[發明專利]基于粒子濾波算法的WLAN室內跟蹤方法

無效

• 申請號: 201010207003.4
• 申請日: 2010-06-23
• 公開（公告）號: CN101867943A
• 公開（公告）日: 2010-10-20
• 發明（設計）人: 馬琳;徐玉濱;劉菁宇;劉寧慶;沙學軍;孟維曉
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: H04W16/20
• 分類號: H04W16/20;H04W84/12;G06F17/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 張宏威

技術領域

本發明涉及一種WLAN室內跟蹤方法。

背景技術

WLAN網絡是計算機網絡與無線通信技術相結合的產物。它利用射頻傳輸技術進行數據的傳送，為用戶提供無線寬帶接入服務。WLAN的發展，解決了有線網絡布線困難的問題，打破了寬帶接入的地域限制，滿足了用戶移動數據通信的需要，實現數據通信的移動化、漫游化和寬帶化。WLAN的產生和不斷發展滿足了人們對高效率、高質量、高帶寬、低成本無線網絡通信的需求。WLAN的產生和不斷發展滿足了人們對高效率、高質量、高帶寬、低成本無線網絡通信的需求。而在實際使用中，用于定位的用戶終端可能是靜止的，也有可能是移動的，所以對室內無線跟蹤系統的研究在此背景下發展起來。現有的室內跟蹤技術主要有擴展卡爾曼濾波EKF(Extended?Kalman?Filter)、修正增益的擴展卡爾曼濾波MGEKF(Modified?Gain?Extended?Kalman?Filter)和粒子濾波PF(Particle?Filter)等，而在其中，粒子濾波由于其精度可以逼近最優估計，而且適用于任何能用狀態空間模型表示的非線性系統，受到高度重視，在近些年來得到快速的發展。

粒子濾波算法是利用序列重要性采樣的概念近似，用離散的隨機樣本近似相應的概率密度函數。在粒子濾波中，概率密度函數被一系列離散的帶權重的樣本近似。隨著樣本粒子數量的增加，粒子濾波接近于貝葉斯最優估計。粒子濾波技術在非線性、非高斯系統表現出來的優越性，使得其成為在室內定位跟蹤領域里人們研究的熱點。但是，在實際應用中，粒子濾波算法中粒子點的傳統選取方法會對整個系統造成很大的負擔，且環境適應也較差。

發明內容

本發明是為了解決室內環境下對動態目標的跟蹤問題中，非線性模型問題導致跟蹤精度降的問題，從而提供一種基于粒子濾波算法的WLAN室內跟蹤方法。

基于粒子濾波算法的WLAN室內跟蹤方法，它由以下步驟實現：

步驟一、針對室內環境布置N個接入點AP，確保所述環境中任意一點被一個或一個以上的接入點AP發出的信號覆蓋，并在所述室內環境中均勻設置N_RP個參考點；

步驟二、選取一個參考點為坐標原點建立二維直角坐標系，獲得N_RP個參考點在該二維直角坐標系中的坐標位置，在離線階段中在每個參考點上利用信號接收機采集來自每一個接入點AP的信號強度RSS值，并利用最大似然法計算每個參考點的信號強度先驗概率分布；

步驟三、在第k時刻下，對描述粒子分布的重要性密度函數進行采樣，獲得N_s個粒子點，計算第i個粒子點坐標與每個參考點坐標之間的歐幾里得距離，并選擇歐幾里得距離最小值所對應的參考點坐標作為該粒子點的修正坐標；所述i＝1、2……N_s；

步驟四、根據步驟二獲得的每個參考點的信號強度先驗概率分布和重要性密度函數以及第k-1時刻粒子點的權值計算第k時刻粒子點所對應的權值步驟五、根據步驟四獲得的第k時刻的粒子點的權值，采用重采樣算法對當前時刻的粒子點進行重新采樣得到新的粒子點作為當前時刻的粒子點，并替代原有的粒子點，并獲得最終的位置估計坐標；所述最終的位置估計坐標即為第k時刻下待跟蹤目標的坐標，然后返回執行步驟三，獲得下一時刻的待跟蹤目標的坐標；

N、N_s、N_RP為正整數；k為大于或等于1的整數。

步驟二中所述利用最大似然法計算每個參考點的信號強度先驗概率分布是通過公式：

獲得的，式中，s_j為第u個參考點處接收第j個AP的信號強度值；count(s_j)表示在第u個參考點處接收到信號強度為s_j的信號數量；為第k時刻第u個參考點的位置坐標；

j＝1、2……N_RP。

步驟三中所述對重要性密度函數采樣獲得粒子點，計算第i個粒子點坐標與每個參考點坐標之間的歐幾里得距離是通過公式：