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[發明專利]一種類指紋的藍牙定位方法在審

專利信息
申請號: 201710157495.2 申請日: 2017-03-16
公開(公告)號: CN106961659A 公開(公告)日: 2017-07-18
發明(設計)人: 張子健;陳奇;江潔羽;王志鵬;胡斌;劉和平 申請(專利權)人: 浙江成功軟件開發有限公司
主分類號: H04W4/00 分類號: H04W4/00;H04W4/02;H04W4/04;H04W16/18;H04W64/00;G01S11/06
代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司33200 代理人: 劉靜,邱啟旺
地址: 310012 浙江省杭州市西湖區文*** 國省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關鍵詞: 種類 指紋 藍牙 定位 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于定位領域,尤其涉及一種類指紋的藍牙定位方法。

背景技術

現如今我們的基本生活已經離不開定位功能,比如導航、外賣用戶位置定位、興趣點檢索、公交、出租出行等,目前的這些定位服務均是基于GPS或者蜂窩基站的定位,因為基于GPS的定位技術已經十分成熟,所以在戶外GPS能夠覆蓋的地方能夠實現精準的定位,然而在室內或者有大量高層建筑GPS信號很弱、甚至沒有的地方,只能通過蜂窩基站實現大致的定位。事實上,根據數據研究結果表明目前生活在城市的人們有超過80%的時間進行的是戶內活動,而戶內就意味著可能GPS信號很弱或者沒有,比如身處陌生的商場想找到出口或地下停車場想找到停車位置,亦或是商場的商家們希望可以基于位置給客戶推送活動或者促銷信息,面對這些當前十分現實的需求,傳統的GPS定位方法已是無能為力,所以室內定位技術的研究就顯得十分必要。

從近幾年室內定位的研究成果來看,主要的定位方法有信號強度指紋匹配定位、信號傳播模型的ZigBee定位、藍牙定位、超聲波或紅外定位。而其中藍牙技術作為一起比較成熟、短距離、性價比高的技術,相對于其他定位技術,不僅具有低成本、易部署的特點,還因當前幾乎所有的智能設備都已經支持藍牙,具有高普及率、無額外定位成本基礎。而當前使用藍牙定位方法主要是基于信號的指紋的和基于信號衰減測距模型的,雖然基于這兩種方式的定位都在一定程度上已經取得了許多研究成果,但卻存在許多問題。基于信號指紋的定位方法的平均誤差可以低至1.65米,但需要大量的離線指紋采集工作,且當環境發生改變時就必須重新更新指紋數據庫,定位的準確度與指紋采集密度和指紋的維度有著直接的關系;而基于信號衰減模型的方法平均誤差可做到2m以內,但多是在一個特定的測試環境下通過大量的實測盡可能多的得到每個距離下的信號強度值,然后使用距離與信號強度的測試數據通過線性回歸的方法得到一個信號強度與距離的關系模型,再將這樣的特定模型用于實際環境定位,這必然面臨著通用性較差、使用環境過于理想化的問題,最終在實際復雜應用環境中的定位效果并不理想。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術的不足,提供一種類指紋的藍牙定位方法。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的:一種類指紋的藍牙定位方法,包括以下步驟:

(1)基站部署:將待測環境劃分為多邊形網格,每個網格結點部署一個藍牙基站,并在服務器儲存每個基站的信息,包含基站編號和位置坐標(x,y)。

(2)移動終端掃描附近基站,獲取附近基站并獲得相應信號強度值:移動終端使用掃描得到的基站ID信息發送獲取基站信息請求。

(3)網格粗定位:為每個網格定義一個虛擬點,該虛擬點的信號強度值為其網格上的實際頂點的實時信號強度值的加權平均值,逐個計算每個虛擬點的信號強度值,信號強度值最大的虛擬點所屬的網格即為移動終端所在的網格。

(4)網格內細定位:根據所屬網格的每個頂點的信號強度值,結合信號比例趨向模型和RSSI信號測距模型計算出目標點到該網格包含的某兩個頂點之間的距離的比值,為了盡可能多的照顧到多個參考點的擬合效果,利用n-1個距離比計算出移動終端在網格內的具體位置,n為頂點數,最終得到移動終端的位置坐標(x,y),實現移動終端的實時位置定位。

進一步地,所述步驟2中,根據在較短的時間內獲取基站的N個信號強度值,結合RSSI濾波推導更加貼近真實情況的瞬時信號強度值,所述RSSI濾波包括高斯濾波、遞推平均濾波;具體如下:

(2.1)高斯濾波:把連續接收到的N個RSSI值看成一個隊列,隊列的長度固定為N,每次接收到一個新的RSSI值后放入隊尾,并丟棄原來隊首的RSSI值,記第m個高斯分布的密度為f(RSSIm):

其中,

根據計算結果,取使得f的值在0.6-1之間的信號強度值,作為有效的信號強度值;

(2.2)遞推平均濾波:假定根據高斯濾波篩選出M個RSSI值,對其進行算術平均運算,獲得新的濾波結果。記M個信號強度值為RSSI[1-M],則濾波后的結果如下:

進一步地,該方法用于室內多樓層定位時,在服務器儲存的每個基站的信息還包含樓層號,根據步驟2掃描到的基站,從服務器獲取每個基站對應的樓層號,將最多的樓層號確定為移動終端所在的樓層。

進一步地,所述步驟4包括下子步驟:

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