[发明专利]基于滑动时间窗的WLAN室内WKNN跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及模式识别领域，具体涉及一种基于滑动时间窗的WLAN室内WKNN跟踪方法。

背景技术

无线局域网WLAN(Wireless Local Area Network)技术是20世纪末发展起来的一种高速无线IP网络通信技术，技术标准号为IEEE 802.11，且自从该标准问世以来，无线通信市场和相关的基于位置的应用服务得到了突飞猛进的增长。其在现有WLAN室内环境下，用户凭借可移动的便携式计算设备，如笔记本电脑、掌上电脑和个人数字助理PDA(Personal Digital Assistant)，就能实现对Internet网络的随时、随地高速接入。

而且，室内移动用户对位置信息的实时性和就地性需求越来越强烈，这也给基于终端位置跟踪的服务和应用提供了更为广阔的市场空间。此外，WLAN网络不仅具有高速通信、部署方便的特点，而且切合了现代社会对移动办公和生活娱乐的需求，快速带动了整个WLAN产业链，在世界范围内被各种机构和个人在不同环境下进行广泛应用，如机场、高档写字楼、研究机构、酒店、餐厅、校园和家庭。

目前，在室外开阔环境下，可以利用全球定位系统GPS(Global PositioningSystem)和蜂窝无线通信系统实现对定位终端的运动轨迹跟踪。然而，由于室内环境中存在严重的多径效应和建筑物遮蔽等因素的影响，使得这两种定位系统难以满足室内用户的位置精度需求。于是，为了解决这个问题，基于超宽带UWB(Ultra Wideband)、红外IR(Infrared Radiation)、超声波UW(UltrasonicWave)、射频识别RFID(Radio Frequency Identification)、蓝牙Bluetooth和ZigBee等技术的室内定位跟踪系统逐渐受到人们的重视，其中，WLAN定位跟踪技术不需要额外专用的定位测量硬件，而是在现有WLAN设施中，通过读取来自不同接入点AP(Access Point)的WLAN信号强度，根据离线阶段建立的信号位置指纹数据库，实现在线阶段对终端位置坐标和运动轨迹的估计。

三角测量跟踪算法、扩展卡尔曼滤波器跟踪算法和粒子滤波跟踪算法是三种常见的WLAN室内跟踪算法，然而，由于其对终端样本采集速率、运动状态方程估计和粒子点位置个数选取等条件提出了较高的要求，因此，在实际复杂、动态WLAN室内环境中，跟踪性能往往不尽理想。

发明内容

为了解决现有的WLAN室内跟踪方法中，因终端采样速率限制和运动状态不易得到等因素所造成的估计轨迹不平滑，即估计位置坐标抖动剧烈的问题，本发明提供一种基于滑动时间窗的WLAN室内WKNN跟踪方法。

本发明的基于滑动时间窗的WLAN室内WKNN跟踪方法，它的跟踪过程为：

步骤一：在WLAN目标终端室内定位区域内均匀设置N_RP个参考点，并在所述室内定位区域中布置N_c个接入点AP，使得所述每个参考点均至少采集到来自一个接入点AP的信号强度RSS值；

步骤二：选取一个参考点为坐标原点O建立二维直角坐标系，获得N_RP个参考点在该二维直角坐标系中的坐标位置，并依据每一个参考点的坐标位置和所述每一个参考点采集到的来自每一个接入点AP的信号强度RSS值建立位置指纹数据库；

步骤三：在线实时获取目标终端在u时刻的预估计位置坐标CI(u)和所述目标终端在u-v时刻的最终估计位置CR(u-v)，进而获取所述目标终端的平滑估计运动轨迹，具体为：

步骤三一：初始化变量：u＝1，v＝1，第一计数器k₁＝0，第二计数器k₂＝0，前向滑动时间窗门限W_F＝3，后向滑动时间窗门限W_B＝3，CR(0)＝CI(1)且r(0)＝0；

步骤三二：在WLAN目标终端室内定位区域内，获取目标终端在u时刻采集的来自每一个接入点AP的信号强度RSS值，利用WKNN定位法计算所述目标终端在u时刻的预估计位置坐标CI(u)，所述WKNN定位法为：