[發明專利]一種指紋定位中的預測式指紋圖搜索方法

有效

• 申請號: 201611061169.3
• 申請日: 2016-11-25
• 公開（公告）號: CN106792510B
• 公開（公告）日: 2019-05-24
• 發明（設計）人: 鄒德岳;郭軼群
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/33;H04W64/00;G01S5/02
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 李曉亮;趙連明

本發明屬于無線電導航定位技術領域，提供一種指紋定位中的預測式指紋圖搜索方法。本發明首先將采用濾波算法預測出的位置信息作為先驗信息，以先驗信息為中心，通過向周邊輻射的方式進行搜索。搜索過程中不斷更新信號空間歐氏距離上距信號特征TP最近的K個參考點RP。當連續搜索L次且K個RP沒有變化時，則認定此K個RP為最終選定的，用于位置估計的參考點，并帶入KNN算法中進行解算，本發明能夠取代傳統的對指紋圖進行順序搜索方法。本發明的有益效果為與分簇后定位的傳統方法相比，能夠提高定位精度，與不分簇的傳統方法相比，搜索速度更快。

技術領域

本發明屬于無線電導航定位技術領域，涉及到指紋定位技術，特別涉及到一種指紋定位中的預測式指紋圖搜索方法。

背景技術

指紋定位技術廣泛應用在室內定位領域，該技術分為兩個階段：

第一階段為離線階段，既在給定區域內，通過逐點測量等手段，將物理空間位置與信號空間特征之間建立映射關系，用戶可以通過對比該映射關系估計自身位置。具體為：空間建立映射關系，通過數據庫的方式存儲，而存儲的數據庫被稱為指紋圖；指紋圖由若干參考點(RP)構成，每個RP存儲其物理地址和信號特征向量信息。

第二階段為在線定位階段，系統將采集側臉的信號特征(TP)與指紋圖中的RP進行空間歐氏距離的計算，得出其相似度，從而記錄下與TP間歐式距離最近的K個RP。通過KNN算法，將所得K個RP值進行估計，得到的位置即為定位位置。為減輕解算時間對定位系統造成的定位結果延遲，系統中往往還會引入濾波算法，根據前幾次定位的結果對用戶當前位置進行預測，從而提高定位精度。

指紋定位常見指紋圖過大問題，既每次搜索時過大的指紋圖導致搜索量龐大，使得定位速度達不到標準。常規解決辦法為分簇：將具有類似信號特征的向量歸為一簇，定位時先通過計算出與簇頭的歐氏距離，找出自身所在的簇，再在該簇的指紋圖上進行遍歷搜索以定位，以達到搜索分級，降低工作量。

但常見分簇方法存在局限性：分簇過多導致分簇失去意義，分簇過少則達不到降低搜索量的作用，同時帶來的簇邊緣模糊問題，使得分簇定位易造成誤差。即便分簇時預先畫出交疊區也不能完全避免此情況。此外，如果發生簇頭識別錯誤的話會導致較大的定位誤差。目前的分簇手段包括依據設計者的主觀認知進行人工分簇，以及根據數學算法進行自動分簇。前者可能出現簇內信號特征域上的不統一，而后者可能造成位置空間域上的不統一。因此二者都有可能在簇頭識別時引入誤差，從而降低定位精度。

發明內容

針對現有指紋定位技術中存在的由于分簇帶來精度下降問題，本發明提供一種更加高效的指紋圖搜索的方法。

本發明的技術方案為：

一種指紋定位中的預測式指紋圖搜索方法，所述的預測式指紋圖搜索方法首先將采用濾波算法預測出的位置信息作為先驗信息，以先驗信息為中心，通過向周邊輻射的方式進行搜索。搜索過程中不斷更新信號空間歐氏距離上距信號特征TP最近的K個參考點RP。當連續搜索L次且K個RP沒有變化時，則認定此K個RP為最終選定的，用于位置估計的參考點，并帶入KNN算法中進行解算，取代傳統的對指紋圖進行順序搜索方法。

本發明具體包括以下步驟：

步驟1：預設搜索上限L；首次定位時，采用傳統指紋定位方式對用戶進行定位，得到第一個定位結果；非首次定位時，通過濾波算法對之前得到的定位結果進行計算，得到預測值(X′_i，Y′_i)；所述的傳統指紋定位方式為傳統的分簇解算方法或不分簇解算方法。

步驟2：計算與步驟1得到的結果(第一個定位結果或預測值(X′_i，Y′_i))最近的參考點RP_(a，b)，a和b表示步驟1中定位結果最近的相鄰參考點的編號。