本發(fā)明涉及室內(nèi)外無縫定位領(lǐng)域，特別是一種基于蜂窩網(wǎng)與wi-fi技術(shù)融合的室內(nèi)外無縫定位方法。

背景技術(shù)：

在隨著無線網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)通信和普及計(jì)算技術(shù)的不斷擴(kuò)大和深入，位置感知計(jì)算、基于位置的服務(wù)越來越重要，人們對(duì)定位與導(dǎo)航的需求日益增大。人們對(duì)位置信息服務(wù)的定位精度與可用性要求越來越高，單純的室內(nèi)或者室外定位技術(shù)已經(jīng)不能滿足日益發(fā)展的高科技需求，室內(nèi)外定位方法的多樣化日益明顯，但是高精度的室內(nèi)外無縫定位技術(shù)卻始終處于探索階段。

近年來，隨著gps定位技術(shù)的不斷成熟及蜂窩網(wǎng)定位的迅猛發(fā)展，室外定位技術(shù)已取得了突破性的進(jìn)展。另外短距離無線電技術(shù)和無線局域網(wǎng)高速發(fā)展，wi-fi、zigbee、bluetooth、ad-hoc和uwb(ultrawideband)等新興的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在辦公室、工廠、家庭等大眾生活的方方面面得到了廣泛應(yīng)用，室內(nèi)定位的精度也在逐步提高。由于wlanieee802.11無線網(wǎng)絡(luò)的大面積鋪設(shè)，使得基于wi-fi進(jìn)行室內(nèi)定位時(shí)在硬件設(shè)備上的花費(fèi)大大減少，具有部署靈活、低成本、無需建立昂貴的基礎(chǔ)設(shè)施等優(yōu)點(diǎn)。一些新穎的室內(nèi)外定位方案相繼被提出。

如果利用單一定位技術(shù)進(jìn)行無縫定位，存在成本問題及定位精度不夠理想的瓶頸，基于這些問題融合性的室內(nèi)外定位解決方案正在被廣泛研究，并且發(fā)揮著越來越重要的作用。智能手機(jī)的普及與迅猛發(fā)展，促使基于rssi的蜂窩網(wǎng)定位方法和室內(nèi)的wi-fi定位技術(shù)均得到了顯著提高，但高精度、快速度的室內(nèi)外無縫定位的融合定位方法仍亟待解決。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是解決基于蜂窩網(wǎng)室外定位精度不高，及室內(nèi)外定位算法不能平穩(wěn)過度的問題，提供一種基于蜂窩網(wǎng)與wi-fi技術(shù)融合的室內(nèi)外無縫定位方法。首先將設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多制式移動(dòng)蜂窩網(wǎng)室外定位，利用不同頻段的信號(hào)值建立指紋庫，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行定位。室內(nèi)利用基于wknn的wi-fi定位方法。在此基礎(chǔ)之上提出基于歐式距離的指紋切換算法進(jìn)行室內(nèi)外定位算法切換，在室內(nèi)外交互區(qū)進(jìn)行定位算法的切換，提高定位精度，同時(shí)降低硬件成本開銷。

為實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，基于蜂窩網(wǎng)與wi-fi技術(shù)融合的室內(nèi)外無縫定位方法主要過程分為以下三部分：多制式移動(dòng)蜂窩網(wǎng)室外定位算法設(shè)計(jì)、基于knn的wi-fi室內(nèi)定位算法設(shè)計(jì)。本發(fā)明基于rssi進(jìn)行定位，對(duì)于算法的實(shí)現(xiàn)分為兩個(gè)階段：離線階段和在線階段。

所述離線階段主要包括以下步驟：

1)待定位環(huán)境中選取一定數(shù)量的點(diǎn)作為固定參考節(jié)點(diǎn)，測量參考節(jié)點(diǎn)位置上不同制式網(wǎng)絡(luò)的rssi值或者來自周圍wi-fi接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度值。

2)提取測量信息，對(duì)于某一個(gè)確定的參考節(jié)點(diǎn)提取內(nèi)容主要包括接入點(diǎn)id以及接收到此接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度值，將室外蜂窩網(wǎng)信號(hào)利用小波變換處理后，以固定的順序紀(jì)錄成向量的形式，室內(nèi)wi-fi信號(hào)的平均值按照接入點(diǎn)的固定順序記錄成向量的形式，比如第i個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量為，其中n為周圍接入點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

3)將參考節(jié)點(diǎn)的物理坐標(biāo)與對(duì)應(yīng)的信號(hào)強(qiáng)度向量一一對(duì)應(yīng)關(guān)系存儲(chǔ)到指紋數(shù)據(jù)庫中。

所述在線階段主要包括以下步驟：

1)測量待定位節(jié)點(diǎn)處的信號(hào)強(qiáng)度向量，例如某一個(gè)待定位節(jié)點(diǎn)處的信號(hào)強(qiáng)度向量為。

2)計(jì)算待定位節(jié)點(diǎn)與所有參考節(jié)點(diǎn)之間的相似度。首先計(jì)算待定位節(jié)點(diǎn)與參考節(jié)點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度向量之間的“距離”，“距離”越大說明相似度越小。待定位節(jié)點(diǎn)與第i個(gè)參考節(jié)點(diǎn)之間“距離”的計(jì)算公式為：

其中為信號(hào)強(qiáng)度限定閾值，當(dāng)來自某一個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度差值大于，

則將此差值擴(kuò)大倍，相當(dāng)于降低了此接入點(diǎn)對(duì)定位結(jié)果的影響程度；反之

當(dāng)來自某一個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度差值小于或者等于，則將此差值縮小倍，

