[发明专利]一种混合定位方法

权利要求书

1.一种混合定位方法，其特征在于，包括：

根据定位需求自动地选择通过快速模式定位或者通过精准模式定位；

所述快速模式以离线方式工作，使用快速AP匹配方法进行定位；

所述精准模式以在线方式工作，通过定位服务器进行定位；

所述根据定位需求自动地选择通过快速模式定位或者通过精准模式定位包括：

判断当前使用的电子地图的分辨率，如果所述电子地图是低分辨率地图，选择通过快速模式定位，如果所述电子地图是高分辨率地图，选择通过精准模式定位；

所述使用快速AP匹配方法进行定位包括：

采集一次待定位点的实时WIFI信号值数据;

根据本地保存的稀疏采样指纹数据库通过快速AP匹配算法计算待定位点的位置；

在所述使用快速AP匹配方法进行定位之前还包括：

为每一个参考点分别对每个AP进行至少1次WIFI信号采集；

计算AP在参考点处的信号向量；

以所有参考点的信号向量构建所述稀疏采样指纹数据库；

所述通过定位服务器进行定位包括：

采集多次待定位点的实时WIFI信号值数据；

向定位服务器发送封装有所述实时WIFI信号值数据的定位请求；

定位服务器根据结合支持向量机的权值K最邻近定位算法计算待定位点的位置；

定位服务器返回待定位点的位置；

在所述通过定位服务器进行定位之前还包括：

为每一个参考点分别对每个AP进行多次WIFI信号采集；

计算AP在参考点处的信号向量；

以所有参考点的信号向量构建采样指纹数据库；

根据采样指纹数据库进行多分类器训练；

所述定位服务器根据结合支持向量机的权值K最邻近定位算法计算待定位点的位置包括：

根据多分类器对所述实时WIFI信号值分类并获得一个全局投票向量；

从所述全局投票向量中选出最优的多个参考点的投票值组成最优投票向量；

根据权值K最邻近算法来计算出待定位点的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采样指纹数据库进行多分类器训练包括：

将所述采样指纹数据库中所有参考点的位置指纹作为训练样本集；

分别将所述位置指纹按照一对一的方式两两训练分类器；

生成分类器模型；

保存所述分类器模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述位置指纹按照一对一的方式两两训练分类器包括：

将两组不同的参考点处的位置指纹分别给予一个不同的标签并组成一组训练数据集；

随着惩罚系数及核参数的指数性增长进行交叉验证寻优；

每次寻优后记录最优分类结果对应的惩罚系数及核参数；

将最优的两个参数作为该分类器的惩罚系数及核参数。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述采集多次待定位点的实时WIFI信号值数据为4次；所述向定位服务器发送封装有所述实时WIFI信号值数据的定位请求为HTTP请求。