[發(fā)明專利]基于手機傳感器信息改進WiFi定位結(jié)果跳動的方法

有效

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• 申請日: 2014-02-25
• 公開（公告）號: CN103826202B
• 公開（公告）日: 2017-04-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳國良;張言哲;楊舟
• 申請（專利權(quán)）人: 中國礦業(yè)大學(xué)
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W64/00;H04W84/12
• 代理公司: 北京科億知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11350
• 代理人: 湯東鳳

技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明涉及的是基于手機傳感器信息改進WiFi定位結(jié)果跳動的方法。

背景技術(shù)：

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，各種智能手機迅速占領(lǐng)手機市場。由于每部智能手機都有WiFi功能，從而把WiFi推入熱潮。因此利用廣泛存在的WiFi網(wǎng)絡(luò)對處于樓群密集或者室內(nèi)定位目標(biāo)進行定位成為最佳選擇技術(shù)。通過WiFi網(wǎng)絡(luò)進行定位可以彌補衛(wèi)星定位在建筑密集和室內(nèi)應(yīng)用的限制，擴大定位服務(wù)的應(yīng)用行業(yè)和范圍，提高定位精度，降低部署成本，提高設(shè)備利用率。

現(xiàn)在基于WiFi定位最常用的方法是指紋識別方法。基于指紋識別的WiFi定位分為兩個階段：離線采樣階段和在線定位階段。離線采樣階段的目標(biāo)是構(gòu)建一個關(guān)于信號強度與采樣點位置間關(guān)系的數(shù)據(jù)庫，也就是位置指紋的數(shù)據(jù)庫。即需要在待定位區(qū)域里確定若干采樣點，記錄下在每個采樣點測量的信號強度，最后將它們以某種方式保存在數(shù)據(jù)庫中。在線定位階段，當(dāng)用戶移動到某一位置時，根據(jù)用戶實時收到的信號強度信息，利用定位算法將其與位置指紋數(shù)據(jù)庫中的信息匹配、比較，計算出該用戶的位置。然而該方法是基于絕對的信號強度值，復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境容易造成WiFi信號的反射、折射、衍射等引起的多徑效應(yīng)以及WiFi硬件設(shè)施的不穩(wěn)定直接導(dǎo)致了接收信號強度的不穩(wěn)定性和時變性。

現(xiàn)有的運動狀態(tài)檢測方法主要分為三種：第一種是基于肢體位置標(biāo)記的狀態(tài)檢測，第二種是基于多設(shè)備的狀態(tài)檢測，第三種是基于SVM的狀態(tài)檢測。

在第一種檢測方法中，檢測人員需要在人體的四肢關(guān)節(jié)位置和頭部等固定一系列的標(biāo)志物，然后通過部署在一個小型的室內(nèi)環(huán)境中的各個方位的攝像機對關(guān)節(jié)上標(biāo)記物的位置進行跟蹤，隨后把采集到的圖像在計算機上運用圖像處理的方法進行人體關(guān)節(jié)位置信息的提取、計算，進而分析人體的運動狀態(tài)。

第二種方法中，檢測人員需要在人體固定多個檢測設(shè)備。例如加速度傳感器、方向傳感器等。數(shù)據(jù)采集的過程中，設(shè)備把采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到接收端，隨后處理終端通過對傳感器信號波形進行分析，計算獲得人體運動的狀態(tài)。

第三種方法中分為兩部分,樣本訓(xùn)練和狀態(tài)識別。樣本訓(xùn)練指在人員運動狀態(tài)已知的情況下進行數(shù)據(jù)的采集分析，對各種運動狀態(tài)進行特征提取，將不同狀態(tài)對應(yīng)的特征信息存入樣本庫中。狀態(tài)識別指在實時判斷時根據(jù)采集的數(shù)據(jù)來和樣本庫中的特征數(shù)據(jù)進行匹配，選擇匹配程度最高的作為最終的運動狀態(tài)判斷結(jié)果。

第一種基于肢體位置標(biāo)記的狀態(tài)檢測的方法是一種比較成熟的人體運動狀態(tài)檢測方法，但該方法需要高速攝像機對人體運動進行捕捉，如果攝像機捕捉速度不及時檢測結(jié)果則會出現(xiàn)較大偏差。另外，此方法需要部署大量的攝像機，而且如果采用低質(zhì)量的攝像機，檢測結(jié)果可能會受四周光線等環(huán)境的影響比較大。總的來說，該方法成本高昂，并且僅能適用于小范圍的室內(nèi)環(huán)境，無法大規(guī)模地推廣和使用。

第二種基于多設(shè)備的狀態(tài)檢測的方法需要在人體固定多個設(shè)備，這給使用者增添了額外的麻煩。其所佩戴的整套傳感器設(shè)備成本較高，不適宜一般個人使用。另外，由于傳感器本身沒有計算能力，需要把數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)接嬎銠C再進行處理，不能做到便攜、隨時隨地檢測。

第三種基于SVM的狀態(tài)檢測的方法需要事先進行樣本訓(xùn)練，而且對運動狀態(tài)劃分過細(xì)，達不到簡單快捷的效果。

上述三種方法對運動狀態(tài)劃分過于細(xì)化，在算法上實現(xiàn)起來十分復(fù)雜。

發(fā)明內(nèi)容：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供基于手機傳感器信息改進WiFi定位結(jié)果跳動的方法。

為了解決背景技術(shù)所存在的問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

基于手機傳感器信息改進WiFi定位結(jié)果跳動的方法，它包括以下步驟：

（1）傳感器數(shù)據(jù)獲取：設(shè)置一定的采樣頻率，采集手機三軸方向的加速度數(shù)據(jù)；

（2）數(shù)據(jù)處理與分析：對采集到的三軸加速度數(shù)據(jù)，采用特定的算法計算出對應(yīng)的閾值；

（3）運動狀態(tài)判定：根據(jù)計算出的閾值和運動狀態(tài)的劃分，判斷出人員的運動狀態(tài)；

（4）定位結(jié)果獲取：根據(jù)人員的運動狀態(tài)，獲取最終的定位結(jié)果。

進一步的，在步驟（1）中，基于AndroidAPI提供的onSensorChanged（手機傳感器變化時觸發(fā)的事件）中的event.values（事件的對應(yīng)返回值）方法獲取手機三軸方向的加速度數(shù)據(jù)，采樣頻率為14Hz，兩秒鐘判斷一次，采用三個隊列x_i、y_i，z_i，其中i=1,2,…,28來記錄三方向的加速度數(shù)據(jù)，這樣當(dāng)隊列記錄28個數(shù)據(jù)時的時間間隔大約為2s。