[发明专利]一种基于蜂窝网信号角度和强度融合的指纹定位方法

权利要求书

1.一种基于蜂窝网信号角度和强度融合的指纹定位方法，其特征在于，利用移动终端可获得的信号强度和二维到达角，将信号强度、俯仰角和方位角作为指纹，设计基于动态加权函数的在线指纹匹配方法和坐标受限的异常点筛选方法实现定位；步骤如下：

(1)建立基于多指纹的离线数据库

在离线阶段，首先将移动终端所在的定位区域划分为已知大小的正方形网格，其边长记为d_g，将每个网格作为一个指纹点，用网格中心点的坐标作为该指纹点的坐标；设该定位区域共有Q个指纹点和N个基站，则离线阶段建立指纹数据库时，移动终端需测量Q个指纹点的N个基站的RSS、俯仰角和方位角，所述RSS为信号强度；

离线阶段测得RSS和角度后，将这两种指纹信息合并为一维向量保存；提出基于多指纹的数据库建立方法：移动终端在离线阶段首先获得在Q个指纹点测量的N个基站的信号强度p、俯仰角α和方位角β，并以这些测量值分别构成维度为Q×N的矩阵R、T₁和T₂，

然后将角度信息矩阵T₁和T₂合并为矩阵Φ，

Φ＝[T₁,T₂]^T (3)

在线阶段，R和Φ分别用于计算定位点和指纹点之间的角度欧氏距离和信号强度欧氏距离；

(2)利用动态加权函数进行指纹匹配

在线阶段移动终端测量N个基站的信号强度、俯仰角和方位角信息，既而得到三个一维指纹向量(p₁,…,p_N)^T、(α₁,…,α_N)^T和(β₁,…,β_N)^T，然后将俯仰角和方位角指纹合并，这样得到信号强度指纹向量Γ和角度指纹向量Θ，其中Γ＝(p₁,…,p_N)^T，Θ＝(α₁,…,α_N,β₁,…,β_N)^T；

终端将分别计算定位点与单个指纹点间的信号强度和角度的欧氏距离，标记为d_r,i和

其中Γ_j和Θ_j分别表示在线测得的指纹向量Γ和Θ中的第j个元素；R_i,j和Φ_i,j表示离线数据库矩阵R和Φ中第i行第j列个元素；将计算得到的信号强度和角度的多个欧氏距离保存为向量D₁和D₂，其中D₁＝(d_r,1,…,d_r,Q)、

当移动终端在在线阶段得到两个欧氏距离向量D₁和D₂后，把D₂中的每一个元素作为某一函数F的自变量，将函数输出作为加权值与D₁中对应位置的元素d_r,i相乘得到向量D，以取代D₁和D₂来表征角度和RSS欧氏距离向量，即

对于函数F：首先要求为增函数，即当时，则其次在对D₂中的元素进行函数加权处理之前要首先从D₂中由小到大选择K个角度欧氏距离，并计算这K个欧氏距离的标准差，记为σ_k，然后根据σ_k决定函数F；当σ_k1.5时，选择F为凸函数，F给为F(x)＝e^0.05x；当σ_k1.5时，函数给为递增的线性函数或凹函数以适当缩小或保持区分度，给出F(x)＝x^1/3；因此，函数F设计为：

(3)筛选不符合坐标选择范围的异常点

在匹配过程完成并得出D后，直接通过WKNN方法得到最终的定位结果，所述WKNN方法为加权K最近邻近点算法；但当D₁和D₂中相同位置的数据均存在误差时，需要筛除不符合坐标选择范围的异常点，具体过程如下：方法

首先从D中由小到大选择K₁个数据，这K₁个数据所对应的指纹点构成集合S₁，然后从S₁中筛选出最终的K个指纹点，其中K₁K；筛选方法根据指纹点坐标值对指纹点进行筛选；坐标上下限的确定分为两步：首先从D中选择K₂个数据，K₁K₂K，并统计这些数据所对应的指纹点的坐标均值和横纵坐标的选择范围分别确定为和以此范围对指纹点进行筛选；S₁中坐标值不在选择范围内的指纹点被筛选掉之后，根据指纹点在D中对应的元素值的大小对S₁中的指纹点以升序排列，选择前K个点作为最终的指纹点，即所选指纹点的坐标x_j和y_j满足：

需要说明的是，把K₁个点中的异常点去除之后，可能会导致剩余指纹点个数小于K的情况出现；针对这种情况，首先统计K₁个数据所对应的指纹点的横纵坐标的标准差S_x和S_y，然后分为两种情况处理：

1)当S_x2d_g或S_y2d_g时，将RSS和角度信息合并为一维向量作为指纹，即，

A_i＝(p₁,…p_N,α₁…α_N,β₁,…,β_N) (9)

然后计算D_m来代替D，

D_m＝(d_m,1,…,d_m,Q) (10)

其中d_m,i是定位点与第i个指纹点之间指纹向量的欧氏距离，

X是在线测得的RSS和角度信息合并后的指纹向量，其结构和公式(9)所示的A_i相同，X_j是向量X中的第j个元素；注意，将RSS和角度信息合并为一维向量作为指纹时，相应的应将信号强度和角度数据库矩阵合并为数据库B，其中B＝[R,Φ]^T，B_i,j是矩阵B中第i行第j列个元素；然后将D_m中元素按升序排列后选择前K个元素所对应的指纹点作为最终选择的指纹点；

2)当S_x2d_g且S_y2d_g时，从K₁个点中的去除异常点后，剩余指纹点个数会大于K；这种情况下再利用异常点筛选方法，得到最后的K个指纹点；

获得K个指纹点后，利用其所对应的矩阵D或D_m中的元素值计算出每个指纹点所赋予的权值；

其中D_j是D或D_m第j个元素值.

最终计算终端位置(x,y)，

2.根据权利要求1所述的一种基于蜂窝网信号角度和强度融合的指纹定位方法，其特征在于，K≥3；20≤K₁≤40；4≤K₂≤10。