[發明專利]一種基于多重濾波的WiFi室內定位方法

有效

• 申請號: 201811568730.6
• 申請日: 2018-12-21
• 公開（公告）號: CN109302674B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 陳輝;李廣寧;施文鵬;邢梁梁;徐姝瑤
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00;G01S11/06
• 代理公司: 桂林市持衡專利商標事務所有限公司 45107
• 代理人: 蘇家達

本發明公開了一種基于多重濾波的WiFi室內定位方法，包括離線測量階段和在線測量階段，在離線測量階段采集指紋數據，然后對指紋數據進行動態閾值濾波、雙重平滑濾波，并對指紋數據庫進行插值，在線測量階段對定位終端實現定位。本發明提供的室內定位方法提高了離線測量階段的指紋數據準確性，從而提高了在線測量階段的定位精度，在相同條件下，比傳統的基于WKNN的WiFi室內定位方法和基于KNN的WiFi室內定位方法的平均定位誤差分別降低了30％和33％。

技術領域

本發明涉及室內定位與導航技術領域，特別是一種基于多重濾波的WiFi室內定位方法。

背景技術

隨著智能手機的普及，利用智能手機進行WiFi定位逐漸成了室內定位的研究熱點。一般在醫院、辦公大樓、購物商場等公共場所都會有WiFi熱點，而且智能終端基本上都有WiFi接口，因此基于WiFi的室內定位系統就可以使用現有的設備進行構建，從而大大節省了硬件成本。

目前基于WiFi的室內定位方法主要是基于KNN(K近鄰)的WiFi室內定位方法?；贙NN的WiFi室內定位方法的主要原理是根據RSSI值(信號接收強度值)的歐式距離計算方法來估算待定位節點和數據指紋庫中已知節點的歐式距離，方法復雜度比較低，能夠適應在運算能力不高的智能手機上運行，所以在實際中應用廣泛。但由于室內環境復雜，信號在室內傳播時有很明顯的多徑效應，并且由于障礙物的遮擋等使得KNN定位方法存在以下幾個問題：

(1)上述KNN方法中歐式距離比較大的兩個點，其實際空間距離可能比較小，比如兩個點之間隔著一堵墻等，只按照RSSI的歐式距離大小確定KNN方法中的權重可能會造成比較大的定位誤差。；

(2)在實際測量時發現，在同一地點檢測到的同一個WiFi接入點發射的信號的RSSI值波動比較大，離線階段和在線的信號波動，都會對定位結果造成影響；

(3)RSSI的值和檢測設備有關系，同一個WiFi接入點發射出的無線信號在同一點由不同的接收設備檢測，RSSI值可能會不一樣。

2017年3月出版的第33卷第3期《科技通報》上介紹了一種名稱為“基于余弦相似度的指紋匹配方法的室內定位方法”，該方法不使用RSSI向量的歐氏距離作為匹配方法，而使用RSSI向量的夾角余弦值(最接近1)作為位置匹配方法，該方法雖然在一定程度上比KNN方法的計算量少，但是，在一些常見的復雜的室內辦公環境下的定位精度較低，依然難以達到定位要求。

發明內容

本發明提供了一種基于多重濾波的WiFi室內定位方法，用于解決現有室內定位方法不夠精確的問題。

實現本發明所用的技術特征為：

一種基于多重濾波的WiFi室內定位方法，其特征在于：

包括離線測量階段和在線測量階段；

所述離線測量階段包括以下步驟：

(1)在待定位區域設有p個WiFi接入點，選取m個固定參考點，分別測量各固定參考點的第一坐標，并在各固定參考點上依次對各WiFi接入點分別采集n個源RSSI值，源RSSI值的數量為p*m*n個，其中，p、m、n為正整數；

(2)依次對p*m*n個源RSSI值進行動態閾值濾波，得到m個固定參考點對各WiFi接入點的第一RSSI值，針對各固定參考點，依次將固定參考點的坐標以及與所述固定參考點對應的第一RSSI值作為該固定參考點的第一指紋數據，存入第一指紋數據庫；

(3)依次對各第一RSSI值進行第一次平滑濾波，得到m個固定參考點對各WiFi接入點的第一濾波RSSI值；針對各第一濾波RSSI值，將第一濾波RSSI值覆蓋與所述第一濾波RSSI值對應的第一RSSI值，存入第一指紋數據庫；