[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

说明书

本发明属于电子、通信与自动控制技术领域，涉及到基于蜂窝网信号的用户定位，特别涉及到一种基于蜂窝网信号角度和强度融合的指纹定位方法。本发明利用移动终端可获得的蜂窝网信号强度和信号到达角建立指纹数据库；当移动终端需要定位时，其使用本发明设计的基于动态加权函数的在线指纹匹配算法和坐标受限的异常点筛选算法，进行在线数据处理得到移动终端位置坐标。本发明的效果和益处是除了蜂窝网基站外，不需要其他辅助设备，只利用已部署的蜂窝基站即可以实现室内定位，且无需依赖视距环境，定位精度较高。

技术领域

本发明属于电子、通信与自动控制技术领域，涉及到基于蜂窝网信号的用户定位，特别涉及到利用蜂窝网信号角度和强度融合的指纹信息来确定移动终端位置的方法。

背景技术

目前室内定位技术主要分为三边定位和指纹定位方法。由于室内环境复杂多变，依赖视距环境的三边定位方法不能获得较高定位精度。因不受视距环境限制，指纹定位方法目前成为室内定位主要技术之一，其通过在线匹配定位点和指纹点的特征类似度而获得定位点坐标。目前大部分指纹定位方法是将室内Wi-Fi接入点发射信号的信号强度作为指纹，通过K最近邻算法(KNN)或其扩展版本进行指纹匹配，获得与定位点指纹最相似的指纹点的位置坐标，进而获得定位点的坐标。然而，当前基于信号指纹的室内外定位方法主要是利用单一的接收信号强度作为指纹。由于信号测量的误差及测量终端的异构性，基于单一指纹的定位方法精度及可靠性都受限。为提高定位精度，可利用多信号指纹进行融合以实现定位。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于蜂窝网信号角度和强度融合的指纹定位方法，解决室内移动终端定位问题。本发明基于蜂窝网信号角度和强度融合的指纹定位方法，不需要额外的辅助设备。

为了达到上述目的，本发明的技术方案为：

基于蜂窝网信号角度和强度融合的指纹定位方法，其中，指纹信息是指蜂窝网的信号强度和到达角信息，本发明利用指纹定位确定移动终端位置。鉴于5G及更新一代的无线接入点大多采用智能多天线技术，蜂窝基站可精确测量来自终端的信号的仰角和方向角。将这些角度与信号强度测量作为指纹进行融合可提高基于蜂窝信号的定位精度。本发明提出了新的指纹融合方法，设计了以角度测量为参量的加权函数对信号指纹匹配进行约束以实现指纹点选择，而加权函数模型将根据信号统计特性动态调整以提高指纹匹配准确度。同时，设计了坐标受限的候选邻近点选择方法以利用加权K最近邻近点(WKNN)算法进行定位。

本发明的有益效果为：本发明提出实现室内定位的多类别指纹融合算法，分别将方位角、俯仰角和信号强度作为指纹，并设计以角度为参量的动态加权函数模型对信号强度指纹进行约束，改善了单一指纹情况下定位精度不高的情况。此外，在使用WKNN算法定位的过程中，设计坐标受限的筛选算法筛选异常指纹点提升了选择的K个近邻指纹点的准确度，进一步提高了定位精度。

具体实施方式

以下结合技术方案，进一步说明本发明的具体实施方式。

一种基于蜂窝网信号角度和强度融合的指纹定位方法，利用指纹法确定移动终端位置坐标，需要事先建立信号强度(RSS，Received Signal Strength)和信号到达角数据库，在定位过程中再进行指纹匹配。具体步骤如下：

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。假设该定位区域共有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。