一種室內信號強度異常診斷方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明設及通信領域，特別設及一種室內信號強度異常診斷方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 室內定位是指在室內環(huán)境中實現(xiàn)位置定位，通過無線通訊、基站定點、慣導定位等 多種技術集成形成一套室內位置定位體系。室內定位技術的發(fā)展使得室內定位實現(xiàn)房間級 的精確度。在該樣的精確度條件下，室內定位技術能夠實現(xiàn)公共安全及應急響應，在緊急情 況下，救援人員能夠精確定位到需要幫助的人，提高救援效率。室內定位技術還可W應用于 定位導覽，用戶可W定位建筑物內自己所需商品和場所，除此之外室內定位還可W實現(xiàn)促 進交友互動，市場推廣等諸多應用。
[000引 目前，室內定位技術主要分為GNSS(中文；全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)，英文；Global 化vigationSatelliteSystem)技術，無線定位技術W及其他定位技術。藍牙室內定位技 術屬于無線定位技術中的一種，它通過測量信號強度進行定位。藍牙室內定位技術依靠藍 牙信號的接收強度的特征進行定位。
[0004] 指紋識別是藍牙定位技術中最常用的技術之一。指紋識別分為離線狀態(tài)及在線狀 態(tài)，其中，離線狀態(tài)用于收集并儲存藍牙信號從而建立信號數(shù)據(jù)庫，在線狀態(tài)通過匹配實時 手機接收到的藍牙信號強度數(shù)據(jù)和信號數(shù)據(jù)庫，計算出手機的位置。然而，由于藍牙信號為 微波，在介質中傳播易被水汽等吸收，遇障礙物時會被折射或反射，使藍牙信號強度減弱， 從而導致信號覆蓋圖準確性下降，仍需進行校準，且離線校準過程耗時費財。因此，減輕校 準負擔的方法被廣泛研究。相關研究提出，可W通過智能手機用戶主動提供其所在位置的 位置信息和藍牙信號來構建數(shù)據(jù)庫，但是該類型的方法存在W下缺陷；1、為獲得足夠的數(shù) 據(jù)，需要大量的用戶參與；2、用戶不恰當操作會提供錯誤的數(shù)據(jù)；3、用戶所提供的數(shù)據(jù)是 否具有代表性，由于眾包技術存在的風險導致信號覆蓋圖校準的準確性無法保證，不能及 時發(fā)現(xiàn)異常事件。

【發(fā)明內容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種室內信號強度異常診斷方法及系統(tǒng)。
[0006] 本發(fā)明的一個目的是提供一種室內信號強度異常診斷方法，所述方法包括：
[0007] 獲取預先配置的眾包數(shù)據(jù)，所述眾包數(shù)據(jù)包括多個位置的信號數(shù)據(jù)；
[000引選取所述眾包數(shù)據(jù)中的任意一個位置的時間序列的信號數(shù)據(jù)進行處理得到被選 取位置下一時間步的預測信號強度；
[0009] 對所述預測信號強度進行處理獲得全局信號；
[0010] 獲取移動終端發(fā)送的實際信號強度值；
[0011] 獲取所述移動終端的當前位置；
[0012] 根據(jù)所述移動終端的當前位置匹配所述全局信號中與所述當前位置相對應的信 號強度預測值；
[0013] 將所述實際信號強度與所示信號強度預測值進行比較得到偏離值；
[0014] 當所述偏離值超過預設的偏離闊值時確定所述實際信號強度為異常值；
[0015] 利用概率分布函數(shù)計算每個位置預設時間內異常值累計的概率值；
[0016] 當所述概率值大于等于預設的概率闊值時確定為異常事件。
[0017] 優(yōu)選的方案，所述選取所述眾包數(shù)據(jù)中的任意一個位置的信號數(shù)據(jù)進行處理得到 被選取位置下一時間步的預測信號強度的步驟進一步包括：
[001引選取所述眾包數(shù)據(jù)中的任意一個位置的信號數(shù)據(jù)進行采用自回歸預測濾波器或 多元近鄰取樣算法得到被選取位置下一時間步的預測信號強度。
[0019] 優(yōu)選的方案，所述對所述預測信號強度進行處理獲得全局信號的步驟進一步包 括：
[0020] 對所述預測信號強度利用無線信號室內傳播模型繁衍獲得全局信號。
[0021] 優(yōu)選的方案，所述獲取所述移動終端的當前位置的步驟進一步包括：
