本發(fā)明涉及室內(nèi)地磁定位導(dǎo)航方法，具體涉及一種基于地磁的智能手機實時定位方法，屬于移動計算和室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

隨著室內(nèi)定位導(dǎo)航的日益需求，利用地磁信息作為位置指紋的室內(nèi)定位導(dǎo)航技術(shù)顯示出其獨特的優(yōu)越特性，如無需基礎(chǔ)設(shè)施、精度高、穩(wěn)定等，方便用戶利用手機內(nèi)置的地磁傳感器便能在大型室內(nèi)完成定位導(dǎo)航。

在傳統(tǒng)的地磁定位算法中，用戶在使用手機內(nèi)置的地磁傳感器實現(xiàn)地磁定位導(dǎo)航前，需要預(yù)先對該區(qū)域進行地磁區(qū)域采集，建立地磁指紋地圖。對于不同型號的手機存在的內(nèi)置傳感器的差異，將會帶來極大的誤差，造成數(shù)據(jù)信息無法匹配。之前的研究中有提到建立基于磁場測量即時定位與地圖構(gòu)建的模型，該方法設(shè)置初始位置，利用已測得的磁場信息進行克里金插值法估計周圍磁場，并根據(jù)下一步探測的磁場更新估計的磁場值，在實時移動中不斷更新和建立新的地磁指紋地圖。該方法的精確度一部分需要建立在插值估計的準(zhǔn)確性上，并且依賴于往返更新的次數(shù)上。理論上，往返更新次數(shù)越多，所建立的實時定位地圖越準(zhǔn)。但無法消除運動中的累積誤差，隨著路程的增加，將會導(dǎo)致該算法的失效。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：提供一種基于地磁的智能手機實時定位方法，適用于所有內(nèi)置地磁傳感器類型的手機實時使用地磁信息定位導(dǎo)航，無需個體獨立預(yù)先采集地磁信息。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案：

一種基于地磁的智能手機實時定位方法，包括如下步驟：

步驟1，利用標(biāo)準(zhǔn)三軸地磁傳感器采集室內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)地磁x分量、y分量、z分量，并求得標(biāo)準(zhǔn)地磁總量，采用樣條插值法對地磁各分量和總量進行插值，根據(jù)室內(nèi)坐標(biāo)系和插值結(jié)果構(gòu)建室內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)地磁數(shù)據(jù)庫；

步驟2，當(dāng)用戶首次進入室內(nèi)時，將用戶的必經(jīng)之處作為測試區(qū)，利用智能手機內(nèi)置的地磁傳感器采集測試區(qū)地磁各分量，得到手機測試值；

步驟3，利用樣條插值法對手機測試值各分量和總量進行插值，對樣條插值的結(jié)果進行相關(guān)性檢驗，判斷手機測試值是否與測試區(qū)在室內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)地磁數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)值正相關(guān)且顯著，若是則進入下一步；

步驟4，將步驟3樣條插值結(jié)果中的地磁總量作為因變量，測試區(qū)在室內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)地磁數(shù)據(jù)庫中的地磁總量作為自變量，建立回歸模型，求得回歸系數(shù)；

步驟5，對回歸系數(shù)進行檢驗，判斷回歸系數(shù)是否顯著，若是則進入下一步；

步驟6，調(diào)用室內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)地磁數(shù)據(jù)庫中的所有地磁總量，根據(jù)回歸模型反解出適應(yīng)于用戶所持智能手機在室內(nèi)的地磁總量；

步驟7，設(shè)定地磁總量閾值，利用智能手機內(nèi)置的地磁傳感器實時采集用戶當(dāng)前所在位置的地磁分量并求得總量，計算該總量與步驟6反解出的地磁總量之間的差值，將差值小于地磁總量閾值對應(yīng)的坐標(biāo)作為初選坐標(biāo)；

步驟8，根據(jù)初選坐標(biāo)在室內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)地磁數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)值及在步驟2得到的手機測試值，對地磁各個分量建立回歸模型，計算得到各個分量對應(yīng)的回歸系數(shù)；

步驟9，根據(jù)各分量的回歸模型，將初選坐標(biāo)在室內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)地磁數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)的地磁分量轉(zhuǎn)化為適應(yīng)于用戶所持智能手機在室內(nèi)的地磁分量；

