[發(fā)明專利]基于定位誤差估計的WLAN室內(nèi)移動用戶定位方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210010811.0
• 申請日: 2012-01-13
• 公開（公告）號: CN102427603A
• 公開（公告）日: 2012-04-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐玉濱;孫永亮;馬琳;劉寧慶;鄧志安
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: H04W64/00
• 分類號: H04W64/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 張宏威

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及基于定位誤差估計的WLAN室內(nèi)定位方法。

背景技術(shù)

近年來，人們對位置服務(wù)需求日益增張。但是，由于在室內(nèi)環(huán)境下衛(wèi)星信號受到建筑物的遮蔽并且蜂窩系統(tǒng)的定位精度難以滿足室內(nèi)定位服務(wù)的要求。因此，為室內(nèi)用戶提供精確的位置服務(wù)受到了許多研究機構(gòu)的重視。隨著WLAN被廣泛布置在室內(nèi)環(huán)境中為用戶提供通信服務(wù)，相對于其他室內(nèi)定位技術(shù)，如：超寬帶、超聲波、紅外線、藍(lán)牙等，基于指紋匹配算法的WLAN室內(nèi)定位系統(tǒng)因其經(jīng)濟性被認(rèn)為是一種有前景的解決方案。該方法一般分為兩個階段，即：離線階段和在線階段。在離線階段，首先選擇一些特定的位置，即參考點(Reference?Point，RP)。然后在每個參考點上采集足夠的RSS(Received?Signal?Strength)樣本建立一個由RSS樣本和參考點坐標(biāo)的位置指紋數(shù)據(jù)庫。在在線階段，通過用戶端無線網(wǎng)卡所測量到的RSS樣本與已建立的RSS數(shù)據(jù)庫相匹配可估計出用戶的位置坐標(biāo)。目前，對于指紋匹配算法的相關(guān)研究已經(jīng)展開，許多算法和技術(shù)也被用作指紋匹配算法，如基于模式匹配的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機法、自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)法和基于距離依賴的最近鄰法、K近鄰算法(K?Nearest?Neighbors，KNN)、加權(quán)K近鄰法(Weighted?KNN，WKNN)。

基于模式匹配的指紋匹配算法需要在離線階段對模型訓(xùn)練，以建立RSS樣本與坐標(biāo)之間的非線性關(guān)系。如果訓(xùn)練結(jié)果好則可以達(dá)到很高的定位精度，反之，如果室內(nèi)無線電環(huán)境變化，位置指紋數(shù)據(jù)庫更新，則會導(dǎo)致原有非線性映射關(guān)系失效，需要大量時間重新訓(xùn)練，這在實時定位階段是難以做到的。相比之下，基于距離依賴的指紋匹配算法的優(yōu)點是不需要離線階段訓(xùn)練、計算簡單、對室內(nèi)無線電環(huán)境變化不敏感，但缺點是精度有限且易受參考點位置的選擇和近鄰參考點個數(shù)的影響。另一方面，對移動用戶定位時，難度相比固定用戶更大。用戶的無線網(wǎng)卡讀取的信號強度樣本數(shù)目較少，無法全面反映用戶所處位置的無線電特性，因此定位誤差通常會較大，因此需要利用其它信息提高定位結(jié)果的精度。當(dāng)前的研究僅集中于如何計算出更加精確的定位結(jié)果，很少能夠從計算定位誤差的角度入手。如果能夠準(zhǔn)確的估計定位誤差，就可以利用估計的定位誤差消除定位結(jié)果中誤差的影響，得到更加精確的定位結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有方法的WLAN室內(nèi)移動用戶定位精度低的問題，從而提供一種基于定位誤差估計的WLAN室內(nèi)移動用戶定位方法。

基于定位誤差估計的WLAN室內(nèi)移動用戶定位方法，它由以下步驟實現(xiàn)：

步驟一、在室內(nèi)目標(biāo)定位環(huán)境中布置N個接入點AP，確保室內(nèi)目標(biāo)定位環(huán)境中的任意位置均能夠采集到來自所有接入點AP的信號強度；在所述目標(biāo)環(huán)境中設(shè)置M個參考點；N、M均為正整數(shù)；

步驟二、在離線階段，記錄M個參考點處坐標(biāo)集合，在每個參考點采集W個RSS樣本RSS_Re，并根據(jù)M個參考點處坐標(biāo)和每個參考點的所有RSS樣本RSS_Re建立位置指紋數(shù)據(jù)庫；W為正整數(shù)；

步驟三、在目標(biāo)定位環(huán)境中選擇Z個位置點作為非線性映射函數(shù)的訓(xùn)練點，在每個訓(xùn)練點采集V個RSS樣本，建立RSS樣本集合RSS_Tr與定位誤差(δx_Tr，δy_Tr)之間的非線性映射關(guān)系；Z、V為正整數(shù)；

步驟四、在在線階段，當(dāng)移動用戶在測試點接收到RSS樣本集合RSS_Te后，利用基于距離依賴的指紋匹配法計算定位結(jié)果同時也將收到的RSS樣本作為非線性映射函數(shù)的輸入計算定位誤差(δx_Te，δy_Te)；然后利用公式：