[发明专利]室内环境下基于加权生成树的WLAN定位平滑稳定的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种WLAN定位中基于加权生成树的平滑稳定方法，具体涉及一种用于WLAN的室内环境下进行区域定位的非确定性比对算法的平滑稳定方法。 

背景技术

随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。GPS是目前应用最为广泛的定位技术。当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时间信息是不可能的。 

使用WLAN进行室内定位是一个性价比很高的选择，无需特别添加基础设施。无线局域网络(WLAN)包括若干个已知自身物理位置信息的无线接入点(Access Point，AP)和若干个移动节点，所述移动节点周期性地发送信号探测包，所述无线接入点根据接收到的信号探测包计算RSSI信息或跳数信息获得移动节点的定位。进行室内定位时，移动节点可以为待定位人员或物体携带的一个具有WiFi通信功能的定位标签，为降低系统成本，该标签可只具有上行信道，周期性发送信标探测帧。由于无线信号的不稳定，且WLAN中难以准确测量时间与距离，因此无法使用传统的卫星定位系统中的基于测距的集合方法来定位。学术界和工业界大多倾向于使用基于信号特征比对的方法。 

文献[Honkavirta V，Perala T，Ali-Loytty S，et al.A comparativesurvey of WLAN location fingerprinting methods，Proc WorkshopPositioning，Navig.Commun.，WPNC，Hannover，Germany，2009：243-251]总结了近年来这一类方法的进展。这类方法一般分为离线和在线两个阶段。离线阶段，将定位标签放置在采样点上，采集一段时间的信号，获 得各采样点的信号特征(如信号接收强度指示RSSI的平均值等)。在线阶段，通过比较实时获取的信号与各采样点的信号特征，得出移动节点位于某个采样点附近的定位结果。其中，比对方法分为两大类，第一类方法获得移动节点位于某个采样点的确定结果，第二类方法获得移动节点位于各个采样点的概率。 

在实际应用中，由于干扰和环境遮挡等原因，很难获得稳定、同步、完整的RSSI值集合。因此往往需要根据几个定位周期的比对结果，综合分析后得出一个平滑稳定的定位结果。 

发明内容

本发明目的在于提供一种室内环境下基于加权生成树的WLAN定位平滑稳定方法，它能有效的综合分析几个定位周期内定位服务器获取的移动节点的RSSI值，通过与事先采集统计的各区域的RSSI特征的比对计算，并结合定位区域的连通关系，得到合理的概率分布，进而得到稳定的区域定位。 

传统的平滑稳定机制大多没有考虑地图区域的连通性，获得的平滑结果是由离散的采样点位置计算得来的连续结果，当比对效果较差时，平滑效果更不可靠。为了解决现有技术中的这些问题，本发明提供的技术方案如下： 

一种室内环境下基于加权生成树的WLAN定位平滑稳定方法，采用的WLAN包括若干AP和若干个移动节点，所述移动节点周期性地发送信号探测包，所述AP根据接收到的信号探测包获取移动节点的RSSI值，定位服务器综合各AP信息，计算出移动节点的定位位置。 

对于上述技术方案，我们具有进一步的详细方案，移动节点位置的计算采用了一种基于加权生成树的平滑稳定机制，即在离线阶段划分地图区域，每个区域使用静置的移动节点采集RSSI值，定位服务器对此进行统计获得各区域的RSSI特征如平均值，在线阶段时，根据实时收集的RSSI值与各区域RSSI特征的比对，获得各区域的基本概率分布，并在时间和空间两个角度进行平滑，最后得到更合理的概率分布，以此确定定位显示结果。具体方法包括以下步骤： 

步骤1：在实际定位环境下，所述系统根据需要将地图划分为有代表性 的区域，根据区域之间的连通关系建立一个区域连通图G。该图的构造方法如下：整个定位环境划分成独立的区域，每个区域A_i都抽象成一个顶点u_i；如果两个区域A_i和A_j通过门、走廊等相连，则在区域连通图G中顶点u_i和u_j也是相连的。