[发明专利]一种减少指纹数据采集工作量的室内定位方法

摘要

本发明公开了一种减少指纹数据采集工作量的室内定位方法，对于多个AP，RSSI差值越大的点对，其物理距离相距也较远。利用此特点，将某位置上所获得的多个AP的RSSI值作为此位置的高维特征数据，计算点与点之间的RSSI“距离值”，视其为两点之间的亲近关系，再利用多维标度分析算法得到各对象之间的一个低维空间的相对位置关系，最后，利用较少样本点作为锚节点就可以求得其余点的绝对位置，从而实现减少样本点采集个数的目的，并在此基础上提出分层次的缩小区域方法，进一步达到降低定位误差的目的。相比较于KNN算法，本发明的方法可以减少采集点，同时降低定位误差。

主权项

一种减少指纹数据采集工作量的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1)收集待测区域内锚节点和待测点的RSSI值向量，所有的RSSI值向量构成矩阵|r(m+1)×n|；将所述待测区域划分为多个小区域；锚节点个数为m，AP个数为n；2)计算|r(m+1)×n|中任意两个RSSI向量之间的欧几里得距离，所有的距离构成节点间的相异性矩阵|P(m+1)×(m+1)|；3)对相异性矩阵|P(m+1)×(m+1)|运用非度量多维标度算法，求得锚节点和待测点的相对位置坐标，记所述相对位置坐标所在坐标系为xr；4)根据锚节点所在位置的坐标系xl中锚节点的绝对坐标和xr中锚节点的相对坐标，求出坐标系xl和xr转换的平移矢量、翻转矩阵和缩放系数；5)根据xr中待测点的坐标和上述平移矢量、翻转矩阵和缩放系数，求出待测点在xl中的绝对坐标；6)判断步骤5)得出待测点在xl中的绝对坐标属于哪个小区域，然后利用小区域中的锚节点信息，重复步骤1)至步骤5)，直至一个小区域只有四个锚节点为止；得出最终的待测点位置坐标。