[发明专利]一种优化的室内定位方法

权利要求书

1.一种优化的室内定位方法，其特征在于：该方法为一种离散定位与连续定位相融合的办法，包含优化的离散定位模块和优化的连续定位模块；优化的离散模块负责定位目标节点的初步位置，连续模块负责对目标节点下一时刻的位置进行实时预测；

优化的离散定位模块主要包括三个子模块：信标节点信号过滤模块，最优信标节点选取模块和待定位区域划分模块；

优化的连续定位模块主要包括四个子模块：目标位置初始化模块，粒子状态转移模块，粒子评价方法模块和目标下个时刻位置预测模块；

所述信标节点信号过滤模块用以接收各低功耗蓝牙设备的信号强度，对各低功耗蓝牙设备的信号强度进行分析，找出各个信标节点的信号强度都受哪些外界环境因素的影响，最后利用高斯滤波模型进行过滤处理，消除干扰因素；

所述最优信标节点选取模块，使用狄克勋异常检测方法检测各个信标节点的稳定性，对稳定性较差的信标节点进行剔除，消除不稳定的信标节点对定位进度所造成的影响，然后再结合各个信标节点与目标节点之间的距离因素选取最优信标节点，利用最优的信标节点参与定位过程；

所述待定位区域划分模块，使用质心定位法和三边定位算法计算出目标节点的所处的大致区域，然后对目标节点所处区域进行划分，判断目标节点处于各个划分后区域内的概率，最后对概率进行概率求和，进一步缩小待定位区域；

所述目标位置初始化模块利用优化的离散定位模块定位出的位置，然后在该初始位置附近进行高斯采样，在离该初始位置附近进行大量的粒子采样，在离该初始位置较远的区域内进行少量的粒子采样，最终完成目标节点连续定位阶段初始化过程；

所述粒子状态转移模块，由于目标是运动的，因此粒子也是时时刻刻动态变化的，这样才能不断地反应出当前目标用户的位置信息，为使每个粒子运动起来，对目标节点的运动规律进行了分析，通常运动方式分为无规律运动和有规律运动，对于行人目标节点由于其速度都是可估计的，因此粒子状态转移模块使用随机噪声加速度模型对每个粒子的状态进行更新；

所述粒子评价模块，在初始化阶段完成后，经过一步状态转移会在目标所处区域附近生成大量新的粒子，此时为了表征每个粒子与真实位置的相似程度需要对每个粒子进行评价，离真实位置越近的粒子权重值越高，相反权重值越低；

所述目标下个时刻位置预测模块利用目标转移方程结合粒子评价结果预测出目标节点下一时刻的位置。

2.根据权利要求1所述的一种优化的室内定位方法，其特征在于：对离散定位法进行优化，包括：最优信标节点选取模块和待定位区域划分模块；利用最优信标节点选取模块选择最优的信标节点参与定位过程，消除信标节点本身对定位精度所造成的影响；利用离散定位法会形成重叠区域，然后对目标最有可能所处的重叠区域进行划分，划分成多个小区域，判断目标节点处于各个划分后区域内的概率，最后进行概率求和获得目标的离散定位位置；具体包括如下步骤：

步骤1：客户端首先对接收到的每个信标节点的每组RSSI数据进行排序，排序后的集合可被表示为：

步骤2：在获得排序后的数据集合后，对R_sort集合内的数据进行Dixon异常检测，Dixon异常检测包括高端异常检测和低端异常检测；

步骤3：在狄克逊检验临界值表中查找，确定异常值的临界值，确定该组数据的稳定性，同时结合距离因素确定每个信标节点最优程度；

步骤4：确定每个信标节点最优程度，进行定位区域划分并与连续定位相融合，确定目标节点下个时刻的预测位置。

3.根据权利要求1所述的一种优化的室内定位方法，其特征在于：优化的连续定位过程，用与目标的持续跟踪定位；该过程包括粒子初始化模块，状态转移模块和粒子评价模块。

4.根据权利要求1所述的一种优化的室内定位方法，其特征在于：粒子初始化模块，选取的粒子初始化采样函数越接近实际情况，就会有越多的抽样粒子聚集在真实位置的附近；这样产生的有效粒子数会更多，提高了定位精度的同时也使粒子能够尽快收敛，缩短了算法的计算时间；具体的粒子初始化步骤如下：

步骤1：获取离散定位结果；

步骤2：在离散定位结果位置附近进行高斯采样，在离散位置结果附近多次采样，在偏远位置处进行少量采样，完成粒子初始化过程；该采样方式有别于均匀采样，高斯采样能够很好的反应出目标节点的真实位置状态信息。