步驟10，對初選坐標(biāo)，計算步驟9轉(zhuǎn)化得到的地磁分量與智能手機內(nèi)置的地磁傳感器測得的地磁分量之間的相似度；

步驟11，對初選坐標(biāo)，將步驟6反解出的地磁總量與智能手機內(nèi)置的地磁傳感器測得的地磁總量之間的差值歸一化，并計算權(quán)重；

步驟12，對初選坐標(biāo)，利用步驟10得到的相似度與步驟11得到的權(quán)重相乘，得到加權(quán)相似度，將最小的加權(quán)相似度對應(yīng)的坐標(biāo)作為預(yù)測用戶位置點。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟1所述利用標(biāo)準(zhǔn)三軸地磁傳感器采集室內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)地磁x分量、y分量、z分量具體過程為：制作兩個木制平臺，將標(biāo)準(zhǔn)三軸地磁傳感器、地磁信息顯示器分別放置在兩個木制平臺上，兩個木制平臺之間的距離大于等于2m，且標(biāo)準(zhǔn)三軸地磁傳感器與地磁信息顯示器之間通過數(shù)據(jù)線相連，木制平臺的高度為正常人持智能手機的高度，對室內(nèi)劃定坐標(biāo)系，按照固定間隔、固定頻率、固定采集時間對地磁各分量進行采集，標(biāo)準(zhǔn)地磁傳感器將采集到的地磁各分量傳輸至地磁信息顯示器顯示。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟7所述設(shè)定地磁總量閾值具體過程為：用戶在室內(nèi)行進時，利用智能手機內(nèi)置的地磁傳感器實時采集用戶當(dāng)前所在位置的地磁分量并求得總量，將該總量與步驟6反解出的地磁總量做差值，并將差值從小到大進行排序，計算差值對應(yīng)的室內(nèi)坐標(biāo)與用戶當(dāng)前所在位置坐標(biāo)的距離，找到第三個距離小于等于預(yù)設(shè)值對應(yīng)的差值并放入閾值集合；實時采集用戶在不同位置的地磁分量并求得總量，重復(fù)上述過程，將閾值集合中最大的差值作為地磁總量閾值。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟10所述相似度計算公式為：

其中，simi為第i個初選坐標(biāo)的相似度，<xi_mp_mv，yi_mp_mv，zi_mp_mv>表示第i個初選坐標(biāo)經(jīng)步驟9轉(zhuǎn)化得到的地磁分量，<xi_mp_dv，yi_mp_dv，zi_mp_dv>表示智能手機內(nèi)置的地磁傳感器測得的第i個初選坐標(biāo)地磁分量。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟11所述權(quán)重計算公式為：

其中，ωi為第i個初選坐標(biāo)的權(quán)重，δi表示第i個初選坐標(biāo)經(jīng)步驟6反解出的地磁總量與智能手機內(nèi)置的地磁傳感器測得的地磁總量之間的差值歸一化，i＝1,2,…,k，k為所有初選坐標(biāo)的個數(shù)。

本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下技術(shù)效果：

1、本發(fā)明方法解決了用戶在室內(nèi)使用地磁定位時，無需預(yù)先進行地磁信息采集建立地磁指紋地圖的問題；同時解決了不同手機型號的手機內(nèi)置地磁傳感器的差異性問題。

2、本發(fā)明方法具有實時性，根據(jù)測試點生成該區(qū)域內(nèi)適應(yīng)于該手機的地磁指紋地圖，而無需事先采集該區(qū)域的地磁信息。

3、本發(fā)明方法具有準(zhǔn)確性，建立多重融合模型和設(shè)置閾值與權(quán)重，預(yù)測該用戶準(zhǔn)確位置。

4、本發(fā)明方法具有高效性，可以脫網(wǎng)運行，快速生成用戶所在位置。

附圖說明

圖1是傳統(tǒng)地磁定位導(dǎo)航流程圖。

圖2是本發(fā)明基于地磁的智能手機實時定位方法的流程圖。

圖3是本發(fā)明相似度計算生成地磁指紋地圖的流程圖。

圖4是本發(fā)明融合計算生成預(yù)測用戶所在位置的流程圖。

圖5是本發(fā)明方法基于的理論圖解，其中，(a)為第一條線相似度，(b)為第二條線相似度，(c)為第三條線相似度，(d)為曲面相似度。

圖6是本發(fā)明方法融合修正后的地磁定位軌跡圖。

具體實施方式

下面詳細描述本發(fā)明的實施方式，所述實施方式的示例在附圖中示出。下面通過參考附圖描述的實施方式是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對本發(fā)明的限制。