[0022] 記錄上一時間步時所述移動終端的初始位置；
[0023] 獲取當前時刻移動終端的加速度和角速度并進行二次積分得到相對位移；
[0024] 根據(jù)初始位置和相對位移計算得出所述移動終端的當前位置。
[0025] 優(yōu)選的方案，所述獲取在預設時間段內異常值出現(xiàn)的概率值的步驟進一步包括：
[0026] 利用概率分布函數(shù)計算每個位置預設時間內異常值累計的概率值。優(yōu)選的方案， 所述當所述概率值大于等于預設的概率闊值時確定為異常事件的步驟之后，所述方法還包 括：
[0027] 對異常事件進行記錄并進行計數(shù)；
[002引對異常事件建立多項式回歸方程，并將多項式回歸方程的系數(shù)W矩陣形式儲存；
[0029] 根據(jù)計數(shù)的個數(shù)和所述多項式回歸方程的系數(shù)個數(shù)建立異常事件數(shù)據(jù)庫矩陣；
[0030] 采用聚類算法對所述異常事件數(shù)據(jù)庫矩陣中的異常事件進行分類，W使得檢測到 新的異常事件進行分類。
[0031] 優(yōu)選的方案，所述當所述概率值大于等于預設的概率闊值時確定為異常事件的步 驟之后，所述方法還包括：
[0032] 輸出所述異常事件提示信息，所述提示信息包括異常事件的發(fā)生時間、異常事件 的出現(xiàn)位置、異常事件類型中的至少一種。
[0033] 本發(fā)明的另一個目的是提供一種室內信號強度異常診斷系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
[0034] 眾包數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取預先配置的眾包數(shù)據(jù)，所述眾包數(shù)據(jù)包括多個位置 的信號數(shù)據(jù)；
[0035] 信號強度預測單元，用于選取所述眾包數(shù)據(jù)中的任意一個位置的信號數(shù)據(jù)進行處 理得到被選取位置下一時間步的預測信號強度；
[0036] 全局信號生成單元，用于對所述預測信號強度進行處理獲得全局信號；
[0037] 實際信號強度值獲取單元，用于獲取移動終端發(fā)送的實際信號強度值；
[003引當前位置獲取單元，用于獲取所述移動終端的當前位置；
[0039] 匹配單元，用于根據(jù)所述移動終端的當前位置匹配所述全局信號中與所述當前位 置相對應的信號強度預測值；
[0040] 比較單元，用于將所述實際信號強度與所示信號強度預測值進行比較得到偏離 值；
[0041] 確定單元，用于當所述偏離值超過預設的偏離闊值時確定所述實際信號強度為異 常值；
[0042] 概率值獲取單元，用于利用概率分布函數(shù)計算每個位置預設時間內異常值累計的 概率值；
[0043] 處理單元，用于當所述概率值大于等于預設的概率闊值時確定為異常事件。
[0044] 優(yōu)選的方案，所述信號強度預測單元還用于選取所述眾包數(shù)據(jù)中的任意一個位置 的信號數(shù)據(jù)進行采用自回歸預測濾波器或多元近鄰取樣算法得到被選取位置下一時間步 的預測信號強度。
[0045] 本發(fā)明提供的一種室內信號強度異常診斷方法及系統(tǒng)，利用眾包數(shù)據(jù)中的信號數(shù) 據(jù)進行計算得到下一時間步的預測信號強度值，再對預測信號強度預測值進行計算繁衍得 到全局信號，將全局信號作為背景的基準值，獲取移動終端的實際信號強度值，再通過計算 得到移動終端的當前位置，將移動終端的當前位置與全局信號進行匹配，得到當前位置下 的信號強度預測值，將實際信號強度值與信號強度預測值進行比較獲得偏離值，當偏離值 超過偏離闊值則確定實際信號強度值為異常值，通過在預設時間內對異常值的頻率統(tǒng)計得 到出現(xiàn)異常值的概率值，當概率值超過概率闊值時將實際信號強度值確定為異常事件，從 接收到的實際信號強度值判斷判斷出現(xiàn)異常值，再根據(jù)預設時間內異常值出現(xiàn)的概率值確 定是否出現(xiàn)異常事件，提高了對環(huán)境的適應能力，準確快速地識別異常事件。
【附圖說明】
[0046] 圖1是本發(fā)明室內信號強度異常診斷方法的一種實施例的流程圖；
[0047] 圖2是本發(fā)明室內信號強度異常診斷系統(tǒng)的一種實施例的結構圖。
【具體實施方式】
[0048] 本發(fā)明實施例提供了一種室內信號強度異常診斷方法及系統(tǒng)，用于提高了對環(huán)境 的