[發明專利]混合型室內定位方法、裝置、計算機設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202010044778.8 | 申請日: | 2020-01-15 |
| 公開(公告)號: | CN111182460A | 公開(公告)日: | 2020-05-19 |
| 發明(設計)人: | 褚英昊;王永樂;戴帥;黃偉強;韓飛;王樹燚;秦詩瑋;何英杰;李政峰;趙紫州 | 申請(專利權)人: | 深圳市微埃智能科技有限公司 |
| 主分類號: | H04W4/021 | 分類號: | H04W4/021;H04W4/33;H04W4/80;H04W64/00 |
| 代理公司: | 深圳市精英專利事務所 44242 | 代理人: | 于建 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市前海深港合*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 混合 室內 定位 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種混合型室內定位方法,其特征在于,包括:
建立指紋庫,所述指紋庫包括參考點的RSSI向量,所述RSSI向量的分量為各網關路由接收到參考點處的beacon設備發出的信號的RSSI以及所述參考點的坐標;
若終端接收到用戶發送的定位請求,判斷是否所有的網關路由均能接收到終端的ibeacon設備發出的信號;
若所有的網關路由均能接收到終端的ibeacon設備發出的信號,獲取終端的第一待測RSSI向量,所述第一待測RSSI向量的分量為各網關路由接收到的終端的ibeacon設備發出的信號的RSSI;
將所述第一待測RSSI向量輸入到預設的ANN模型中,并將所述ANN模型的輸出結果作為終端的第一預測坐標,其中,所述ANN模型預先由所述指紋庫中的數據進行訓練;
根據所述第一待測RSSI向量以及預設的KNN算法獲取終端的第二預測坐標;
根據所述第一預測坐標以及所述第二預測坐標確定終端的位置,并將終端的位置發送給終端。
2.根據權利要求1所述的混合型室內定位方法,其特征在于,所述方法還包括:
若不是所有的網關路由均能接收到終端的ibeacon設備發出的信號,從能接收到beacon設備發出的信號的網關路由的RSSI中,按照從大到小的順序選出預設數量的RSSI,根據選出的RSSI確定第二待測RSSI向量,并根據所述第二待測RSSI向量以及預設的KNN算法獲取終端的第三位置坐標;
對所述第三位置坐標進行濾波處理,以得到終端的位置坐標,所述濾波處理為KALMAN濾波處理,或者權重濾波處理。
3.根據權利要求1所述的混合型室內定位方法,其特征在于,所述建立指紋庫,包括:
獲取各網關路由接收到參考點處的beacon設備發出的信號的RSSI;
將各網關路由接收到參考點處的beacon設備發出的信號的RSSI以及參考點的位置坐標作為參考點的RSSI向量儲存到預設的矩陣中。
4.根據權利要求1所述的混合型室內定位方法,其特征在于,所述根據所述第一待測RSSI向量以及預設的KNN算法獲取終端的第二預測坐標,包括:
分別計算所述第一待測RSSI向量與指紋庫中各參考點的RSSI向量的歐氏距離;
按照歐氏距離從小到大的順序選出預設數量的參考點作為目標參考點;
獲取各目標參考點的坐標均值,并將所述坐標均值作為所述第二預測坐標。
5.根據權利要求1所述的混合型室內定位方法,其特征在于,所述根據所述第一預測坐標以及所述第二預測坐標確定終端的位置,包括:
將所述第一預測坐標以及所述第二預測坐標的均值作為終端的位置坐標。
6.一種混合型室內定位裝置,其特征在于,包括:
建立單元,用于建立指紋庫,所述指紋庫包括參考點的RSSI向量,所述RSSI向量的分量為各網關路由接收到參考點處的beacon設備發出的信號的RSSI以及所述參考點的坐標;
判斷單元,用于若終端接收到用戶發送的定位請求,判斷是否所有的網關路由均能接收到終端的ibeacon設備發出的信號;
第一獲取單元,用于若所有的網關路由均能接收到終端的ibeacon設備發出的信號,獲取終端的第一待測RSSI向量,所述第一待測RSSI向量的分量為各網關路由接收到的終端的ibeacon設備發出的信號的RSSI;
輸入單元,用于將所述第一待測RSSI向量輸入到預設的ANN模型中,并將所述ANN模型的輸出結果作為終端的第一預測坐標,其中,所述ANN模型預先由所述指紋庫中的數據進行訓練;
第二獲取單元,用于根據所述第一待測RSSI向量以及預設的KNN算法獲取終端的第二預測坐標;
發送單元,用于根據所述第一預測坐標以及所述第二預測坐標確定終端的位置,并將終端的位置發送給終端。
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