相當(dāng)于增大了此接入點(diǎn)對(duì)定位結(jié)果的影響程度。

與其它室內(nèi)外無縫定位算法相比，本發(fā)明的有益效果是：

1)利用不同制式的蜂窩網(wǎng)信號(hào)協(xié)同定位，在不增加硬件設(shè)施的前提下，提高了定位精度。

2)利用當(dāng)前社會(huì)中廣泛存在的蜂窩網(wǎng)和wi-fi信號(hào)進(jìn)行無縫定位設(shè)計(jì)，極大的降低了硬件成本花銷。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的實(shí)驗(yàn)區(qū)的理論布置圖。

圖2是本發(fā)明的定位過程流程圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、特征、優(yōu)點(diǎn)更加明顯易懂，下面結(jié)合基礎(chǔ)基論、公式附圖，按照基本原理、宏觀流程、具體步驟的順序?qū)Ρ景l(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明。

實(shí)驗(yàn)區(qū)選擇在湖南省長沙市中南大學(xué)新校區(qū)物理與電子學(xué)院，利用樓內(nèi)外的不同制式蜂窩網(wǎng)rssi變化程度而驗(yàn)證本算法的正確性。本算法涉及到室外的蜂窩網(wǎng)的信號(hào)強(qiáng)度和室內(nèi)wi-firssi值，均需分為兩個(gè)步驟：離線階段的指紋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建和在線階段的對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，根據(jù)rssi值的變化情況，采取相應(yīng)的定位方法，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。流程圖見圖2。

步驟1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多制式移動(dòng)蜂窩網(wǎng)室外定位

步驟1.1首先通過移動(dòng)設(shè)備獲取參考點(diǎn)不同制式蜂窩網(wǎng)信號(hào)值，然后經(jīng)過小波變換處理這些信號(hào)值，最后計(jì)算每個(gè)位置的信號(hào)值，得到參考點(diǎn)與信號(hào)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，進(jìn)而建立數(shù)據(jù)庫。

步驟1.2選取參考節(jié)點(diǎn)位置

本步驟中選取的參考節(jié)點(diǎn)盡量均分與待定位空間內(nèi)。本實(shí)例中室外參考節(jié)點(diǎn)之間橫向相距3米，縱向相距3米，室內(nèi)參考節(jié)點(diǎn)之間橫向相距1米，縱向距離1米。

步驟1.3根據(jù)三種不同制式蜂窩網(wǎng)的信號(hào)作為輸入值，具體位置坐標(biāo)作為輸出值，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最終利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，估計(jì)出待測點(diǎn)的具體位置。

步驟2基于knn的wi-fi室內(nèi)定位算法

步驟2.1測量待定位節(jié)點(diǎn)接收到各個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度。

在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中隨機(jī)選取一部分未知節(jié)點(diǎn)，記錄其真實(shí)位置坐標(biāo)，以及在這些點(diǎn)上測量的來自周圍接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量，假設(shè)其中某一點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量為。

步驟2.2確定位置

根據(jù)所測得不同信號(hào)強(qiáng)度值，計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)與各參考節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量之間的“距離”，根據(jù)相似度最高的前k個(gè)參考節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)以，對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。

步驟3室內(nèi)外交互區(qū)判斷

步驟3.1針對(duì)指紋定位提出了一種基于歐氏距離的切換算法。該算法不依賴合作系統(tǒng)參數(shù)，可獨(dú)立為指紋定位系統(tǒng)服務(wù)。由于指紋定位系統(tǒng)的特殊性，接收機(jī)不能單純依據(jù)信號(hào)強(qiáng)弱來判定是否在服務(wù)區(qū)內(nèi)。通過計(jì)算測試點(diǎn)與指紋圖中每一個(gè)參考點(diǎn)的歐式距離di，并找出其中最小值dmin，利用判決算法將歐式距離大于閾值的測試點(diǎn)認(rèn)作處于服務(wù)區(qū)以外。

步驟3.2閾值的選擇是切換問題的核心，服務(wù)覆蓋區(qū)內(nèi)和服務(wù)覆蓋區(qū)外的測試點(diǎn)與指紋圖間的歐氏距離的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，服務(wù)覆蓋區(qū)內(nèi)、外測試點(diǎn)均與指紋圖間的歐氏距離服從萊斯分布。

測試點(diǎn)與最近參考點(diǎn)誤差包含兩部分：空間差異引起的恒定偏差部分dcj和由噪聲引起的隨機(jī)偏差部分ngj。假設(shè)噪聲服從正態(tài)分布，則每個(gè)元素的整體偏移量dcj+ngj服從非中心正態(tài)分布。最小歐氏距離是非中心高斯變量的平方和的平方根，剛好符合萊斯分布的基本定義。

根據(jù)切換過程中發(fā)生判決錯(cuò)誤的差錯(cuò)概率p的大小設(shè)定閾值，進(jìn)而達(dá)到順利切換的目的。

步驟4實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外無縫定位

步驟4.1根據(jù)歐式距離切換算法，完成室內(nèi)外定位的平穩(wěn)過渡。當(dāng)處于室內(nèi)環(huán)境中時(shí)采用基于knn的指紋算法進(jìn)行定位，當(dāng)處于室外環(huán)境中是采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多制式的蜂窩網(wǎng)定位。

需要指出的是，本發(fā)明所訴的實(shí)施例是說明性的，而不是限定性的，因此本發(fā)明包括并不限于具體實(shí)施方式中所述的實(shí)施例，凡是由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案得出的其它實(shí)施方式，同樣屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。