基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法
【專利摘要】一種基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法包括：進(jìn)行信號(hào)接收強(qiáng)度指示的相關(guān)性變換，對(duì)所述相關(guān)性指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性計(jì)算和定位匹配。本發(fā)明的技術(shù)方案可以克服眾包模式下終端的差異性，保持室內(nèi)定位系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及定位精度。
【專利說明】基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及室內(nèi)定位【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室 內(nèi)定位方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，智慧城市概念的提出和迅速普及，基于位置的 服務(wù)（Location Based Service, LBS)受到越來越多的關(guān)注，在醫(yī)療保健、緊急救助、個(gè)性化 信息傳遞等科技生活領(lǐng)域顯示出巨大的活力。以終端為平臺(tái)，基于無線局域網(wǎng)（Wireless Local Area Networks,WLAN)的室內(nèi)定位，因其能夠以純軟件的方式實(shí)現(xiàn)，定位系統(tǒng)成本低 等特點(diǎn)，成為近年來普適計(jì)算和位置感知領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
[0003] WLAN熱點(diǎn)服務(wù)的高覆蓋率是保證精確室內(nèi)外無縫定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可能，這一點(diǎn)正 好契合智慧城市無線網(wǎng)絡(luò)全覆蓋的需求，同時(shí)大型的超市，賣場(chǎng)WLAN熱點(diǎn)的覆蓋率也正在 逐步上升?；赪LAN的室內(nèi)定位技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)在于構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫，傳統(tǒng)的構(gòu)造方式需要專 門訓(xùn)練的專家以及專業(yè)的設(shè)備，花費(fèi)大量人力物力。因此，眾包模式被引入到指紋數(shù)據(jù)庫的 構(gòu)建過程中，即普通使用室內(nèi)定位服務(wù)的潛在用戶使用自有終端完成指紋數(shù)據(jù)采集的一部 分，這樣指紋數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建被分解為若干子任務(wù)。由此，眾包模式解決了指紋數(shù)據(jù)庫采集工 作量大的問題。隨之而來，由于終端的差異性問題，使得指紋數(shù)據(jù)差異性顯著，降低了定位 精度。
[0004] 因此如何克服眾包模式下終端的差異性，保持室內(nèi)定位系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及定位精 度引起了廣大研究人員的重點(diǎn)關(guān)注，成為目前亟待解決的問題之一。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明解決得技術(shù)問題是如何克服眾包模式下終端的差異性，保持室內(nèi)定位系統(tǒng) 的穩(wěn)定性以及定位精度。
[0006] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定 位方法，包括：
[0007] 進(jìn)行信號(hào)接收強(qiáng)度指示的相關(guān)性變換，所述相關(guān)性變換包括將待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)中 的信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列擴(kuò)展為信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性序列，得到相關(guān)性指紋數(shù)據(jù)；
[0008] 對(duì)所述相關(guān)性指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性計(jì)算，所述相似性計(jì)算包括不同指紋之間相同 接入點(diǎn)的相似性計(jì)算以及同一指紋之間的相似性計(jì)算，得出待定位指紋數(shù)據(jù)；
[0009] 定位匹配，所述定位匹配包括基于所述指紋相似性，對(duì)所述待定位指紋數(shù)據(jù)和經(jīng) 過聚類分析的已有指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類匹配，并基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的指紋相似 性獲得最佳位置估計(jì)點(diǎn)的最近鄰居，定位出位置信息。
[0010] 可選的，所述將待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)中的信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列擴(kuò)展為信號(hào)接收強(qiáng)度 指示相關(guān)性序列包括：將所述信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列中的每個(gè)單點(diǎn)的信號(hào)接收強(qiáng)度指示值 擴(kuò)展為一維向量，所述一維向量包括同一指紋信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列中低于當(dāng)前信號(hào)接收 強(qiáng)度指示門限值的信號(hào)接收強(qiáng)度指示值及其對(duì)應(yīng)的接入點(diǎn)信息。
[0011] 可選的，所述將所述信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列中的每個(gè)單點(diǎn)的信號(hào)接收強(qiáng) 度指示值擴(kuò)展為一維向量包括：對(duì)任一點(diǎn)信號(hào)接收強(qiáng)度指示值進(jìn)行相關(guān)性擴(kuò)展， 對(duì)于指紋Fi的信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列

【權(quán)利要求】
