[发明专利]一种基于复合指纹特征的WiFi指纹定位方法

摘要

本发明公开了一种基于复合指纹特征的WiFi指纹定位方法，包括初始配置阶段、离线采样阶段和在线实时定位阶段。在初始配置阶段，预先配置AP部署信息数据库、采样终端信息数据库以及MAC‑制造商数据库。在离线采样阶段，利用定位服务器收到移动终端和无线AP发来的离线采样数据后取平均值，存储到离线指纹数据库中。在线实时定位阶段，对于任意待定位终端，进入该无线部署区域，并连接上WiFi，安装定位APP，采集相关数据并进行计算得出移动终端的估计位置。本发明成本低廉，结构简单，使移动终端无需附加传感器就可以获取信号角度信息，融合了AOA和无线信号接收定位法的双重优势，其定位准确性有显著提升。

主权项

1.一种基于复合指纹特征的WiFi指纹定位方法，其特征在于，包括初始配置阶段、离线采样阶段和在线实时定位阶段；一、在初始配置阶段，预先配置如下信息：1)WiFi部署区域地图绘制；在地图上标记出无线AP的安装位置，并将无线AP位置、AP MAC地址保存到AP部署信息数据库；2)选定采样终端，将采样终端MAC地址及其终端类型保存到采样终端信息数据库， 从而建立采样终端MAC和制造商对应关系的MAC‑制造商数据库；二、在离线采样阶段，运行步骤如下：1)在部署有WiFi网络的环境中，手持不同型号的移动终端到达特定位置，停止20‑60s，以收集该位置的WiFi指纹特征，收集的指纹包括：1‑1)移动终端侧：移动终端通过安装采样APP调用系统API来收集周边部署的AP MAC地址、信号强度RSSI、SSID信息，同时附上当前时间戳，发送到定位服务器；移动终端通过其装配的方向传感器判断其所处方向，作为用户的方向，同时发送到定位服务器；1‑2)无线AP侧：无线AP采集采样终端的MAC地址、发射的信号强度RSSI，并记录采集时刻的时间戳以及AP MAC地址，发送到定位服务器；2)定位服务器收到移动终端和无线AP发来的离线采样数据后，将同一采样时间段的采样值取平均值，并将同一位置的不同信息聚合，存储到离线指纹数据库中，并把这种结合上述信息的位置指纹称为复合指纹；三、在线实时定位阶段，对于任意待定位终端，进入无线部署区域，并连接上WiFi，安装定位APP，具体步骤如下：1)移动终端进入无线部署区域后，定位APP采集周边的无线AP的信号强度RSSI、MAC地址，连同使用本地方向传感器采集的方向数据，与采集时间戳一同发送到定位服务器；2)无线AP采集移动终端的MAC地址、信号强度RSSI，与采集时间戳一起发送到定位服务器；3)定位服务器收到移动终端和无线AP发送的数据后，缓存到HASH表中，HASH表以< 终端MAC，AP MAC>作为索引键值key，value部分包含移动终端类型、两个RSSI值以及移动终端角度；4)定位服务器程序将3‑5s缓存的RSSI、移动终端角度数据取平均值，作为待匹配识别的特征；5)根据移动终端型号，查询离线指纹数据库，如果有该型号的终端离线指纹，则使用这些记录，并跳转到步骤8)，否则下一步；6)根据终端MAC地址，寻找离线指纹数据库中，是否存在同一制造商的无线网卡记录，如果有，则使用这些记录，并跳转到步骤8)，否则下一步；7)使用离线指纹数据库中的所有记录；8)针对对应实时指纹开始模式识别过程，使用kd‑tree算法开始创建kd‑tree；9)在选定的指纹数据记录中，对于若干三维数据集合<RSSI1,RSSI2,angle>，选择具有最大方差的维度k，然后在该维度上选择中值m对该数据集合进行划分，小于该中值的为左子树，大于该中值的为右子树，从而得到两个子集合；同时创建一个树结点node，用于存储；10)对两个子集合重复步骤9)的过程，直至所有子集合都不能再划分为止；如果某个子集合不能再划分时，则将该子集合中的数据保存到叶子节点，从而完成kd‑tree的创建；11)在创建好的kd‑tree中，对于实时指纹特征数据<RSSI1,RSSI2,angle>,使用二叉树搜索方法，顺着搜索路径就能找到最邻近的近似点，也就是叶子节点；而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的近似点，为了找到真正的最邻近的近似点，还需进行回溯操作：算法沿搜索路径反向查找是否有距离查询点更近的数据点；12)找到k个最邻近的近似点，并读取离线指纹库条目中对应位置坐标；13)使用k近邻加权算法，对k个坐标加权平均得出的坐标作为移动终端的估计位置；上述步骤9)和步骤11)中所述的RSSI1为移动终端信号强度，所述的RSSI2为无线AP信号强度，所述的angle为用户方向夹角。