[發(fā)明專利]基于APID過(guò)濾和卡爾曼濾波的室內(nèi)WLAN指紋定位方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410055244.X
• 申請(qǐng)日: 2014-02-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103889051B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-06-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張會(huì)清;許建波
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W64/00
• 分類號(hào): H04W64/00;H04W84/12
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11203
• 代理人: 張慧

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于導(dǎo)航定位領(lǐng)域。涉及一種利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的、快速的室內(nèi)WLAN指紋定位方法。該方法能實(shí)現(xiàn)WLAN指紋定位過(guò)程中對(duì)環(huán)境擾動(dòng)和AP（Access Point，無(wú)線信號(hào)接入點(diǎn)）數(shù)量變化的自適應(yīng)和快速定位。

背景技術(shù)

室內(nèi)是人類活動(dòng)最密集的場(chǎng)所，因此對(duì)于室內(nèi)位置服務(wù)的研究具有重要意義。由于室內(nèi)環(huán)境存在多徑、非視距、復(fù)雜多變等特點(diǎn)，因此室內(nèi)不能應(yīng)用像GPS等廣泛用于室外的定位技術(shù)。基于WLAN的位置指紋定位技術(shù)因其設(shè)備簡(jiǎn)單，定位精度高而成為近年來(lái)室內(nèi)定位技術(shù)研究的焦點(diǎn)。

根據(jù)指紋匹配方式的不同，將WLAN位置指紋定位技術(shù)劃分為兩大類：一類是確定性定位方法，一類是概率性定位方法。確定性定位方法的位置指紋是每個(gè)接入點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度的平均值，使用該值采用確定性的推理算法來(lái)估計(jì)用戶位置。如微軟的Bahl等人采用信號(hào)空間最近鄰法(Nearest Neighbors SignalStrength，NNSS)和最接近K鄰居法(K-NearestNeighbors in Signal Space，K-NNSS)，在位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)里找到與實(shí)時(shí)信號(hào)強(qiáng)度樣本最接近的一個(gè)或多個(gè)樣本，將它們對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)或多個(gè)采樣點(diǎn)的平均值作為估計(jì)的用戶位置。概率性的定位方法通過(guò)條件概率為位置指紋建立模型，并采用貝葉斯推理機(jī)制來(lái)估計(jì)用戶的位置。比較著名的WLAN位置指紋定位系統(tǒng)有微軟研發(fā)的RADAR系統(tǒng)和Harvard大學(xué)MoteTrack定位系統(tǒng)。然而，這些系統(tǒng)平均定位精度都在3m以上，還不能滿足高精度的室內(nèi)定位需求。

隨著建筑規(guī)模的不斷擴(kuò)大，匹配定位過(guò)程中數(shù)據(jù)處理量越來(lái)越大，如何提高匹配定位速度也成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。而且，由于WLAN信號(hào)易受干擾，以及環(huán)境變動(dòng)等因素的影響，當(dāng)前WLAN指紋定位技術(shù)的定位精度難以滿足不斷提高的位置服務(wù)需求。因此，這些問(wèn)題都亟需進(jìn)一步解決。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)WLAN指紋定位技術(shù)中存在的定位精度低、速度慢等問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于AP ID過(guò)濾和卡爾曼濾波的室內(nèi)WLAN指紋定位方法。將待定位區(qū)域劃分為若干個(gè)小分區(qū)，并通過(guò)分區(qū)的AP ID庫(kù)篩選迅速確定分區(qū)，從而大大減少數(shù)據(jù)匹配量；同時(shí)通過(guò)AP ID庫(kù)過(guò)濾，使系統(tǒng)能夠自動(dòng)適應(yīng)少量AP變動(dòng)的情況，避免了重復(fù)建庫(kù)的問(wèn)題，提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性；通過(guò)卡爾曼濾波算法對(duì)WLAN信號(hào)指紋進(jìn)行處理，濾除定位環(huán)境的隨機(jī)干擾，減小環(huán)境變動(dòng)帶來(lái)的定位誤差。

基于AP ID過(guò)濾和卡爾曼濾波的室內(nèi)WLAN指紋定位方法，包括以下步驟：

步驟1：離線建立WLAN位置指紋庫(kù)。

步驟1.1：確定待定位區(qū)域。

獲取待定位區(qū)域的平面圖和室內(nèi)結(jié)構(gòu)圖，并確定待定位區(qū)域內(nèi)所有AP接入點(diǎn)的分布位置。

步驟1.2：判斷是否需要進(jìn)行區(qū)域劃分。

在結(jié)構(gòu)復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中，AP的信號(hào)衰減速度非常快，傳輸距離有限，因此，可以根據(jù)室內(nèi)結(jié)構(gòu)和AP的分布情況，將較大的待定位區(qū)域劃分為幾個(gè)小區(qū)域。

一般的，如果建筑物邊長(zhǎng)大于50m，有多個(gè)AP分布在定位區(qū)域的不同方位上，并且不同AP接入點(diǎn)間墻體間隔大于4層時(shí)，就對(duì)定位區(qū)域進(jìn)行劃分；否則，轉(zhuǎn)步驟1.8。

步驟1.3：按照劃分原則進(jìn)行區(qū)域劃分。

區(qū)域劃分的原則是：盡量使每個(gè)分區(qū)以AP的位置為中心，在分區(qū)內(nèi)每個(gè)AP的信號(hào)穿墻數(shù)量應(yīng)少于3層，分區(qū)直徑應(yīng)小于50m。這樣可以提高分區(qū)AP ID庫(kù)的可辨識(shí)度。

步驟1.4：采集信號(hào)的位置指紋和參考坐標(biāo)。

在每個(gè)分區(qū)內(nèi)前后左右間隔1m處均勻選擇參考點(diǎn)，之后通過(guò)將平面圖矢量化，確定每個(gè)參考點(diǎn)的坐標(biāo)。然后，在每個(gè)參考點(diǎn)處采集信號(hào)強(qiáng)度指紋40～60組，采樣間隔為1秒。并將采集的數(shù)據(jù)上傳到計(jì)算機(jī)。

步驟1.5：對(duì)指紋信號(hào)進(jìn)行卡爾曼濾波。

（1）對(duì)步驟1.4采集的信號(hào)指紋進(jìn)行卡爾曼濾波，通過(guò)對(duì)隨機(jī)過(guò)程進(jìn)行實(shí)測(cè)、預(yù)測(cè)和校正，有效處理具有時(shí)變特性的實(shí)際問(wèn)題，濾除測(cè)量過(guò)程中的環(huán)境干擾，增強(qiáng)系統(tǒng)的定位精度和環(huán)境的自適應(yīng)性。

（2）提取每組指紋中來(lái)自同一個(gè)AP的信號(hào)強(qiáng)度，根據(jù)采集時(shí)間進(jìn)行連續(xù)卡爾曼濾波。

步驟1.6：建立AP ID全庫(kù)。

將步驟1.5濾波過(guò)程采集到的信號(hào)指紋中出現(xiàn)的所有AP ID提取出來(lái)，并保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，建立定位區(qū)域的AP ID全庫(kù)。

步驟1.7：建立各分區(qū)的分區(qū)AP ID庫(kù)和分區(qū)位置指紋庫(kù)。