一种利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法技术

本发明专利技术公开了一种利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法，根据采集待定位点扫描到的AP的MAC地址及对应的RSS值结合Wi-Fi指纹库对待定位点进行Wi-Fi指纹定位；并根据Wi-Fi指纹定位结果与对应时刻惯性导航的定位结果计算得到待定位点的最终定位位置；且在定位过程中还利用惯性导航对所述的Wi-Fi指纹库进行更新。本发明专利技术融合了惯性导航和Wi-Fi定位的优势，利用Wi-Fi指纹定位结果矫正惯性导航结果，既克服了Wi-Fi定位在开放空间定位不准的问题，同时又解决了由专业人员维护指纹库耗费巨大人力成本的问题，使得定位系统可以在较长时间内保持较高的定位性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线室内定位领域，尤其涉及一种利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法。
技术介绍
智能移动终端和移动计算的普及使得无线室内定位的研究越来越受到关注。目前最流行的室内定位方法有Wi-Fi位置指纹定位和航迹推算法。Wi-Fi位置指纹定位分为离线训练和在线定位两个阶段。离线训练阶段主要工作是收集待定位区域各处的无线接入点(AP)及其对应的信号强度(RSS)值，将参考点坐标和对应AP的RSS信息存储在数据库中，建立位置指纹数据库；在线定位阶段则依据一定的匹配算法将待定位点上收到的相应AP的RSS信息与位置指纹数据库进行比较，找出最相似的指纹，从而估计用户当前的位置。该方法存在如下缺点：一是室内环境下Wi-Fi信号存在一定程度上的波动，热点的开闭也会造成Wi-Fi的变化，这意味着离线阶段建立的指纹库需要经常及时的更新，否则会使得定位结果不准确，但是如果由专业人员定期维护更新指纹库，非常耗费人力，需要一种高效的方法使指纹库得到自动更新；二是该方法能较好地区分房间内外，实现房间级定位，但对于开放空间如走廊区域的定位不准确，这是因为密闭房间内的Wi-Fi信号由于墙体阻隔与房间外的Wi-Fi信息差别较大，因此容易区分墙体内外的不同位置，但是开放空间由于没有阻隔，信号衰减不明显，Wi-Fi信息差别不大，因此不容易区分不同位置。鉴于这一局限，单纯的Wi-Fi定位不适用于室内导航服务。当前，智能移动终端，如智能手机，大多内置了各种各样丰富的传感器，如三轴加速度计、罗盘、陀螺仪等，通过这些内置的传感器，可以捕获用户的运动信息，从而推算用户的位置。一种常用的方法是航迹推算法，其原理是通过三轴加速度计推算用户行走的步数，通过罗盘或陀螺仪获取用户的航向角，从而计算出用户的位置，这种方法与Wi-Fi定位法相比简单易于实现，不涉及指纹库的建立和更新，但是其定位精度依赖于计步效果、航向角精确度及用户步长等因素，在较短时间内比较精准，但随着行走时间增加，其定位误差会不断累积。公开号为102419180的专利文献提供了一种基于惯性导航系统和Wi-Fi的室内定位方法。该方法通过Wi-Fi定位确定终端装置的初始位置，然后利用惯性导航系统通过航迹推算进行定位，同时用Wi-Fi定位对航迹推算的定位结果进行校准，并对步长信息进行在线调整。该方法能在一定程度上克服惯性导航系统累积误差大的问题，但是该方法在使用Wi-Fi定位时并没有考虑Wi-Fi指纹库的更新维护问题，如果一直使用初始建立的Wi-Fi指纹库，该方法的定位精度必然会下降。公开号为102932742的专利文献提供了一种基于惯性传感器与无线信号特征的室内定位方法，该方法通过对定位目标状态静止与否的判断而选择采用无线信号特征方法(即Wi-Fi指纹法)或航迹推算法进行定位。该方法的缺陷在于若用户一直处于运动状态，定位结果的累积误差会不断增大，并且该方法同样没有考虑Wi-Fi指纹库的更新维护问题，无法长期维持高定位精度。总的来说，Wi-Fi指纹定位能较好地区分房间内外，但在开放空间定位不准，指纹库需要维护更新，而惯性导航在较短时间内定位校准，但随时间推移存在累积误差，如何充分考虑这两种方法的优缺点，使这两种定位方法互为补充，同时又能自动维护Wi-Fi指纹库，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
为了充分融合惯性导航与Wi-Fi指纹定位的优点，提高室内定位精度，本专利技术提出了一种利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法。一种利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法，包括以下步骤：(1)分别采集房间内各个参考点的Wi-Fi指纹，利用采集到的所有Wi-Fi指纹构建Wi-Fi指纹库；(2)利用所述的Wi-Fi指纹库按照第一周期定期对待定位点进行Wi-Fi指纹定位，并记录定位结果；(3)以第一次Wi-Fi指纹定位的结果为起始位置，按照第二周期定期采集移动终端在待定位点的加速度，按照第三周期定期根据第三周期内采集到的加速度对待定位点进行惯性导航定位，并记录定位结果和定位时间；(4)根据Wi-Fi指纹定位结果与对应时刻惯性导航定位结果计算得到待定位点的最终位置，并作为下一次惯性导航定位的初始位置；所述的混合室内定位方法在定位过程中还包括更新Wi-Fi指纹库，更新方法如下：按照第一周期定期对待定位点进行Wi-Fi指纹定位的同时执行房间内外判定算法，判定待定位点是否在房间内，并根据判定结果更新Wi-Fi指纹库。实际应用时，移动终端与待定位点处同步，其运动直接反应了待定位点的移动。本专利技术步骤(1)中建立的Wi-Fi指纹库实际上为初始Wi-Fi指纹库，该Wi-Fi指纹库需要由专业人员建立，只采集房间内参考点的Wi-Fi指纹。参考点均匀分布于室内环境的各个房间内，每个房间设置2～3个参考点，Wi-Fi指纹库为所有参考点的Wi-Fi指纹的集合，在用户使用的过程中，Wi-Fi指纹库F会根据一定的条件进行更新。因此，在使用一段时间后，可能存在一个房间内参考点的个数变化的情况。所述步骤(1)中每个参考点处的Wi-Fi指纹包括该参考点的位置坐标、移动终端在该参考点处扫描到的AP的MAC地址及对应RSS值、采集时间以及该参考点所在房间的房间编号。第一周期为5～10s，第二周期为20～60ms，第三周期为1～3s，且第一周期长度为第三周期长度的整数倍，第三周期长度为第二周期长度的整数倍。作为优选，所述的第一周期为5s，第三周期至少为第二周期的5倍。第二周期由移动终端配置的三轴加速度计的采样频率决定，作为优选，所述的第二周期为20ms，第三周期决定了Wi-Fi指纹库更新的频次，可以根据应用需求调整，作为优选，所述的第三周期为1s。所述步骤(2)中Wi-Fi指纹定位方法如下：采集待定位点处扫描到的AP的MAC地址、对应RSS值，并根据待定位点处扫描到的AP的RSS值与Wi-Fi指纹库中所有参考点的AP的RSS值计算待定位点与相应参考点的相似度，以相似度最高的参考点的位置作为Wi-Fi指纹定位结果；定位点l1与参考点l2的相似度根据如下公式计算：Sl1,l2=1|A|Σ∀a∈Amin(|f1(a)|,|f2(a)|)max(|f1(a)|,|f2(a)|),]]>其中，|A|为集合A中的AP的总个数，A＝A1∪A2，A1为待定位点l1扫描到的AP的集合，A2为参考点l2的AP的集合；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用惯性导航与Wi‑Fi指纹的混合室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)分别采集房间内各个参考点的Wi‑Fi指纹，利用采集到的所有Wi‑Fi指纹构建Wi‑Fi指纹库；(2)利用所述的Wi‑Fi指纹库按照第一周期定期对待定位点进行Wi‑Fi指纹定位，并记录定位结果；(3)以第一次Wi‑Fi指纹定位的结果为起始位置，按照第二周期定期采集移动终端在待定位点的加速度，按照第三周期定期根据第三周期内采集到的加速度对待定位点进行惯性导航定位，并记录定位结果和定位时间；(4)根据Wi‑Fi指纹定位结果与对应时刻惯性导航定位结果计算得到待定位点的最终位置，并作为下一次惯性导航定位的初始位置；所述的混合室内定位方法在定位过程中还包括更新Wi‑Fi指纹库，更新方法如下：按照第一周期定期对待定位点进行Wi‑Fi指纹定位的同时执行房间内外判定算法，判定待定位点是否在房间内，并根据判定结果更新Wi‑Fi指纹库。

