[發明專利]一種實現GNSS和WIFI系統無縫垂直切換的算法

在審

• 申請號: 201710167905.1
• 申請日: 2017-03-20
• 公開（公告）號: CN106993319A
• 公開（公告）日: 2017-07-28
• 發明（設計）人: 呂皓
• 申請（專利權）人: 呂皓
• 主分類號: H04W36/14
• 分類號: H04W36/14;H04W36/18;G01S19/48
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種實現GNSS和WIFI系統無縫垂直切換的算法，其特征在于包括以下步驟：主要定位信息的獲取，基于接收信號的切換觸發，基于模糊神經網絡控制的切換算法判決。

2.根據權利要求1所述的主要定位信息的獲取，其特征在于：當用戶處在室外環境中時，使用GPS來進行定位，并且搜索到的衛星顆數要大于等于4，才能被認為滿足定位條件。當用戶處在室內環境中時，移動終端無法接收到GPS信號，則使用WIFI來進行定位。將接收到三個以上AP的信號強度大于門限值作為定位的條件。通常來說，信號強度在-75dBm以上的屬于比較好的信號。由于室內環境復雜，噪聲、多徑效應等因素，對于測量距離和真實距離會有比較大的差距。同時，也可以根據定位的誤差來判斷模型的準確性和設置的門限值合理性。采用指紋定位方式時，移動終端處在指紋區域時，這樣就表示滿足定位要求，可以進行定位。當用戶處在室內外重疊區域時，采用所述分析指紋定位的四種情況來進行相應切換，對處于重疊區域的用戶作出位置定位，實現室內外無縫定位的目的。

3.根據權利要求1所述的基于接收信號的切換觸發，其特征在于：在移動端從室外環境向室內環境移動時，可以接收到三個以上AP信號都在門限值以上時，可以認為滿足三角定位條件，進行開始的切換觸發。同樣，移動端從室內環境向室外環境移動時，搜索到的衛星數量滿足定位基本條件，則開始發生觸發。但是，室內采用指紋定位技術時，用指紋定位近鄰算法來得到用戶的距離，而得到的信號強度的歐幾里得距離就是接收信號強度門限值的一種表現形式。在室外時，GPS可以搜索到的衛星數量則是作為接受信號強度門限值的表現形式。其次，為了防止發生“乒乓效應”現象出現，可以在系統中加入遲滯電平、駐留時間和移動終端運動趨勢等參數。

4.根據權利要求1所述的基于模糊神經網絡控制的切換算法判決，其特征在于：將模糊神經網絡引入到垂直切換判決過程中，利用其強大的模糊推理及自學能力智能的做出切換判斷。而在切換過程中設定相對應的門限值是非常重要的一項工作，是關系到切換策略和算法好壞的一個重要指標。對于定位系統相互切換來說，信號強度RSS是一個最基本的參考量，只是針對不同的定位算法及不同的定位系統間的一個表現形式。對于GPS定位來說，衛星對于移動終端來說比較遠，其接收信號的強度值相對比較穩定，所以可以根據接收到的衛星數量形式來表示，對于WIFI定位當中的三角定位算法來說，是根據信號強度RSS來進行距離的解算，然后利用三角方法來得到位置，它是利用AP接收到的三個以上信號強度在-75dBm左右的平均信號強度來作為參考量。對于WIFI定位當中的室內指紋定位算法來說，它是根據移動設備在指紋區域得到的信號強度歐幾里得距離來進行定位，即將信號強度計算得到的最小歐幾里得距離來判斷來當做信號強度RSS的另一個判斷形勢。再根據用戶的使用習慣來說，定位系統中用戶最關心的是定位精度的準確性，這也是衡量定位系統好壞最重要的指標。而在所述的定位算法當中，定位精度也是作為一個重要的參數存在的。GPS信號穩定度較WIFI信號高，可能在室內外不同環境切換時會發生抖動，將移動終端接收到的信號穩定度也作為衡量的參數。

算法的流程分為四個部分：切換判決觸發、預判決、模糊神經網絡切換控制、切換判決。

(1)切換判決觸發

切換判決觸發使用的就是基于接收信號和用戶運動趨勢的切換觸發。采用接收到信號強度的歐幾里得距離和衛星數量來判斷是否進行切換，同時設立門限值來確定是否要進行切換。

第一步：根據接收到的衛星數量和信號強度判斷是否需要觸發垂直切換算法。

第二步：在觸發切換時，將參數輸入到預判決當中，若可以進行明確的切換判決，則直接輸出判斷結果，不再進行后面步驟；若無法進行切換判決，則對接收到的參數進行處理，進行后面的模糊神經網絡切換控制的處理。

