[發明專利]一種WiFi定位方法及服務器

有效

• 申請號: 201611046247.2
• 申請日: 2016-11-22
• 公開（公告）號: CN106792506B
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 王斌
• 申請（專利權）人: 臺州市吉吉知識產權運營有限公司
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W64/00;G01S5/02
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 裴金華

本發明公開了一種WiFi定位方法，方法包括步驟：S100、采集檢測區域中各個無線接入點接收待檢測客戶端的每個天線發出的信號的天線信號強度數據；S200、對采集的天線信號強度數據進行預處理；S300、分別將處理后的天線信號強度數據輸入訓練后的定位模型的輸入數據層；S400、基于訓練后的定位模型的網絡層計算天線信號強度數據，并根據輸出層的輸出結果確定待檢測客戶端的位置。本發明中的定位模型采用訓練后的深度神經網絡，通過大量訓練樣本數據對深度神經網絡進行訓練，提升定位準確性以及精度。

技術領域

本發明涉及無線局域網技術領域，尤其涉及一種WiFi定位方法及服務器。

背景技術

目前在世界范圍內的定位技術主要有GPS定位、Wi-Fi定位、藍牙定位等，GPS定位主要應用于室外，Wi-Fi、藍牙定位既可用于室內，也可用于室外。由于Wi-Fi定位相對成熟，下面以Wi-Fi定位技術為背景來介紹本發明的具體內容。隨著無線路由器的普及，目前大部分公共區域都已經實現十幾個甚至幾十個WiFi信號覆蓋，而且這些路由器在向四周傳播WiFi信號的同時，也不停的發送其物理地址與信號強度等信息，只要在其信號覆蓋范圍內，即使不知道Wi-Fi的密碼，也同樣能獲得這些信息。

通用的WiFi室內定位技術大多是基于IEEE802.11b/g協議的無線局域網(WLAN)的信號強度定位技術。基于信號強度的定位技術基本原理是根據接收到的信號的強度推算信號接收器與信號源之間的距離，主要分成兩類：三角形強度算法以及位置指紋識別算法。其中三角形強度算法精度低，難以滿足室內定位要求；而普通指紋識別算法又存在接收設備不同而使得接收信號存在誤差的缺陷。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供一種WiFi定位方法及服務器，通過采集待檢測客戶端每個天線接收的與各個無線接入點對應的信號強度數據輸入深度神經網絡，實現基于深度神經網絡的WiFi定位。

本發明提供的技術方案如下：

本發明公開了一種WiFi定位方法，所述方法包括步驟：S100、采集檢測區域中各個無線接入點接收待檢測客戶端的每個天線發出的信號的天線信號強度數據；S200、對采集的所述天線信號強度數據進行預處理；S300、分別將處理后的所述天線信號強度數據輸入訓練后的定位模型的輸入數據層；S400、基于訓練后的定位模型的網絡層計算所述與各個無線接入點相對應的天線信號強度數據，并根據輸出層的輸出結果確定待檢測客戶端的位置。

進一步優選的，所述步驟S200進一步包括：當待檢測客戶端包括多個天線，各個無線接入點接收待檢測客戶端的每個天線發出的信號的天線信號強度數據為多個時，則不作處理；當待檢測客戶端只有一個天線，各個無線接入點接收待檢測客戶端的每個天線發出的信號的天線信號強度數據為一個時，將一個天線信號強度數據均分成多個天線信號強度數據。

進一步優選的，所述步驟S100之前還包括步驟：S000、預先訓練深度神經網絡，將訓練后的深度神經網絡作為所述定位模型。

進一步優選的，所述步驟S000進一步包括步驟：S001、預先設置訓練位置標簽；S002、分別采集各個無線接入點接收訓練終端的多個天線在每個所述訓練位置標簽在檢測區域內發出信號的多個天線信號強度數據；根據每個所述訓練位置標簽在檢測區域內通過訓練終端的多個天線發出的信號的多個天線信號強度數據生成訓練樣本數據，將所有所述訓練樣本數據生成訓練數據集，并送入深度神經網絡中；S003、將深度神經網絡的輸入數據層定義為多通道數據層，所述多通道數據層的通道數目與訓練終端的天線數目相同，所述多通道數據層的節點與各個無線接入點相對應；按照多通道數據層的節點與無線接入點對應的方式分別將每個所述訓練樣本數據中每個無線接入點接收訓練終端的多個天線所發信號的多個天線信號強度數據輸入對應的節點的多個通道，經過所述深度神經網絡輸出與所述訓練樣本數據中所述訓練位置標簽相對應的訓練結果；S004、依次將輸出的訓練結果與其對應的所述訓練位置標簽進行比較，根據比較結果對深度神經網絡進行訓練，將訓練后的深度神經網絡作為所述定位模型。