[發明專利]一種基于位置指紋的WIFI室內定位方法

在審

• 申請號: 201910624811.1
• 申請日: 2019-07-11
• 公開（公告）號: CN110300372A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 鐘艷如;趙帥杰;李一媛;楊兵;李芳;羅笑南
• 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;H04W4/33;H04W64/00;H04B17/318
• 代理公司: 桂林市華杰專利商標事務所有限責任公司 45112
• 代理人: 楊雪梅

本發明公開了一種基于位置指紋的WIFI室內定位方法，該方法的步驟為：（1）搭建實驗環境，建立WIFI位置指紋庫；（2）建立WIFI定位位置指紋庫；（3）采用改進的K?means聚類算法計算初始聚類中心；（4）計算最優初始聚類中心；（5）確定K?means聚類算法的最優聚類數K；（6）結合WKNN算法計算目標位置并輸出目標位置。本發明在提高定位精度的同時降低定位階段計算量，具有定位精度高、抗噪聲能力強、穩定性好、時間復雜度低的特點，在保證定位精度的前提下實現實時要求。

技術領域

本發明涉及室內定位技術領域，具體涉及一種基于位置指紋的WIFI室內定位方法。

背景技術

隨著計算機網絡與移動智能終端技術的快速發展，基于室內位置服務(LBS)受到廣泛關注。基于WIFI的室內定位技術具有簡單，低成本，高精度，魯棒性，可擴展性等優點，作為一種室內定位的解決方案而被廣泛應用。但是，由于室內環境的復雜性，RSSI表現出高度的復雜性與多變性，WIFI室內定位的精度很容易受到環境因素的影響。典型的其它室內定位方法有藍牙、紅外線、超寬帶、地磁、RFID、ZigBe和超聲波等。但紅外線、超寬帶、RFID、ZigBee和超聲波等室內定位技術需要額外的接收和發射設備，這些增加了使用成本，并且降低了定位的便利性。基于藍牙的室內定位技術安全性高、成本低、功耗低、設備體積小，目前大部分手機終端都自帶藍牙模塊，容易大范圍的普及和部署實施，但是該技術容易受到外部噪聲信號的干擾，信號穩定性較差，通信范圍較小等缺點。目前常用的WIFI定位技術，可基本滿足簡單的定位需求，對于復雜、多變的室內環境，WIFI定位技術易受環境影響，導致定位精度不高。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術的不足，而提供一種基于位置指紋的WIFI室內定位方法，該方法在提高定位精度的同時降低定位階段計算量，具有定位精度高、抗噪聲能力強、穩定性好、時間復雜度低的特點，在保證定位精度的前提下實現實時要求。

實現本發明目的的技術方案是：

一種基于位置指紋的WIFI室內定位方法，包括如下步驟：

(1)搭建實驗環境，建立WIFI位置指紋庫，具體過程如下：

離線定位階段，實驗場景設置在長方形的室內區域，在該長方形室內區域的四個角落以及兩條長邊的中點均勻布置六個WIFI信號AP，參考點RP的采樣間隔設置為2米，使用Android手機終端在每個RP點采集到的AP的接收信號強度指標RSSI，建立基于RSSI的初始位置指紋數據庫；

(2)建立WIFI定位位置指紋庫，具體過程如下：

基于RSSI的初始位置指紋數據庫滿足正太分布，通過高斯濾波算法對基于RSSI的初始位置指紋數據庫進行預處理，可有效濾除大量的冗余信息，降低環境噪聲因素在指紋采集階段對RSSI造成的干擾，得到一組比較平緩的RSSI指紋庫數值，利用該數值建立WIFI定位位置指紋庫；

(3)改進的K-means聚類算法計算初始聚類中心，具體過程如下：

采用改進的K-means聚類算法對WIFI定位位置指紋庫進行聚類處理，可降低指紋匹配算法的計算量，避免實時定位時定位算法陷入局部最優解；改進的K-means聚類算法采用優化的聚類準則函數ε，函數ε的表達式為M為數據對象的總個數，K為子集的個數，σ_i為第i個子類的標準差，m_i代表第i個子類中數據對象的個數，并使用聚類中心的搜索算法獲得較優的初始聚類中心；

(4)計算最優初始聚類中心