基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 當前，隨著無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和無線局域網(wǎng)的廣泛部署，基于WLAN技術(shù)的室內(nèi)定位 技術(shù)受到廣泛重視。在WLAN環(huán)境下，通過測量來自接入點AP(AccessPoint)的接收信號 強度RSS(ReceivedSignalStrength)獲得相應位置；結(jié)合信號強度數(shù)據(jù)庫求解，確定移動 用戶的位置。其中基于位置指紋的定位算法因其定位精度高、可充分利用現(xiàn)有設(shè)施、升級和 維護對用戶影響小等優(yōu)點而得到廣泛應用。
[0003] 由于AP的布局對定位精度具有較大的影響。因此引入了參考點指紋矢量區(qū)分度 概念，通過最大區(qū)分度來布局AP，得到具有較好定位性能的指紋庫；然后結(jié)合三邊法和KNN 匹配法得到較精確的位置信息。
[0004] 本專利主要用于沒有GPS信號的室內(nèi)環(huán)境而對定位精度和實時性要求較高的場 合。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，該方 法通過優(yōu)化AP布局，從而建立了具有較好定位性能的指紋庫，提高了定位精度，并對在線 定位算法進行了改進，有效地提高了計算效率。
[0006] 為達到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
[0007] 基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，所述方法包括以下步驟：
[0008] 步驟1)離線數(shù)據(jù)采集階段，通過最大區(qū)分度優(yōu)化AP布局，建立指紋庫；
[0009] 步驟2)在線定位階段，通過三邊法得到待測點初始位置，然后在待測點的初始位 置附近利用KNN匹配法得到精確的位置。
[0010] 進一步，所述步驟1)具體包括以下步驟：
[0011] 1-1)在定位區(qū)域內(nèi)，建立以定位區(qū)域中心為原點的坐標系x-y ;
[0012] 1-2)定位區(qū)域內(nèi)，以d為間隔，均勻劃分參考點，所述參考點均有四個方向所對應 的四個指紋矢量；
[0013] 1-3)定義參考點指紋矢量的區(qū)分度D用于衡量參考點，D為所有參考點不同指紋 矢量的歐氏距尚Dij最小值；
[0014]
【主權(quán)項】
1. 基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟： 步驟1)離線數(shù)據(jù)采集階段，通過最大區(qū)分度優(yōu)化AP布局，建立指紋庫； 步驟2)在線定位階段，通過三邊法得到待測點初始位置，然后在待測點的初始位置附 近利用KNN匹配法得到精確的位置。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，其特征在于：所述步驟 1)具體包括以下步驟： 1-1)在定位區(qū)域內(nèi)，建立以定位區(qū)域中心為原點的坐標系x-y ; 1-2)定位區(qū)域內(nèi)，以d為間隔，均勻劃分參考點，所述參考點均有四個方向所對應的四 個指紋矢量； 1-3)定義參考點指紋矢量的區(qū)分度D用于衡量參考點，D為所有參考點不同指紋矢量 的歐氏距離Du最小值，歐氏距離D u為：
其中，Dij表示指紋矢量RSS i,及指紋矢量RSSJS]的歐氏距離；N表示指紋矢量的總 數(shù)，M表示指紋矢量的維度； 1-4)按照最大區(qū)分度在坐標系第一象限尋找第一個AP位置（x，y);然后根據(jù)對稱性， 在其它三個象限找到其它三個AP的位置（-x，y)、（-x，-y)和（x，_y);四個AP位置確定后， 指紋矢量維度為4 ; 1-5)再按照其次的最大區(qū)分度確定第五個AP位置；然后根據(jù)對稱性，分別在其它三個 象限確定第六個、第七個、第八個AP位置； 1-6)重復上述步驟，確定R個AP位置； 1- 7)測試R個AP在每個參考點四個方向上的RSS值，得到指紋庫。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，其特征在于：所述步驟 1-2)中的四個方向包括y軸正方向，X軸正方向，y軸負方向，X軸負方向。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，其特征在于：所述步驟 2具體包括以下步驟： 2- 1)根據(jù)現(xiàn)場測試數(shù)據(jù)，估計RSS的噪聲強度〇 ; 2-2)在位置指紋的y軸正方向上，選取三個較大的RSS值，用三邊法得到一個待測點的 初始位置（X1, Y1); 2-3)根據(jù)RSS的噪聲強度σ，確定參與匹配的位置矢量的維度M ; 2-4)在待測點的初始位置附近，采用KNN匹配的方法進行匹配，得到最終的定位結(jié)果。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，其特征在于：所述根據(jù) RSS的噪聲強度σ，確定參與匹配的位置矢量的維度Μ，具體為： 當 σ 彡 4. 5dB 時，M = 8 ;當 2dB 彡 〇〈4. 5dB 時，M = 6 ;當 〇 <2dB 時，M = 4。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域。該方法主要包括以下步驟：步驟1)離線數(shù)據(jù)采集階段，通過最大區(qū)分度優(yōu)化AP布局，建立指紋庫；步驟2)在線定位階段，通過三邊法得到待測點初始位置，然后在待測點的初始位置附近利用KNN匹配法得到精確的位置。本發(fā)明提供的一種基于AP優(yōu)化的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，通過優(yōu)化AP布局，從而建立了具有較好定位性能的指紋庫，提高了定位精度，并對在線定位算法進行了改進，有效地提高了計算效率。
【IPC分類】H04W64-00, H04W84-12
【公開號】CN104869641
【申請?zhí)枴緾N201510349999
【發(fā)明人】劉丹平, 葉俊, 許亮, 劉松, 趙士紅, 曾孝平, 譚曉衡, 印勇, 張玲, 胡學斌
【申請人】重慶大學
【公開日】2015年8月26日
【申請日】2015年6月18日