[发明专利]大型室内空间中的多热点信号指纹地图的存储和匹配方法

说明书

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种大型室内空间中的多热点信号指纹地图的存储和匹配方法。 

背景技术

随着无线网络技术的飞速发展和人们对定位服务需求的日益增多，无线定位技术得到越来越多的关注。GPS(Global Position System，全球定位系统)是20世纪70年代由美国研制的以为陆、海、空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务为目的的空间卫星导航定位系统。对于信号到达较为容易的开阔的室外环境，GPS可以提供高精度的定位信息。而对于室内环境，由于建筑物本身的遮挡以及建筑物内部结构包括墙壁、门窗、各种摆设和实时变化的人员走动，使得在室内环境中接收到的GPS信号极其微弱，无法从中获得定位所需的有效信息，因此需要考虑建立一种室内的定位系统，为日益增长的室内定位需求提供可靠的定位信息。 

目前，业界大多是在现有的无线通信网络设施的基础之上构建无线定位技术。室内的无线通信网络设施主要是WLAN，WLAN通过WiFi信号进行通信，AP(Access Point，无线接入点)即WiFi热点，是WLAN的核心设备，它负责无线网络的管理，通告自己的存在以及当前无线网络信息，让终端用户经过扫描匹配后能够与之关联，并控制通信过程。WLAN的广泛应用源于它的众多优点：WLAN的网络布局简单，并具有较高的通信速度，符合现代社会对于移动通信、移动办公以及移动娱乐等要求。并且无线局域网的容量大、用户多、覆盖广等特点使得其应用更加广泛。WLAN主要的应用环境是室内环境和人们活动的热点地区。 

WLAN中AP所发出的WiFi信号也可以用作定位。基于WiFi的室内定位原理如图1所示。在室内空间内部署无线接入点A和B之后，在测量点1的位置可以测量到A的信号强度为-69，B的信号强度为-82。同样，在测量点2的位置分别测量到A和B的强度为-74和-72。对图中所有的测量点上对A和B的信号强度进行测量，便生成了该区域的信号指纹地图。用户所持手机在当前位置测到的A和B的信号强度分别为-73和-75，设sqr()为开平方函数，则根据矢量距离计算 公式得到其与A点的信号矢量距离为： 

S(测量点1)＝sqr((-73+74)²+(-75+72)²)＝3.16 

S(测量点2)＝sqr((-73+69)²+(-75+82)²)＝8.06 

由此可知，用户当前所在的位置更接近于测量点1。由此可知，在定位时将实际测量得到的信号强度与整个指纹地图进行匹配，找到与之最为相似的测量点，即为当前所在的近似位置。 

将当前位置的信号强度矢量和指纹地图的匹配，是室内定位的关键技术之一。其涉及的主要问题包括： 

1.指纹地图的存储空间。在一个大型的室内空间内，AP的部署量可以达到几百甚至上千个，而测量点的数量可以达到数万个，一些高精度的指纹地图中，测量点的数量甚至可以达到数十万。在这种情况下，指纹地图在定位系统运行时所占用的存储空间较大，其空间复杂度为O(m×n)，其中m为AP的个数，n为测量点数量。这使得手机等手持定位系统难以在内存中保存完整的指纹地图，而需要在实时定位时访问磁盘或者SD卡上的数据进行匹配，这将使定位的延迟变得非常大，无法达到实时定位的效果。 

2.指纹地图的访问效率。简化的，定位时获取的信号矢量与指纹地图进行匹配时，需要计算该矢量与数万甚至数十万个测量点的信号矢量距离；在每一次计算信号矢量距离时，也需要遍历每一个AP。因此，指纹地图匹配的时间复杂度为O(m×n)。这同样会使定位的延迟加大。 

目前室内定位系统处于实验室成果向商业应用过渡的阶段，因此其研究的主流是如何提高定位精度和减少人工参与的指纹地图构建工作，而对指纹地图的存储结构通常简单的采用数据库或者二维线性表，匹配方法也是以数据库或者二维线性表的遍历为基础进行改进。这在小面积演示或应用时不会对定位系统产生影响，但是一旦对大型和超大型室内空间进行部署时，测量点和AP数量大幅增加，这些方法就会导致系统无法正常运行。因此设计合理的信号指纹地图存储和匹配方法，是构造高精度的室内定位系统亟待解决的重要问题。 

发明内容

本发明的目的就是为了解决测量点和无线接入点(AP，Access Point)数量大引起的定位延迟问题，提供一种大型室内空间中的多热点信号指纹地图的存储和匹配方法。 

本发明具体方法包括：(1)建立指纹地图的内存数据结构；(2)信号强度矢量 在指纹地图的匹配。