[发明专利]基于加权卡方距离的WiFi位置指纹定位方法在审

专利信息
申请号: 201710389795.3 申请日: 2017-05-27
公开(公告)号: CN107333276A 公开(公告)日: 2017-11-07
发明(设计)人: 解培中;严乐;李汀 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: H04W16/20 分类号: H04W16/20;H04W64/00;G01S5/02;G01S5/14
代理公司: 南京知识律师事务所32207 代理人: 李吉宽
地址: 210003 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 加权 距离 wifi 位置 指纹 定位 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种基于加权卡方距离的WiFi位置指纹定位方法,属于位置定位技术领域。

背景技术

随着移动互联网的迅猛发展,以及智能设备和移动通讯的广泛使用,使得基于用户位置服务的需求也日益增长,随之人们对位置信息及时、准确、快速的要求也越来越高。如今,室外定位技术已经发展较为成熟。GPS已经广泛使用于室外环境,能为用户提供比较精确的位置服务,并普遍应用于人们的生产生活中(比如百度地图及共享单车)。GPS技术主要依赖于信号在空中及建筑物的传播,但由于传播信号的折射、衍射等多径传播及多址传播现象,会造成信号幅频的改变,因此限制了GPS技术在室内环境中的使用。然而为了满足室内定位的需求(比如大型地下车库车辆的引导系统和大型超市的购物导航系统),许多研究者使用室内无线通讯技术(比如UWB、RFID、蓝牙、ZigBee以及WiFi)去解决GPS技术在室内场所使用的局限性问题,并且室内定位技术的研究对实现全球室内外无缝定位具有重大意义。

WiFi是一种无线接入技术,它可以将电脑、手持设备(如手机、平板)等终端通过无线的方式将其互相连接起来。WiFi传输数据的速度非常快、其网络的稳定性和良好的可靠性以及辐射半径范围广等优点为室内定位技术提供了条件。WiFi定位的精度通常是5-15米,其定位精度受到信号是否穿过墙壁、天花板、人员的走动以及AP接入点数量的影响。WiFi网络基础设施部署十分方便且成本低廉,在各学校、大型超市、饭店及大型公司工厂等公共区域都已基本实现WiFi网络的全覆盖。

WiFi是一种无线接入技术,它可以将电脑、手持设备(如手机、平板)等终端通过无线的方式将其互相连接起来。WiFi传输数据的速度非常快、其网络的稳定性和良好的可靠性以及辐射半径范围广等优点为室内定位技术提供了条件。WiFi定位的精度通常是5-15米,其定位精度受到信号是否穿过墙壁、天花板、人员的走动以及AP接入点数量的影响。WiFi网络基础设施部署十分方便且成本低廉,在各学校、大型超市、饭店及大型公司工厂等公共区域都已基本实现WiFi网络的全覆盖。

本发明之所以选择WiFi无线技术,是因为相比其他技术,WiFi技术有着其独特的优势:

A.成本低:因为2.4GHz是各国共同的ISM频段,应用这些频段无需许可证或者费用,只需要遵守一定的发射功率,并且不要对其它频段造成干扰即可。

B.安装简易:相对于有线网络来说,WiFi的安装不需要布线,甚至可以直接利用现场环境中已经存在的WiFi网络来实现定位,这样就大大降低了人力、物力、财力成本,特别适合在室内应用,如停车场、办公室、学校图书馆、家庭等。

C.有效范围广:WiFi系统中的AP热点信号的覆盖半径理想情况下能达到100米左右。如果室内的面积较大,只需通过增加AP的个数就能完成整个室内的有效覆盖。目前,智慧城市、云计算、物联网等技术都离不开WiFi的使用。

D.对环境要求低:其实WiFi定位不局限于室内,室外定位也是可以的,只要有足够强的WiFi信号覆盖。同时,因为WiFi信号受非视距影响相对较小,即使在定位环境中有障碍物的情况下也能够正常使用。

但是,现有技术的缺陷包括:例如专利号201610695797.0,专利名称:一种WiFi指纹室内定位方法,但是该专利必须划定定位区域,而且需要建立所述L个采样点的位置指纹库LFDB,并且位置指纹库LFDB进行k-means聚类,必须以欧式距离作为相似度的评价准则。这样,指纹库里指纹的不可靠和不稳定。例如专利号201310348095.1,专利名称:指纹定位方法与服务器,但是该专利必须预先建立不同环境下的多套指纹库,而且在实际定位过程中,需要根据实时参考点当前的指纹信息匹配出最佳指纹库,还有根据最佳指纹库最终估计出终端当前的位置。

发明内容

本发明目的在于针对上述现有技术的不足,提供了一种基于加权卡方距离的WiFi位置指纹定位方法,该方法建立一个可靠稳定的指纹数据库,能够有效地提高定位精度和定位的有效性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于加权卡方距离的WiFi位置指纹定位方法,该方法包括如下步骤:

步骤1:在离线测量阶段,建立指纹数据库。

步骤2:在在线定位阶段,根据待定位点获取到的各个无线接入点AP的信号强度向量,并计算待定位点的信号强度向量与指纹数据库中指纹向量的加权卡方距离。

步骤3:将计算所得的加权卡方距离进行从大到小排序,选择K个参考点(K表示个数)。

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