一种基于强度差分的室内定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于强度差分的室内定位方法，包括：移动终端对室内的所有wifi信号进行实时扫描，得到每个wifi的信号强度，然后建立对数化“距离-损耗”模型；建立kalman滤波强度跟踪模型，基于该模型对每个wifi的信号强度进行滤波，得到去除噪声后的wifi信号强度值；利用多个相邻采样时刻的wifi信号强度滤波结果的差值求取移动终端的位置。

Indoor positioning method and system based on intensity difference

The invention discloses a poor indoor positioning method, the strength of which is based on real-time scanning of the mobile terminal on the indoor all WiFi signal, get the signal intensity of each WiFi, and then establish the \logarithm distance loss model; establish the tracking model of Kalman filter, filter the signal strength of the model for each WiFi Based on the acquired WiFi signal intensity of noise value; calculating the position of the mobile terminal WiFi signal strength difference filtering results of sampling time using a plurality of adjacent.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息技术、自动控制和电子
，具体涉及一种基于强度差分的室内定位方法。
技术介绍
随着位置数据业务的不断发展，室内定位在机场、商场、停车场、矿井等领域取得了广泛的应用。但由于室内定位环境的复杂性，其在定位精度方面还难以满足实际要求。一方面，由于不同室内环境下，室内整体结构、材料、物品位置等都会导致信号传输存在较大损耗和波动，另一方面，室内存在的反射、绕射等现象，会产生严重的多径效应，极大增加了定位难度。虽然，许多学者在室内定位方式、定位算法等都开展了许多研究，目前已经提出的室内定位算法包括三角定位、强度法、指纹法等多种方法，取得了许多重要研究成果，但由于实际环境的复杂性，室内定位精度仍难以令人满意，定位精度还亟待进一步提高。
技术实现思路
为了克服现有技术中的定位方法定位精度不高的缺陷，本专利技术提供了一种能有效提高定位精度的室内定位方法及系统。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于强度差分的室内定位方法，包括：步骤1)、移动终端对室内的所有wifi信号进行实时扫描，得到每个wifi的信号强度，然后建立对数化“距离-损耗”模型；其中，所述“距离-损耗”模型的表达式为：其中，Pi为第i个wifi接收的信号强度，i＝1,2,…,I，I为所有wifi的总数量，ξi表示对于位置(x,y)处第i个wifi信标的信号传输衰减因子，(ai,bi,ci)为第i个wifi的坐标；εi表示第i个wifi在传输过程中的其他误差；步骤2)、建立kalman滤波强度跟踪模型，基于该模型对步骤1)中所得到的每个wifi的信号强度进行滤波，得到去除噪声后的wifi信号强度值；步骤3)、利用多个相邻采样时刻的wifi信号强度滤波结果的差值求取移动终端的位置。上述技术方案中，在所述步骤2)中，强度变化方程描述为：X(k+1)＝ΦX(k)+W(k)其中：其中，表示速度，表示加速度；α表示一个给定的参数；T表示采样时间；W(k)是高斯白噪声，均值为0，方差为Q(k)，具体形式为：观测方程为：Z(k)＝HX(k)+V(k)其中：H＝[100]，V(k)表示第k个采样点的观测噪声；kalman滤波强度跟踪模型包括下列公式：X(k|k-1)＝ΦX(k-1|k-1)P(k|k-1)＝ΦX(k-1|k-1)ΦT+Q(k)K(k)＝P(k|k-1)HT[HP(k|k-1)HT+R]-1X(k|k)＝X(k|k-1)+K(k)[Z(k)-HX(k|k-1)]P(k|k)＝[1-K(k)H]P(k|k-1)其中：k|k-1表示k-1时刻对k时刻的预测值，R＝σR2为观测噪声方差。上述技术方案中，所述步骤3)进一步包括：步骤3-1)、为某一时刻移动终端所接收的至少5个wifi信号的滤波后结果与相邻采样时刻移动终端所接收的至少5个wifi信号的滤波后结果分别根据“距离-损耗”模型构造方程组；步骤3-2)、采用差分方法对步骤3-1)所得到的方程组进行处理，得到多个相邻采样时刻的wifi信号强度滤波结果的差值所组成的方程组，求解该方程组，得到移动终端的位置。本专利技术还提供了一种基于强度差分的室内定位系统，包括：实时扫描与建模模块，该模块采用移动终端对室内的所有wifi信号进行实时扫描，得到每个wifi的信号强度，然后建立对数化“距离-损耗”模型；其中，所述“距离-损耗”模型的表达式为：其中，Pi为第i个wifi接收的信号强度，i＝1,2,…,I，I为所有wifi的总数量，ξi表示对于位置(x,y)处第i个wifi信标的信号传输衰减因子，(ai,bi,ci)为第i个wifi的坐标；εi表示第i个wifi在传输过程中的其他误差；滤波模块，该模块建立kalman滤波强度跟踪模型，基于该模型对步骤1)中所得到的每个wifi的信号强度进行滤波，得到去除噪声后的wifi信号强度值；位置计算模块，该模块利用多个相邻采样时刻的wifi信号强度滤波结果的差值求取移动终端的位置。本专利技术的优点在于：本专利技术考虑了相邻时刻点之间信号传输误差存在的相关性，并通过差分方式进行消除，从而降低了此类相关误差对定位精度的影响，大大改善了定位精度。