基于最優(yōu)指紋上報策略的無線室內定位方法
【技術領域】
[0001 ]本發(fā)明涉及通信、導航定位技術領域，具體地，涉及一種基于最優(yōu)指紋上報策略的 無線室內定位方法。
【背景技術】
[0002] 經過十多年的研究和發(fā)展，位置服務已經逐漸滲透到現實生活中。從社交和娛樂， 到提高生產效率和實現目標，它們在生活中有著眾多應用。比如，在大型的室內環(huán)境，如機 場，圖書館或購物中心，位置信息可以提高這些機構的服務質量和游客的體驗。傳統(tǒng)上，位 置相關的應用限于室外環(huán)境，大多采用全球定位系統(tǒng)(GPS)。然而由于室內環(huán)境的復雜性， 采用GPS的方法是無效的。這些困難和挑戰(zhàn)也使研究人員越來越多地投入到室內定位技術 的研究中去。
[0003] 在室內定位中，最優(yōu)指紋報告策略依賴于需要定位服務的物理空間的設定。假設 AP(Access Point接入點）在室內空間已經布置完成，室內空間的每個位置的最好策略是確 定的，并且可以由所提出的算法來導出。因此，一個位置的最優(yōu)策略起著類似于存儲在數據 庫中本地指紋的角色，可用來區(qū)分不同位置。然而，由于對周圍的AP而言，兩個相鄰位置的 距離和角度幾乎是一樣的，故位置最優(yōu)策略應該是相同的。導致的結果就是，特別對相近點 而言，最優(yōu)策略不如指紋來得敏感。然而這令人沮喪的現象在室內定位中有助于減少大尺 度的錯誤。實驗表明，單純的基于定位系統(tǒng)的指紋的誤差可高達6至7米，這是由于在基于位 置指紋的定位中，由于室內空間的復雜性，無線信號傳播的反射折射、小尺度衰落、多徑效 應等，導致物理空間相距較遠的位置可能會呈現出相似的指紋，從而引起誤差。但是，之前 提到的最優(yōu)策略的特征提供了消除此類錯誤的機會。盡管多個遙遠位置可能有類似的指 紋，但報告指紋的最優(yōu)策略可以是互不相同的，因為候選點與周圍AP的相對位置是不同的。
[0004] 現有的處理指紋相似的方法包括P.Bahl等人在IEEE INF0C0M，2000年發(fā)表的 "Radar:An in-building rf-based user location and tracking system"一文中提出的 k最近鄰居（KNN)算法，或是H.Liu等人在IEEE Transactions on Mobile Computing，2014 年發(fā)表的名稱為"Accurate wifi based localization for smartphones using peer assi stance" 一文中提出的同伴智能設備間的聲學測距估計。然而KNN是沒有定位理論基礎 的機器學習方法，而聲學測距需要用戶之間的協作。為了避免環(huán)境干擾導致的遠距離位置 指紋相似性引起的誤差，本發(fā)明中，當上報指紋所對應的地圖中對應多個候選位置時，服務 器通過比對候選位置的最優(yōu)策略，要求用戶再次測量出現頻數最高的AP，以縮小候選位置。 通過基于最優(yōu)策略的二次核實，可以減少根據指紋來估計位置的不確定性，并最終定位用 戶。
[0005] 鑒于目前還沒有科學有效的室內定位算法，本發(fā)明利用基于最優(yōu)策略的二次核 實，大大提升定位到正確位置的準確度。

【發(fā)明內容】

[0006] 針對現有技術中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于最優(yōu)指紋上報策略的無線 室內定位方法。
[0007] 根據本發(fā)明提供的基于最優(yōu)指紋上報策略的無線室內定位方法，包括如下步驟：
[0008] 訓練階段步驟：
[0009] 步驟A:服務器對用戶所在位置內各個接入點的信號強度進行測量；
[0010]步驟B:服務器根據測得的信號強度進行訓練，從而獲得各個接入點的在線指紋數 據庫，即獲得具體信道信息；
[0011]步驟C:服務器根據獲得的具體信道信息生成對應向量，根據用戶給定的測量次數 決定出最優(yōu)測量策略；
[0012]測試階段步驟：
[0013] 步驟1:在用戶請求定位時，用戶上傳測得的信號強度指紋數據至服務器；
[0014] 步驟2:服務器根據測得的信號強度指紋數據，查詢獲取的指紋信息，并上報至在 線指紋數據庫，得到用戶的待定位置；
[0015] 步驟3:執(zhí)行判斷步驟；
[0016] 所述判斷步驟為:服務器判斷查詢得到的待定位置出現的頻數是否為所有測量策 略中的最高頻數，若為最高頻數，則不需要繼續(xù)測量，否則要求用戶繼續(xù)測量；
[0017] 步驟4:用戶測量服務器指定的接入點信號強度后，上傳測得的該接入點的信號強 度至服務器；
[0018] 步驟5:服務器根據測得的指定的接入點的信號強度執(zhí)行所述判斷步驟繼續(xù)確定 是否需要再次測量，直至用戶位置信息滿足給定精度，將用戶位置信息返回至用戶。
