[发明专利]一种基于卡方距离及灵敏度法则的无线局域网室内定位方法

说明书

技术领域

本发明属于无线通信的技术领域，本发明是一种基于卡方距离及灵敏度法则的无线局域网室内定位方法，适用于无线局域网环境下的室内人员/资产定位。

背景技术

当今，随着智能手机和平板电脑的兴起，基于位置的服务(LBS)吸引了越来越多的IT企业来参与设计定位系统。传统的定位服务通常来自于GPS或基站信号。虽然GPS的定位精度可以达到1至2米，但是当用户进入室内环境时GPS信号就会变得很弱。基站信号虽然可以从任何环境中获得，然而定位误差却往往大于1千米。因此，为了满足室内定位系统(比如大型地下车库车辆引导系统和商场导航系统)的需要，诸如基于RFID，WIFI和蓝牙等许多定位技术被发明出来。然而，由于智能移动终端设备硬件结构的限制，基于WIFI的定位技术被普遍应用于室内定位导航。

我们经常用无线路由器(AccessPoint)发射和接收信号并可在无线接收范围内测得信号强度。任何信号都会在传播过程中进行衰减以至于我们能用它估计用户设备与信号源之间的距离，如果我们在各个方向上都有足够路由器那么用户的当前位置就会被唯一确定。在一般情况下，我们利用来自各个AP(AccessPoint)的信号强度值组成的向量，即RSSI(ReceivedSignalStrengthIndicator)向量作为每一个实际位置点的指纹信息(也称实际位置点RSSI向量)，通过比较这些向量之间的距离就可以得到实际位置之间的距离。假如我们能在一个特定的场景里采集到足够的位置指纹信息，我们就可以粗略的知道我们的实际位置。很多商业应用软件已经开始使用这个技术来对用户进行定位和导航。然而，信号衰减被诸如天气、障碍物、气流等多种因素影响。这些影响有时会导致无法找到最优匹配的RSSI向量，并导致定位错误。

传统的基于RSSI位置指纹定位法通常使用欧式距离作为特征量之间的距离度量，其具体方法如下所示：

欧式距离给出两个点之间的绝对距离，如果在二维空间表示欧式距离如式(1)所示。

d=(x2-x1)2+(y1)2---(1)]]>

其中(x₁,y₁)和(x₂,y₂)是二维空间内两点坐标。

当欧式距离被应用于定位用户，公式(1)就改进成(2)

Lj=Σi=1R(si-dij)2---(2)]]>

其中s_i为待定位点的用户设备测到第i个AP的信号强度，d_ij为位置指纹库中第j个参考点接收到第i个AP的信号强度，欧式距离通过搜索位置指纹库找到与用户位置最近的参考点作为定位结果。