【技术特征摘要】
1.一种利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法，其特征在于，
包括以下步骤：
(1)分别采集房间内各个参考点的Wi-Fi指纹，利用采集到的所有Wi-Fi
指纹构建Wi-Fi指纹库；
(2)利用所述的Wi-Fi指纹库按照第一周期定期对待定位点进行Wi-Fi
指纹定位，并记录定位结果；
(3)以第一次Wi-Fi指纹定位的结果为起始位置，按照第二周期定期采
集移动终端在待定位点的加速度，按照第三周期定期根据第三周期内采集到的
加速度对待定位点进行惯性导航定位，并记录定位结果和定位时间；
(4)根据Wi-Fi指纹定位结果与对应时刻惯性导航定位结果计算得到待
定位点的最终位置，并作为下一次惯性导航定位的初始位置；
所述的混合室内定位方法在定位过程中还包括更新Wi-Fi指纹库，更新方
法如下：
按照第一周期定期对待定位点进行Wi-Fi指纹定位的同时执行房间内外判
定算法，判定待定位点是否在房间内，并根据判定结果更新Wi-Fi指纹库。
2.如权利要求1所述的利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法，
其特征在于，所述步骤(1)中每个参考点处的Wi-Fi指纹包括该参考点的位
置坐标、移动终端在该参考点处扫描到的AP的MAC地址及对应RSS值、采
集时间以及该参考点所在房间的房间编号。
3.如权利要求1所述的利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法，
其特征在于，第一周期为5～10s，第二周期为20～60ms，第三周期为1～3s，且
第一周期长度为第三周期长度的整数倍，第三周期长度为第二周期长度的整数
倍。
4.如权利要求1所述的利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法，
其特征在于，所述步骤(2)中Wi-Fi指纹定位方法如下：
采集待定位点处扫描到的AP的MAC地址、对应RSS值，并根据待定位
点处扫描到的AP的RSS值与Wi-Fi指纹库中所有参考点的AP的RSS值计算
待定位点与相应参考点的相似度，以相似度最高的参考点的位置作为Wi-Fi指

\t纹定位结果；
定位点l1与参考点l2的相似度根据如下公式计算：
Sl1,l2=1|A|Σ∀a∈Amin(|f1(a)|,|f2(a)|)max(|f1(a)|,|f2(a)|),]]>其中，|A|为集合A中的AP的总个数，A＝A1∪A2，A1为待定位点l1扫描
到的AP的集合，A2为参考点l2的AP的集合；
f1(a)表示待定位点l1中APa的RSS值，f2(a)表示参考点l2中APa的RSS
值。
5.如权利要求1所述的利用惯性导航与Wi-Fi指纹的混合室内定位方法，
其特征在于，所述步骤(4)根...

【专利技术属性】
技术研发人员：李燕君，徐凯锋，朱艺华，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33