第三步：切換判決根據模糊神經網絡(FNN)切換控制輸出判斷結果選擇出使用的定位系統進行定位。

(2)預判決

在模糊神經網絡切換控制之前加入預判斷是為了緩解系統處理的復雜度，減小系統消耗內存消耗。本發明主要是選取衛星數量和接收到的信號強度作為預判斷參數。

若接收到的衛星數量n大于預設的門限值k則進行GPS定位，若接收到的信號強度大于預設門限值Q則進行WIFI定位，若衛星數量或者接收信號強度小于預設的門限值時，則將得到的參數輸入到后續模糊神經網絡當中進行切換控制處理。

(3)模糊神經網絡切換控制

第一層是輸入層，輸入參數為衛星數量n和接收信號強度Q。

第二層是隸屬度函數層，主要是對上層的輸入值進行模糊化處理。模糊化就是對數據進行模糊變量處理，比如信號強度是垂直切換的一個參數，但是設備的成本和電池等因素的參數也可以作為一個輸入參數來影響垂直切換。模糊集合由不同的隸屬度函數組成，和數字集合不同，模糊集合當中，每一個值只有全部滿足隸屬度時，所得到的值才能成為一個集合。通過將得到的參數值映射到隸屬度函數當中，能夠得到相對應的隸屬度函數值。而對于隸屬度函數的表示方法，一般采用隸屬度的直線或者曲線來定義數據和數值的。

采用比較常見的梯形和三角形結合形勢。將隸屬度函數分為五個等級的子集：A、B、C、D、E，X_min和X_max分別表示選擇的數據量測量的最小值和最大值，X1、X2、X3對應定義的模糊集合取值范圍，每個子集當中都有對應的隸屬度函數λ_i，得到的隸屬度函數表達式為：

λ_i＝[λ_A，λ_B，λ_C，λ_D，λ_E]_i

其中i表示算法當中需要模糊化的參數，每個參數的隸屬度函數表示如下：

(3.1)接收的平均場強：在平均場強的接收隸屬度函數中，x軸表示接收到三個以上信號強度為-75dBm的RSS平均值，y軸表示不同場強值對應的隸屬度函數，與x軸的交點從原點向右定義為[-65，-55，-45，-35，-25]，假設移動端接收到的平均信號強度為-45dBm，則對應的隸屬度函數矢量為[0，0，1，0，0]。

(3.2)接收衛星數量：衛星數量的隸屬度函數，x軸表示接收到衛星數量，y軸表示衛星數量的隸屬度函數，根據軟件測量出來的衛星情況，將不同的衛星數量對應的隸屬度函數從原點向右定義為[4，5，6，7，8]，假設移動端接收到衛星數量為5顆，則對應的隸屬度函數矢量為[0，1，0，0，0]。

(3.3)最小信號強度歐幾里得距離：移動端在指紋區域的參考點最小歐幾里得距離隸屬度函數中，x軸表示最小信號強度的歐幾里得距離，y軸表示其隸屬度函數，與對應的最小信號強度歐幾里得距離從原點向右定義為[0，2，4，6，8]，假設移動端在某一時間段計算出的歐幾里得距離為5，則對應的隸屬度函數矢量為[0，0，0.5，0.5，0]。

(3.4)定位誤差：定位誤差的隸屬度函數當中，x軸表示定位誤差值，y軸表示定位誤差的隸屬度函數，而目前GPS在定位過程中，其定位誤差在10米左右，WIFI定位系統在室內使用時定位誤差在2米左右，將定位誤差所對應的隸屬度函數向右定義為[0，4，8，12，16]，不同的定位誤差會對應不同的隸屬度函數值。

(3.5)移動端接收信號的穩定性：GPS衛星相對于其他定位離地面較遠，故其對用戶來講相對比較穩定。在室內環境當中，噪聲、多徑效應、墻體等因素，對于WIFI系統定位測量距離和真實距離會有比較大的差距。

第三層為模糊規則層。

通過上面將各個參數隸屬度函數之后，再執行一次模糊操作，相當于將輸入進來的多個參數隸屬度函數值乘積。該輸出值就是相應的節點適應度值。用數學公式1表示如下：

${\mathrm{\α}}_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\α}}_{ij}\≥{\mathrm{\α}}_{max}\\ \frac{{\mathrm{\α}}_{max}-{\mathrm{\α}}_{ij}}{{\mathrm{\α}}_{max}-{\mathrm{\α}}_{min}},& {\mathrm{\α}}_{min}\≤{\mathrm{\α}}_{ij}\≤{\mathrm{\α}}_{max}\\ 1,& {\mathrm{\α}}_{ij}\≤{\mathrm{\α}}_{min}\end{array}\right.---\left(1\right)$