本發(fā)明提供一種基于地磁的智能手機實時定位方法，首先，用戶在進入室內(nèi)環(huán)境時，在經(jīng)過測試區(qū)后，手機測得的地磁總量和地磁分量與該測試區(qū)中的標(biāo)準(zhǔn)地磁總量和分量進行相似度模型計算，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)地磁特征及走勢等元素，模擬出適應(yīng)于該手機的地磁總量。將標(biāo)準(zhǔn)地磁總量根據(jù)相似度模型轉(zhuǎn)化為手機理論值。然后，用戶通過測試區(qū)后，進入到室內(nèi)大環(huán)境時，實時測得的地磁信息與經(jīng)過轉(zhuǎn)化后的標(biāo)準(zhǔn)地磁信息進行差值計算，通過設(shè)定的閾值，得到一組初選的預(yù)測位置點。接著，根據(jù)地磁分量總和建立“分量獨立”模型，設(shè)定差異性閾值，在初選組的預(yù)測點中，進行融合計算，得到最終用戶所在位置。

本發(fā)明以實際安卓智能手機應(yīng)用為例，以實際室內(nèi)定位為背景，在入口處設(shè)置測試區(qū)。采用融合計算的方法，實現(xiàn)地磁實時定位，具體算法流程如圖2、圖3、圖4所示。圖1為傳統(tǒng)地磁定位導(dǎo)航流程圖。本發(fā)明的理論建立在圖5上，從圖5的(a)、(b)、(c)、(d)可以發(fā)現(xiàn)，雖然不同型號的測試不一樣，但走勢趨勢是相似的，因為地磁是穩(wěn)定的。只需要建立模型描述出相似性，便能夠?qū)崟r地磁定位。

本發(fā)明基于地磁的智能手機實時定位方法，包括如下步驟：

步驟s1：構(gòu)建離線地圖。建立標(biāo)準(zhǔn)室內(nèi)地磁地圖。本步驟包含如下兩個子步驟：

步驟s11：標(biāo)準(zhǔn)地磁特征采集。對室內(nèi)劃定坐標(biāo)系和該坐標(biāo)系上的地磁特征信息。本發(fā)明方法所構(gòu)建的為10m*1.2m，每0.6m進行采集，頻率為5hz。每次采集15s。由于使用的三軸地磁傳感器已經(jīng)對地磁進行濾波處理，直接取中間10s(舍去前3秒和最后2秒)，然后平均值作為該點地磁信息。

步驟s12：建立標(biāo)準(zhǔn)指紋地圖。根據(jù)坐標(biāo)系和地磁特征信息建立數(shù)據(jù)庫。

步驟s2：基于實時地圖。對地磁總量和地磁各分量建立多重模型，融合計算。本步驟包含如下五個子步驟：

步驟s21：用戶進入新環(huán)境。持有安裝了本發(fā)明方法app的安卓智能手機。

步驟s22：所持安卓手機獲得該區(qū)域地磁特征信息。用戶經(jīng)過測試區(qū)入口。本處一般設(shè)置在樓層入口處，為用戶必經(jīng)之處。行進幾步，獲得了地磁信息。

步驟s23：地磁總量相似度計算。根據(jù)測試區(qū)手機獲得的地磁特征信息和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中的地磁信息相似度計算，可以生成適應(yīng)該手機的該區(qū)域內(nèi)地磁指紋地圖。本步驟包含如下三個子步驟：

步驟s231：檢驗相關(guān)性。對獲取的數(shù)據(jù)進行相關(guān)性檢驗。本步驟包含如下兩個子步驟：

步驟s2311：對手機初步探測值各分量和總值進行樣條插值。部分數(shù)據(jù)如表1所示。全部數(shù)據(jù)經(jīng)檢驗，正相關(guān)且顯著，檢驗通過。

表1地磁總量部分數(shù)據(jù)

步驟s2312：與標(biāo)準(zhǔn)地磁值相關(guān)性則進入第二步。

步驟s232：構(gòu)建回歸模型。本步驟包含如下兩個子步驟：

步驟s2321：對樣條插值后的地磁總量h，以標(biāo)準(zhǔn)值為自變量，以手機探測值為因變量。建立回歸模型：h測試＝0.244*h標(biāo)準(zhǔn)+9.719

步驟s2322：對回歸系數(shù)檢驗，符合顯著則通過。其中，模型擬合度為0.904，調(diào)整后的擬合度為0.904,擬合度較高。方差分析表顯示p值為0.000，模型整體顯著?；貧w系數(shù)的sig皆為0.000，證明采用這個系數(shù)是可以使模型顯著。