1. 一種基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法，其特征在于，包括： 進(jìn)行信號(hào)接收強(qiáng)度指示的相關(guān)性變換，所述相關(guān)性變換包括將待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)中的信 號(hào)接收強(qiáng)度指示序列擴(kuò)展為信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性序列，得到相關(guān)性指紋數(shù)據(jù)； 對(duì)所述相關(guān)性指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性計(jì)算，所述相似性計(jì)算包括不同指紋之間相同接入 點(diǎn)的相似性計(jì)算以及同一指紋之間的相似性計(jì)算，得出待定位指紋數(shù)據(jù)； 定位匹配，所述定位匹配包括基于所述指紋相似性，對(duì)所述待定位指紋數(shù)據(jù)和經(jīng)過聚 類分析的已有指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類匹配，并基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的指紋相似性獲 得最佳位置估計(jì)點(diǎn)的最近鄰居，定位出位置信息。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法，其特征在于， 所述將待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)中的信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列擴(kuò)展為信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性序列 包括： 將所述信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列中的每個(gè)單點(diǎn)的信號(hào)接收強(qiáng)度指示值擴(kuò)展為一維向量， 所述一維向量包括同一指紋信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列中低于當(dāng)前信號(hào)接收強(qiáng)度指示門限值 的信號(hào)接收強(qiáng)度指示值及其對(duì)應(yīng)的接入點(diǎn)信息。
3. 如權(quán)利要求2所述的基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法，其特征在于， 所述將所述信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列中的每個(gè)單點(diǎn)的信號(hào)接收強(qiáng)度指示值擴(kuò)展為一維向量 包括：
對(duì)任一點(diǎn)信號(hào)接收強(qiáng)度指示值進(jìn)行相關(guān)性擴(kuò)展，對(duì)于指紋Fi的信號(hào)接收強(qiáng)度指示序列 {V /GS7/，…，丨中的RSSIj，在Si查找低于預(yù)定門限值S (請(qǐng)發(fā)明人補(bǔ)充門限 值的取值范圍）的信號(hào)接收強(qiáng)度指示子序列，并記錄對(duì)應(yīng)的接入點(diǎn)信息，得到信號(hào)接收強(qiáng) 度指示的相關(guān)序列 >巧其中^為該 9 J 相關(guān)序列的錨節(jié)點(diǎn)，為相關(guān)序列中的差異部分； 基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)序列，重新構(gòu)造相關(guān)性指紋數(shù)據(jù)@得出 ，
4. 如權(quán)利要求1所述的基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法，其特征在于， 所述不同指紋之間相同接入點(diǎn)的相似性計(jì)算以及同一指紋之間的相似性計(jì)算包括： 將信號(hào)接收強(qiáng)度指示之間的相關(guān)性進(jìn)行量化，得出接入點(diǎn)相似性和指紋相似性，并基 于所述指紋相似性，對(duì)已有指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類分析。
5. 如權(quán)利要求4所述的基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法，其特征在于， 所述將信號(hào)接收強(qiáng)度指示之間的相關(guān)性進(jìn)行量化包括： 搜索差異性組合并計(jì)算差異度，對(duì)于待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)武,和相關(guān)性指紋數(shù)據(jù)，相 關(guān)性序列
，且
eP"，若錨節(jié)點(diǎn)
和的相關(guān)性序列中，找到所有的組合, 滿足條件：允SS7；； e ，
所述得出接入點(diǎn)相似性和指紋相似性包括：
計(jì)算和的AP相似性= RSSi； AOO/ I 計(jì)算待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)先和相關(guān)性指紋數(shù)據(jù)g的指紋相似性+ &>?<"/ ; 所述基于所述指紋相似性，對(duì)已有指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類分析包括： 基于得到的所述指紋相似性Sim^獲得聚類分析中的相似性矩陣對(duì)指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚 類分析得到指紋聚類集合：，…，F(xiàn)N，i e (1，N)}，其中匕為簇頭。
6. 如權(quán)利要求1所述的基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法，其特征在于， 所述對(duì)所述待定位指紋數(shù)據(jù)和經(jīng)過聚類分析的已有指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類匹配包括： 聚類匹配，基于所述的指紋相似性計(jì)算方法計(jì)算待定位指紋F。與每個(gè)聚類簇頭指紋之 間的相似性Sim°'m，F(xiàn)me Cm。根據(jù)相似性排序得到最優(yōu)的Μ個(gè)匹配類{A，C2，…，CM}; 所述基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的指紋相似性獲得最佳位置估計(jì)點(diǎn)的最近鄰居包 括： 最近鄰居位置估計(jì)，由得到的所述匹配類IA，c2，…，cM}，計(jì)算待定位指紋與上述Μ各 聚類中的指紋之間的相似性，選取最小的Κ個(gè)指紋得出位置估計(jì)：
7. 如權(quán)利要求1所述的基于信號(hào)接收強(qiáng)度指示相關(guān)性的室內(nèi)定位方法，其特征在于， 還包括：進(jìn)行所述定位匹配之前，建立所述已有指紋數(shù)據(jù)庫。
【文檔編號(hào)】H04W64/00GK104302000SQ201410546502
【公開日】2015年1月21日 申請(qǐng)日期:2014年10月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月15日
【發(fā)明者】俞暉, 黃正勇, 夏俊, 陳嘉偉 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)