[0019] 優(yōu)選地，所述步驟2中：服務器把用戶在給定位置上報的信號強度指紋數據和指紋 數據庫進行比對之后，得到若干個和測得信號強度在信號空間距離相同的待定位置。
[0020] 優(yōu)選地，所述步驟3中：服務器根據在線指紋數據庫查詢得到所述待定位置的最優(yōu) 指紋上報策略，即獲得最高的位置準確度之后，選擇所有測量策略中出現頻數最高的接入 點，將用戶的位置信息返回至用戶。
[0021] 優(yōu)選地，用戶選擇的所有待定位置的最優(yōu)指紋上報策中頻數最高的接入點包括兩 種情況:一種是待定位置在物理空間上相鄰，即最優(yōu)上報策略相似度高，則選擇的接入點是 在此區(qū)域信號最強的接入點；另一種情況是待定位置在物理空間不相鄰，即最優(yōu)上報策略 差異性大，則選擇的接入點是覆蓋所有待定位置中距離比較近的待定位置所在區(qū)域的接入 點。
[0022] 優(yōu)選地，所述步驟4中用戶對服務器所確定的接入點進行再一次測量，測量次數由 設定的初始值決定，測量次數在1次至5次之間，測量間隔為1000ms以上，用戶對所測得的 RSS值求均值后上傳至服務器。
[0023] 優(yōu)選地，所述步驟5中：服務器對用戶測量結果是否滿足給定要求的標準包括兩種 情況:一是迭代最后只剩下一個待定位置；另一種是迭代得到的待定位置在物理空間的距 離小于初始設定的精度要求值，滿足兩種情況中的任意一種則結束。
[0024] 與現有技術相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：
[0025] 1、本發(fā)明在目前還沒有科學有效的室內定位方法的情況下，利用基于最優(yōu)策略的 二次核實，能夠大大提升定位到正確位置的準確度。
[0026] 2、本發(fā)明中的方法一方面有效利用額外的環(huán)境信息，提高不同位置的辨識度，另 一方面解決了在不同位置信號強度指紋相同情況下的定位誤差，有效地提高了定位精度。
【附圖說明】
[0027]通過閱讀參照以下附圖對非限制性實施例所作的詳細描述，本發(fā)明的其它特征、 目的和優(yōu)點將會變得更明顯：
[0028]圖1為本發(fā)明提供的基于最優(yōu)指紋上報策略的無線室內定位方法的流程圖；
[0029]圖2為本發(fā)明的物理空間及樣本空間示意圖；
[0030] 圖3為本發(fā)明中的指紋比對過程的示意圖。
【具體實施方式】
[0031] 下面結合具體實施例對本發(fā)明進行詳細說明。以下實施例將有助于本領域的技術 人員進一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應當指出的是，對本領域的普通技術 人員來說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進。這些都屬于本發(fā)明 的保護范圍。
[0032] 根據本發(fā)明提供的基于最優(yōu)指紋上報策略的無線室內定位方法，包括訓練階段和 測試階段;其中
[0033]訓練階段包括：
[0034]步驟A:對所在位置各個接入點的信號強度進行測量；
[0035] 步驟B:根據訓練得到的數據獲得具體信道信息；
[0036] 步驟C:根據測得信號生成對應向量，根據用戶給定的測量次數決定出最優(yōu)測量策 略。
[0037]測試階段包括：
[0038] 步驟1:在用戶請求定位時，上傳測得的信號強度指紋數據；
[0039] 步驟2:服務器根據信號測量結果，查詢獲取的指紋信息上報在線指紋數據庫，得 到用戶的待定位置；
[0040] 步驟3:服務器判斷查詢得到的待定位置出現的頻數結果是否為所有策略中的最 高頻數，從而判斷是否要求用戶繼續(xù)測量；
[0041] 步驟4:用戶測量服務器指定的接入點信號強度后，上傳測得的該接入點的信號強 度至服務器；
[0042] 步驟5:服務器根據測得的信號強度按照步驟3的方式繼續(xù)確定是否需要再次測 量，直至用戶位置信息滿足給定精度，將用戶位置信息返回至用戶。
[0043 ]具體地，通過實施例來說明本發(fā)明中的方法
[0044] 實施例一：
[0045] 在200m X 100m室內環(huán)境，部署15個AP;其中設置的移動終端為6臺安卓智能機，所 述智能機全部都是Nexus 4帶有1.5GHz Snapdragon APQ8064處理器和2G內存，且安裝有 八11乜〇1(1如11786&114.2操作系統(tǒng)；5臺了？-11疆孔-11?842~無線路由器，所述無線路由器 符合IEE 802.1 In標準，工作頻率在2.4到2.4835GHz ; Acer 4930G筆記本電腦配備Intel酷 睿雙核處理器，具有2G內存，2GHz主頻，所