[发明专利]一种减少指纹数据采集工作量的室内定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种减少指纹数据采集工作量的室内定位方法。

背景技术

目前比较常见的室内定位技术有声学信号、FM信号、RFID、蓝牙信号、蜂窝网络、ZigBee、UWB和WiFi。一般来说，无线室内定位的模式是首先获得无线信号的物理测量值，再要么采用传播模型的方法，要么采用基于指纹的方法。

按照所利用的物理测量值来划分，可以分为时间、角度和功率。其中基于时间的物理测量值又包括到达时间(Time of Arrival,TOA)和到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)，基于功率的又包括RSSI和CSI的定位方法。在复杂的多径室内环境下，TOA和AOA的测量都需要使用专用的硬件测量设备，而且测量精度存在较大的偏差，定位精度不高，并且TOA方法还需要专用的硬件设备。

按照定位原理划分，WLAN室内定位技术可以分成两种方法：传播模型法和指纹定位法。由于室内无线电传播环境的极度复杂性，模型参数的确定较为困难，模型估计不准确，导致RSSI传播模型的预测精度较低，定位结果偏差较大，且需要预先知道AP的具体位置，难以满足大多数室内用户的定位精度需求。而且，已构建的传播模型由于环境差异不具有通用性，健壮性较差，在新的定位环境中还需要做大量的调试和测量。指纹定位法采集参考点位置的RSSI样本，构建指纹数据库，即所谓的Radio Map，并通过RSSI样本的指纹匹配得出定位结果。由于Radio Map的RSSI样本是在实际参考点上采集获得的，指纹定位法的定位精度明显高于传播模型法。

针对基于WLAN的指纹室内定位技术，国内外学者已从各个不同方面对此进行了研究。2000年，美国微软研究院首先提出了命名为RADAR的WLAN室内定位系统，该系统事先在建筑物内部固定三个位置已知的基站,待测位置的移动点通过两个步骤获取自身位置，首先是一个离线的数据收集的过程，由各移动节点发送广播报文，基站的接收器根据信号强度确定移动节点的位置，并将此位置存入指纹数据库中；第二个步骤是在线数据处理过程，移动节点定期发送广播报文，基站节点查询指纹数据库，根据接收信号的强度找出最为接近的K个样本，将它们的平均位置作为节点当前的位置，通过实验数据得出，在指纹数据库中节点间隔至少2.5米且不规则分布的情况下，此系统定位精度在2-3米之间。

美国马里兰大学计算机系的Youssef等人提出了Horus系统。Horus系统在离线阶段也是在选定的参考点上采集并记录各AP的信号强度值，不同于之处在于其并不对全部采样值进行平均处理，而是生成各个AP的信号强度值在该参考点上的直方分布图，并在离线阶段匹配时首次提出聚类分块的概念，将具有相似RSSI信号特征的参考点划分为一簇，即一个定位子区域。在线定位阶段，先通过聚类分块将用户粗定位至定位子区域，再进行精确定位，在总共采集110个参考样本点，样本点之间的间距在1.52米左右的情况下，实现了平均定位精度为0.8米效果，但也有文章指出复制此方法在别的工作中时无法达到如此高的定位精度。

上述方法均需要采集大量的在线RSSI样本，对大范围的室内定位的普及应用受到很大的限制。参考点样本采集工作量主要取决于参考点的密度以及采样时长，参考点采集间隔大，采样时长短，可以减少人力和物力，但有可能无法保证RSS信号对物理位置空间刻画的精细度。Chai等人提出了一种采用马尔科夫模型从用户移动的路线中获取一部分信息来补充指纹数据库的方法，从而达到减少前期创建指纹数据库工作的目的，此外，他们还提出一种基于插入的拼接各个不完整指纹数据库的方法，最终使其合成一个完成的指纹数据库。Krumm等人实验研究了减少采样时长和采样数量对定位精度的影响，他们把位置刻画成信号强度向量的函数，并将其描述为插值问题，结果表明一大部分的采样工作可以略去。