[发明专利]一种基于众包数据的位置指纹数据库快速构建方法

说明书

本发明公开了一种基于众包数据的位置指纹数据库快速构建方法，S1、基于PDR、粒子滤波和地图约束的裂变建库；S2、基于MDS纠正非显式地标点区域的PDR累积误差。本发明基于裂变方式和设置路径有效时间阈值构建位置指纹数据库，并采用MDS结合隐式地标点纠正PDR累计误差，同时，基于加权多维WiFi数值特征构建短距离位置指纹关联模型；相对于现有技术可以快速构建位置指纹数据库，减少传感器的累计误差，提高位置和指纹的匹配精度，有效地解决了现有技术中频繁打扰用户，位置和指纹匹配精度低的问题。

技术领域

本发明属于通信的技术领域，具体涉及一种基于众包数据的位置指纹数据库快速构建方法。

背景技术

现有的基于众包构建位置指纹数据库方法包括两种：一种是显示众包方式，该方法的特点是可以得到相对准确的位置指纹信息，但是会频繁打扰用户，造成用户的体验下降，用户不准确操作时会造成数据受到污染，阻碍实际推广应用；另一种是隐式众包方式，该方法可避免用户被频繁打扰的现象，但是需要考虑位置和指纹的匹配问题，现有的基于隐式众包的位置指纹数据库构建方法，只能对位置和指纹进行粗略的匹配。

现有的基于PDR结合隐式众包构建位置指纹数据库方式可以实现位置和指纹的匹配问题，可快速构建相对完整的位置指纹数据库。但PDR存在较大的累计误差，造成位置和指纹的匹配精度不高，现有采用特征地标点纠正PDR累计误差可以提高部分区域的匹配精度，但是特征地标点数目有限，匹配精度不能得到有效提高。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中的上述不足，提供一种基于众包数据的位置指纹数据库快速构建方法，以解决现有技术中频繁打扰用户，位置和指纹匹配精度低的问题。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：

一种基于众包数据的位置指纹数据库快速构建方法，其包括：

S1、基于PDR、粒子滤波和地图约束的裂变建库，其步骤包括

S11、训练短距离位置指纹关联模型；

S12、构建室内地图；

S13、标记显式地标点并采集相应位置指纹数据；

S14、判断众包路径数据是否启效；

S15、基于PDR、粒子滤波和地图约束多重条件约束关联指纹和位置点；

S16、设置众包路径的有效时间阈值，在所述有效时间阈值内，若传感器数据累积误差属于可容忍范围内时，则进入步骤S15，否则，众包路径失效，进入步骤S17；

S17、基于裂变方式分段依次建库；

S2、基于MDS纠正非显式地标点区域的PDR累积误差，其步骤包括

S21、基于指纹相似度计算隐式地标点区域范围；

S22、统计隐式地标点区域之间的共有路径；

S23、搜索相对有效的众包路径；

S24、重新绘制隐式地标点区域之间的新路径；

S25、计算隐式地标点区域的相对坐标；

S26、基于MDS精确计算隐式地标点区域的绝对坐标；

S27、纠正非显式地标点区域的PDR累积误差。

优选地，步骤S11中训练短距离位置指纹关联模型的方法包括：

A1、基于多维WiFi数值特征指纹距离建模；

A2、短距离位置指纹关联模型的训练。

优选地，步骤A1基于多维WiFi数值特征指纹距离建模的方法为：