α_ij是接收到j系統的第i個參數值，α_max、α_min分別為j系統中i參數值在應用程序中表示的最大門限值和最小門限值。

第四層為輸出層。該層為每個規則節點適應度值α_ij添加一個連接權值β_ij，目的是將矢量值轉換成合適的可以進行系統切換的單一值進行判斷，基本思想是根據各個參數在系統中所占的重要程度，進行加權。建立代價函數，選擇函數值最高的系統進行切換，假設當前系統的函數值高，就不進行切換。用數學公式2表達如下：

${\mathrm{Score}}_j=\underset{i}{\Σ}{\mathrm{\β}}_{ij}\·{\mathrm{\α}}_{ij}---\left(2\right)$

Score_j為j系統的定位目標函數值，α_ij表示j系統中規則節點適應度值，通過第三層輸出得到。β_ij為連接權值，且滿足集合權值之和為1。

經過多次實驗驗證，最后得到加權矢量定義公式為：

β_j＝[β₁，β₂，β₃]_j＝[0.8，0.1，0.1]

β₁相當于衛星數量或者平均信號強度RSS或者信號強度的最小歐幾里得距離的權重值，β₂定位精度的權重值，β₃接收信號強度穩定性權重值。

(4)切換判決

發生切換主要產生在GPS和WIFI信號重疊區域，初始階段，移動終端開啟并接收參數，兩個定位系統同時工作。通過模糊神經算法及目標函數的計算，判斷初始定位系統。若移動設備初始定位為GPS系統時，下一步判斷是否滿足WIFI的定位條件，在算法中引入一個駐留時間計時器，切換觸發時開始計時，如果在設定的時間限制內，觸發條件滿足，則執行切換，否則返回重新進行判斷。同樣，若移動設備初始定位為WIFI系統時，下一步判斷接收到的衛星數量是否滿足GPS定位條件，引入駐留時間計時器，在時間限制內滿足觸發條件則切換，否則返回重新進行判斷。

根據接收到的衛星數量或者信號強度的變化情況，可以基本判斷出移動端的運動趨勢，然后將接收到的各個參數輸入到模糊神經網絡的切換算法當中，經過所述提到的模糊化準則和簡單加權，得到系統的函數值。假如當前定位系統的函數值大于待切換定位系統，則不進行切換處理，假如當前定位系統的函數值小于待切換定位系統時，則進行切換。

對于AP部署，基于信號歐幾里得距離的AP的最優化部署原理，總體分為兩步：第一步，在給定的WIFI室內環境當中，考慮實際空間大小和布局，確定信號的傳輸特性后，再根據其特性來確定AP數目。第二步，確立數目之后，對這些AP的位置進行分布規劃。在室內環境當中，明確AP數目時，先需要預設閾值S，閾值的大小可以直接影響AP的數目多少。對AP的數目不斷增多，通過計算出不同數量下的AP所部署中的測試點與鄰近的參考點之間的信號歐幾里得距離平均值，取其最大值再與設定的閾值S做比較，得出比閾值S大的最小AP數目，這就是在此環境當中最佳的AP部署數目。明確AP最佳位置時，不但要對參考點中信號歐幾里得距離平均值最大，還要使得所有的參考點定位的誤差可以在一定范圍之內。兩個步驟用數學方法表示如下：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{p}{\min }\left\{\underset{\mathrm{\α}}{\max }{f}_1\left(p\right)\right\}\≥S\\ f_1\left(p\right)=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{d}}_i\\ {\stackrel{\‾}{d}}_i=\underset{j\∈N\left(i\right)}{\mathrm{\Σ}}\left|\right|{\stackrel{\‾}{RSS}}_i-{\stackrel{\‾}{RSS}}_j|{|}_2/length\left(N\right)\\ \mathrm{\α}=\{(X_1,Y_1),(X_2,Y_2),\mathrm{...},(X_p,Y_p)\}\end{array}\right.$

$\max f_2=f_1-{\[\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{({\stackrel{\‾}{d}}_i-f_1)}^2\]}^{1/2}$

使得各個參考點的平均信號歐幾里得距離與標準差f₂達到最大，得到AP最佳位置，從而確保室內區域當中各個參考點的定位性能都可以相差不大，得到比較高的定位精度。