附图说明图1是本专利技术的室内定位方法的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的说明。本专利技术的室内定位方法用于实现对用户终端的定位，该方法基于强度差分，其包括以下步骤：步骤1)、移动终端对室内的所有wifi信号进行实时扫描，根据扫描结果建立对数化“距离-损耗”模型。该步骤进一步包括：步骤1-1)、移动终端在时刻t对周围的所有wifi信号进行实时扫描。在本步骤中，所述移动终端可按照固定的频率对其周围所有的wifi信号进行扫描。移动终端在室内位置坐标假设为(x,y,0)。步骤1-2)、上传并存储各个移动终端所记录的wifi信号的强度信息。本步骤中，各个移动终端所记录的wifi信号的强度信息可上传到一服务器中。步骤1-3)、为各个移动终端对所有wifi信号的扫描结果建立对数化“距离-损耗”模型，该模型的表达式如下：其中，Pi为第i个wifi接收的信号强度，I为所有wifi的总数量，第i个wifi的坐标已知为(ai,bi,ci)；Pi0表示1m时的信号强度；ξi表示对于位置(x,y)处第i个wifi信标的信号传输衰减因子，εi表示第i个wifi在传输过程中的其他误差。步骤2)、建立kalman滤波强度跟踪模型，基于该模型对步骤1)中所得到的每个wifi的信号强度进行滤波，得到去除噪声后的wifi信号强度值。强度变化方程可以描述为：X(k+1)＝ΦX(k)+W(k)其中：其中，表示速度，表示加速度；α表示一个给定的参数；T表示采样时间。W(k)是高斯白噪声，均值为0，方差为Q(k)，具体形式为：观测方程为：Z(k)＝HX(k)+V(k)其中：H＝[100]，V(k)表示第k个采样点的观测噪声。kalman滤波强度跟踪模型包括下列公式：X(k|k-1)＝ΦX(k-1|k-1)P(k|k-1)＝ΦX(k-1|k-1)ΦT+Q(k)K(k)＝P(k|k-1)HT[HP(k|k-1)HT+R]-1X(k|k)＝X(k|k-1)+K(k)[Z(k)-HX(k|k-1)]P(k|k)＝[1-K(k)H]P(k|k-1)其中：k|k-1表示k-1时刻对k时刻的预测值，R＝σR2为观测噪声方差；步骤3)、基于差分方法进行高精度位置解算。假设在任意时刻，移动终端能够接收的wifi信号数量不小于5个，在步骤2)中对每个wifi信号利用滤波处理后，若获得5个wifi信号的滤波后结果，则将这些结果记为对于相邻的采样时刻，对应的滤波结果为时间间隔记为Δt，利用步骤1)建立的“距离-损耗”模型构造的方程组为：i＝1,2,3,4,5采用差分方法对方程组进行处理，即将方程组中的两式相减，并不考虑噪声影响，于是：i＝1,2,3,4,5多个相邻采样时刻的wifi信号强度滤波结果的差值所组成的方程组为：上式中共包含5个未知参数分别为：传输衰减系数ξ，当前坐标位置x，y，移动速度νx，νy。解此方程组即可获得当前移动终端的所在位置(x,y)。步骤4)、输出坐标X＝(x,y)T，即为所要计算的移动终端的当前位置。本专利技术还提供了一种基于强度差分的室内定位系统，包括：实本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于强度差分的室内定位方法，包括：步骤1)、移动终端对室内的所有wifi信号进行实时扫描，得到每个wifi的信号强度，然后建立对数化“距离‑损耗”模型；其中，所述“距离‑损耗”模型的表达式为：Pi=Pi0+10ξilg((x-ai)2+(y-bi)2+ci2)+ϵi;]]>其中，Pi为第i个wifi接收的信号强度，i＝1,2,…,I，I为所有wifi的总数量，ξi表示对于位置(x,y)处第i个wifi信标的信号传输衰减因子，(ai,bi,ci)为第i个wifi的坐标；εi表示第i个wifi在传输过程中的其他误差；步骤2)、建立kalman滤波强度跟踪模型，基于该模型对步骤1)中所得到的每个wifi的信号强度进行滤波，得到去除噪声后的wifi信号强度值；步骤3)、利用多个相邻采样时刻的wifi信号强度滤波结果的差值求取移动终端的位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于强度差分的室内定位方法，包括：步骤1)、移动终端对室内的所有wifi信号进行实时扫描，得到每个wifi的信号强度，然后建立对数化“距离-损耗”模型；其中，所述“距离-损耗”模型的表达式为：Pi=Pi0+10ξilg((x-ai)2+(y-bi)2+ci2)+ϵi;]]>其中，Pi为第i个wifi接收的信号强度，i＝1,2,…,I，I为所有wifi的总数量，ξi表示对于位置(x,y)处第i个wifi信标的信号传输衰减因子，(ai,bi,ci)为第i个wifi的坐标；εi表示第i个wifi在传输过程中的其他误差；步骤2)、建立kalman滤波强度跟踪模型，基于该模型对步骤1)中所得到的每个wifi的信号强度进行滤波，得到去除噪声后的wifi信号强度值；步骤3)、利用多个相邻采样时刻的wifi信号强度滤波结果的差值求取移动终端的位置。2.根据权利要求1所述的基于强度差分的室内定位方法，其特征在于，在所述步骤2)中，强度变化方程描述为：X(k+1)＝ΦX(k)+W(k)其中：X(k)=xx·x··,Φ=1T-1+αT+e-αTα2001-e-αTα00e-αT;]]>其中，表示速度，表示加速度；α表示一个给定的参数；T表示采样时间；W(k)是高斯白噪声，均值为0，方差为Q(k)，具体形式为：Q(k)=2ασ2q11q12q13q21q22q23q31q32q33]]>q11=12α5(1-e-αT+2αT+23α3T3-2α2T2-4αTe-αT)q12=12α4(-e-2αT+1-2e-αT+2αTe-αT-2αT+α2T2)]]>q13=12α3(1-e-2αT-2αTe-αT)q22=12α3(4e-αT-3-e-2αT+2&alp...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹红杰，郭路，欧阳玲，
申请(专利权)人：北斗导航位置服务北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11