步驟s233：生成指紋地圖。本步驟包含如下三個子步驟：

步驟s2331：調(diào)取標(biāo)準(zhǔn)地磁總值h數(shù)據(jù)庫。

步驟s2332：根據(jù)建立回歸模型反解出適應(yīng)該手機的任一點地磁總值。

步驟s2333：根據(jù)解出的地磁總值構(gòu)建指紋庫。

步驟s24：用戶實時獲取新特征。用戶通過測試區(qū)后，進入室內(nèi)大環(huán)境。

步驟s25：融合計算得到所在位置。本步驟包含如下三個子步驟：

步驟s251：設(shè)定地磁總值閾值。本步驟包含如下三個子步驟：

步驟s2511：用戶在行進中，實時獲得地磁特征值。

步驟s2512：標(biāo)準(zhǔn)地磁根據(jù)回歸方程轉(zhuǎn)化為適應(yīng)該手機的地磁值。

步驟s2513：保存閾值內(nèi)的差值坐標(biāo)，作為初選預(yù)測點。根據(jù)模型訓(xùn)練，插值小于0.15ut，保留初選坐標(biāo)。根據(jù)初選坐標(biāo)進行預(yù)測，雖然不太精確，但大體反應(yīng)出了用戶運動趨勢。

步驟s252：建立地磁各“分量獨立”模型：

由于各分量之間存在著規(guī)律且穩(wěn)定，有著很強的正相關(guān)性。所以我們對各分量各自建立回歸模型，進行相似轉(zhuǎn)化。其中h_x手機和h_x標(biāo)準(zhǔn)為x方向地磁分量；h_y手機和h_y標(biāo)準(zhǔn)為y方向地磁分量；h_z手機和h_z標(biāo)準(zhǔn)為z方向地磁分量。ai＝1,2,3和bj＝1,2,3為回歸系數(shù)。

步驟s253：融合修正計算。本步驟包含如下六個子步驟：

步驟s2531：根據(jù)“分量獨立”模型，將每一個的標(biāo)準(zhǔn)分量<xmp_sv，ymp_sv，zmp_sv>轉(zhuǎn)化為手機模型轉(zhuǎn)化分量<xmp_mv，ymp_mv，zmp_mv>。

步驟s2532：計算手機模型轉(zhuǎn)化分量<xmp_mv，ymp_mv，zmp_mv>與實際測得數(shù)據(jù)<xmp_dv，ymp_dv，zmp_dv>的相似度。我們采用歐拉距離公式作為計算相似度的依據(jù)。

則相似度計算公式為：

其中：<xi_mp_mv，yi_mp_mv，zi_mp_mv>表示第i點上手機標(biāo)準(zhǔn)模型轉(zhuǎn)化分量；<xi_mp_dv，yi_mp_dv，zi_mp_dv>表示第i點上手機實際測得數(shù)據(jù)分量。

例如：根據(jù)本步驟思想，相似度計算結(jié)果如表2所示。

表2相似度計算結(jié)果

步驟s2533：將初選坐標(biāo)點差值歸一化，并計算權(quán)重，設(shè)權(quán)重為ωi。

則

其中δi表示第i點地磁標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化總值和手機測得總值的差值歸一化。

例如：ωi計算如表3所示。

表3ωi計算結(jié)果

步驟s2534：計算加權(quán)相似度，加權(quán)相似度最小值即為預(yù)測位置點。加權(quán)相似度計算如下：

sim_ωi＝simi*ωi

其中sim_ωi為加權(quán)相似度，simi為該點處分量相似度，ωi為權(quán)重。

例如：加權(quán)相似度計算如表4所示。

表4加權(quán)相似度結(jié)果

則結(jié)果返回坐標(biāo)<9.5，1.83>。

我們根據(jù)上述方法，利用多部內(nèi)置不同地磁傳感器型號的手機，對算法進行測試，測試結(jié)果如表5所示，我們對坐標(biāo)軌跡可視化展示，如圖6所示，誤差偏離度均保持在一個單元格內(nèi)，滿足內(nèi)室內(nèi)定位的實際需求。

表5實際坐標(biāo)

以上實施例僅為說明本發(fā)明的技術(shù)思想，不能以此限定本發(fā)明的保護范圍，凡是按照本發(fā)明提出的技術(shù)思想，在技術(shù)方案基礎(chǔ)上所做的任何改動，均落入本發(fā)明保護范圍之內(nèi)。