一種基于多傳感器裝置的wifi指紋數(shù)據(jù)庫構建方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于wifi指紋定位技術領域，尤其涉及一種基于多傳感器裝置的wifi指 紋數(shù)據(jù)庫構建方法。
【背景技術】
[0002] 面對公眾的位置服務（Location Based Services，簡寫為LBS)時代的來臨，以及 智能手機等移動終端的普及，使隨時隨地獲取個人位置及周邊服務信息的需求越來越大。 作為獲取空間信息數(shù)據(jù)的主要手段，導航定位是LBS的一項核心技術。
[0003] 基于WiFi的定位系統(tǒng)具有不需額外增加或改造現(xiàn)有硬件、成本低等特點，因此是 當前最具前景室內導航定位途徑之一。其中WiFi指紋識別定位技術直接使用接收到的無 線信號的強度，而不需要考慮障礙物、多徑效應等對信號傳播的影響，因此更為常用。該方 法的工作原理是在導航過程中將在待測點處實時采集到的信號指紋（即能接收到的WiFi 路由器（以下簡稱熱點）的物理地址（mac地址），各熱點發(fā)出的信號強度），與實現(xiàn)構建好 的WiFi指紋數(shù)據(jù)庫（以下簡稱WiFi數(shù)據(jù)庫）中的各參考點的信號指紋相對比，從而選出 與待測點信號指紋最接近的一個或幾個參考點，并利用所選參考點的位置信息來計算待測 點的位置。因此，構建高精度的WiFi數(shù)據(jù)庫至關重要，因為其精度將直接決定其導航定位 結果的精度。
[0004] 但是，目前WiFi指紋匹配定位技術推廣普及仍面臨一個重要問題，即需要定期采 集和更新數(shù)據(jù)庫。這是因為建筑物內增加新的熱點（即WiFi信號接入點）、熱點位置變動 等都會導致WiFi信號分布情況變動，進而導致事先構建的WiFi數(shù)據(jù)庫在后期使用時精度 降低甚至失效。
[0005] 為了解決WiFi信號分布情況變動的問題，現(xiàn)有的解決方案主要是定期（如每隔一 個月）采集建筑物內的WiFi分布情況，以更新WiFi數(shù)據(jù)庫，從而維持其定位精度。WiFi 數(shù)據(jù)庫的構建和更新需要在目標區(qū)域內布滿參考點，并使用人為標定的方法逐點找到各參 考點的位置信息，結合在每個點分別采集的WiFi指紋來完成。因此，為了保證wif i定位精 度，需要有足夠的參考點密度。因此，對于面積較大的建筑物，WiFi數(shù)據(jù)庫的構建和更新需 要耗費大量時間和人力。

【發(fā)明內容】

[0006] 本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于多傳感器裝置的wifi指紋數(shù)據(jù)庫構建方 法，以解決現(xiàn)有技術的問題。
[0007] 本發(fā)明實施例是這樣實現(xiàn)的，一種基于多傳感器裝置的wifi指紋數(shù)據(jù)庫構建方 法，所述多傳感器裝置包括加速度計、磁強計、陀螺儀、無線信號收發(fā)器和處理器，所述方法 包括：
[0008] 初始化多傳感器裝置的導航狀態(tài)，其中，所述導航狀態(tài)包括初始位置信息、初始速 度信息和初始姿態(tài)信息；
[0009] 攜帶所述多傳感器裝置在待構建wifi指紋數(shù)據(jù)庫或待更新wifi指紋數(shù)據(jù)庫的目 標區(qū)域運動，所述多傳感器裝置的處理器實時獲取各傳感器采集的數(shù)據(jù)，所述采集的數(shù)據(jù) 包括由加速度計和磁強計獲取的速度信息和姿態(tài)信息，以及由無線信號收發(fā)器獲取的wifi 信號；
[0010] 根據(jù)導航算法計算所述多傳感器的位置信息，并根據(jù)同時間采集的wifi信號組 合構建或更新wifi指紋數(shù)據(jù)庫。
[0011] 優(yōu)選的，所述初始姿態(tài)信息包括初始水平姿態(tài)角和初始航向角，具體的：
[0012] 所述初水平姿態(tài)角包括橫滾角和俯仰角，具體由所述加速度計采集的數(shù)據(jù)利用如 下公式獲得：
[0015] 其中fx、f# f 2分別為加速度計采集的x、y及z軸方向的比力值，Φ為初始橫滾 角和Θ為俯仰角；
[0016] 所述初始航向角是通過所述磁強計利用如下公式獲得：
[0017] Φ = tan 1 (mYH/mXH)
[0018] 其中 mXH= mx cos Θ+my sin Φ sin Θ+mz cos Φ sin Θ，mYH= my cos Φ _mz sin Φ，mx、 nvS m 2分別為x、y及z軸方向的磁強計輸出。
[0019] 優(yōu)選的，所述加速度計和磁強計的采集頻率設定為20-100HZ，所述無線信號收發(fā) 器對wifi信號的采樣頻率設定為0. 2-lHz。
[0020] 優(yōu)選的，所述根據(jù)導航算法計算所述多傳感器的位置信息，具體包括：
[0021] 以使加速度計、磁強計、陀螺儀的采集參數(shù)作為輸入，并使用慣性導航卡爾曼濾波 算法實時計算設備的姿態(tài)信息；
[0022] 所述計算得到的設備的姿態(tài)信息和行人航跡推算導航卡爾曼濾波算法結合，計算 得到多傳感器的位置信息。
