(cè)的結(jié)果， i化巧是第i個(gè)通道中在k時(shí)刻利用k-1時(shí)刻狀態(tài)最優(yōu)的結(jié)果，U(i，k)是在k時(shí)刻第 i個(gè)通道中的狀態(tài)控制量，而P(i，kIk-1)是如，A'I/、?-/;對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣，P(i，k-11k-1) 是如，A-1|於-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣。
[0047] 進(jìn)一步，可W列出卡爾曼濾波器方程的校正過(guò)程：
[0048] K(i，k) =P(i，k|k-l)CT[CP(i，k|k-l)CT+R(i)] 1 做
[0049]
(9) 陽(yáng)0 加]P(i，k|k) = [I(i)-K(i，k)幻P(i，k|k-1) (10)
[0051] 式中，K(i，k)為第i個(gè)通道中的卡爾曼增益，它的作用是使得后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方 差最小。
[0052] 具體到室內(nèi)定位對(duì)藍(lán)牙BeaconRSSI進(jìn)行濾波處理的問(wèn)題上，由于系統(tǒng)設(shè)計(jì)對(duì)同 一個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)接收信號(hào)處理有t2采樣時(shí)間g個(gè)R