[0023] 優(yōu)選的，所述慣性導航卡爾曼濾波算法具體由卡爾曼濾波系統(tǒng)模型實現(xiàn)，所述卡 爾曼濾波系統(tǒng)模型表現(xiàn)為以下公式：
[0025] 其中δ rn、δ，和φ為位置誤差、速度誤差和姿態(tài)誤差；C bn是載體坐標系到導航 坐標系的方向余弦矩陣；廣為比力；〇^和<?分別為地球自轉角速度和裝置在地球表面運 動造成的角速度；符號" X "表示兩個向量的叉乘；S #和分別為加速度計和陀螺的誤 差。
[0026] 優(yōu)選的，所述加速度計和陀螺的誤差的計算方法具體為：
[0029] 其中bJP b ,分別為加速度計和陀螺零偏，δ s a和δ s g分別為加速度計和陀螺 比例因子誤差，^和w g為加速度計和陀螺噪聲，爐和#;,為加速度計和陀螺測量值，符號 diag( ·)為由向量生成的對角陣。
[0030] 優(yōu)選的，所述行人航跡推算導航卡爾曼濾波算法具體由行人航跡推算導航卡爾曼 濾波模型實現(xiàn)，所述行人航跡推算導航卡爾曼濾波模型表現(xiàn)為以下公式：
[0031]
[0032] 其中下標k和k+Ι代表所走步數(shù)，供、λ、！Ks及b分別為煒度、經(jīng)度、航向角、步 長和垂向陀螺零偏；R"、ItSh分別為地球子午圈曲率半徑、卯酉圈曲率半徑和用戶所在點 高程。
[0033] 優(yōu)選的，所述根據(jù)同時間采集的wifi信號組合構建或更新wifi指紋數(shù)據(jù)庫，具體 包括：
[0034] 對于各時刻的位置信息，計算其時標與所有可能與之匹配的WiFi信號的時標差 值，并找到時標差值最小的WiFi信號；若判斷該時標小于時差閾值，則將所找到WiFi信號 與該時刻的位置信息組合，其中，所述時差閾值為預先設定的小于位置信息采樣間隔的值。
[0035] 優(yōu)選的，所述構建或更新wifi指紋數(shù)據(jù)庫的存儲形式，具體為：
[0036] F1= {r 1； σ ri, (MAC1, RSS1) 1； (MAC2, RSS2) 1； ···, (MACn, RSSn) J
[0037] 其中F1為第i時間歷元的指紋，^和〇 "分別為多傳感器導航位置結果及其精度； η為當前時刻能接收到信號的WiFi路由器的數(shù)目，MAC jP RSS j分別為當前第j個WiFi路 由器的mac地址及其信號強度。
[0038] 優(yōu)選的，根據(jù)同時間采集的wifi信號組合構建或更新wifi指紋數(shù)據(jù)庫，還包括 wifi信號的預處理，具體包括：
[0039] 對WiFi信號的過濾，具體為選定一個閾值th_ss，低于該強度的WiFi信號將被定 義為弱信號而刪除；或者，
[0040] WiFi信號權重設定，具體為根據(jù)各信號的強度，設定其相應的權重。
[0041] 本發(fā)明實施例提供的一種基于多傳感器裝置的wifi指紋數(shù)據(jù)庫構建方法的有益 效果包括：本發(fā)明實施例利用傳感器提供的連續(xù)導航信息，取代傳統(tǒng)的逐點測量方法，來完 成WiFi數(shù)據(jù)庫的構建和更新工作。一方面，將WiFi數(shù)據(jù)庫的構建和更新從靜態(tài)、逐點處理 變成了動態(tài)、連續(xù)處理，大大節(jié)省工作時間；另一方面，所有參考點位置的將由多傳感器導 航算法提供，而不再需要人工去逐點獲取，從而降低工作量。因此，本方法可大幅縮短甚至 省去專門的人工維護工作量，降低運營成本。
【附圖說明】
[0042] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述 中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些 實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附 圖獲得其他的附圖。
[0043] 圖1是本發(fā)明實施例提供的一種基于多傳感器裝置的wifi指紋數(shù)據(jù)庫構建方法 的流程圖；
[0044] 圖2是本發(fā)明實施例提供的一種基于多傳感器裝置的wifi指紋數(shù)據(jù)庫構建方法 的流程圖；
[0045] 圖3是本發(fā)明實施例提供的一種基于多傳感器裝置的wifi指紋數(shù)據(jù)庫構建方法 的流程圖。
【具體實施方式】
[0046] 為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對 本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。
[0047] 為了說明本發(fā)明所述的技術方案，下面通過具體實施例來進行說明。
[0048] 實施例一
[0049] 如圖1所示為本發(fā)明實施例提供的一種基于多傳感器裝置的wifi指紋數(shù)據(jù)庫構 建方法，所述多傳感器裝置包括加速度計、磁強計、陀螺儀、無線信號收發(fā)器和處理器，所述 方法包括：
[0050] 在步驟201中，初始化多傳感器裝置的導航狀態(tài)，其中，所述導航狀態(tài)包括初始位 置信息、初始速度信息和初始姿態(tài)信息。
[0051] 其中，所述多傳感器裝置可使用實體上的傳感器或技術，