基于RSSI和TOA测距的WIFI室内定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于RSSI和TOA测距的WIFI室内定位方法，包括采集RSSI信号并建立数据库；采用定位匹配算法进行数据处理；采用消除有色噪声的到达时间测距；建立平面旋转框架并旋转；搜索定位和判断。本发明专利技术采用联合RSSI和TOA测距进行定位，克服了两者单独定位存在的缺陷，提高定位的精度和准确性。特别是通过建立目标状态方程和有色噪声量测方程，使测量误差自适应于测距数据的变化，使得对大偏差的数据滤去效果更好。同时本发明专利技术建立的平面旋转框架图使定位过程更加精确，定位结果准确度更高，更加接近实际结果，使其可广泛的地用于基于WIFI的室内定位中。

【技术实现步骤摘要】
基于RSSI和TOA测距的WIFI室内定位方法
本专利技术涉及一种基于RSSI的室内定位方法，尤其是一种建立在TOA测距基础上的定位方法。
技术介绍
在WIFI的室内定位中，基于RSSI的定位算法，是目前非常通用的一种定位算法。RSSI(ReceivedSignalStrengthIndicator)是接收信号强度指示，它的实现是在反向通道基带接收滤波器之后进行的。基于RSSI的定位算法是通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点之间的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术。该种方法的基本原理是通过射频信号的强度来进行距离估测，分别在发送节点和接受节点测量发射功率和接受功率，从而计算传播损耗，使用数据或经验信号传播模型将传播损耗转化为对距离的一种估测算法。与传统定位技术相比，其无需额外添加设备来进行角度测量与时间同步，且充分利用了已有WIFI无线网络，降低了使用成本；其次，WIFI位置指纹定位技术与传统室内定位技术相比，其扩展性更强、应用范围更广。但是由于环境的制约，给信号传播模型的建模带来了一定的困难，并且在通信原理中，反射、多径等效应对定位的结果产生一定的影响以及干扰，所以该方法具有较大的定位误差，精度受到很大的限制。与此同时，TOA测距，即到达测距技术，是通过测量节点间信号传输的时间来得到两节点间的距离，它的核心思路在于已知信号传播速度，通过两个节点之间的信号传播时间，转化成距离信息，其数值即为到达时间测距数据。由于非视距(NLOS)的存在，到达时间测距数据会存在NLOS误差，其误差一般具有正偏性，到达时间所测量的距离会偏大于实际距离。如果直接将测距数据用于节点的定位，其结果会大大地偏离节点的实际位置。所以如何对到达时间的测距数据进行处理，消除其中的NLOS误差显得尤为重要。为此，人们做了一些尝试，王新峰等撰写的“采用RSSI和TOF的融合算法定位方法”(《化工自动化仪表》，2013年08期)提出了将TOF和RSSI双层数据融合的方法，即第一层数据通过初始位置估计之间的自检，剔除异常数据；第二层数据融合则以所测RSSI值和TOF定位值相结合，获取更优的估计值。但是所涉及的数据太多，处理数据时间长，计算量大。中国专利文献“一种基于RSSI的室内定位方法”(公开号：CN103813448A)提出了采用三个采样点进行定位的方法，即根据三个采样点的位置将采样点摆放成等腰三角形，然后根据路径损耗模型计算采样点和未知节点的距离，最后根据它们之间几何关系求出未知节点的位置坐标。这种定位方法降低了时间复杂度，计算速度快，节省硬件资源，但是采样点个数太少，收集的数据太少，降低了定位的精度和准确性。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题为克服上述各种技术方案的局限性，提供一种能够进行准确定位的室内定位方法。为实现本专利技术的目的，提供了一种基于RSSI和TOA测距的WIFI室内定位方法，所采用的技术方案为：采集信号并建立数据库、基于RSSI的匹配定位算法粗略定位、采用消除有色噪声的到达时间测距、建立平面框架和旋转以及搜索和定位，其过程如下：步骤1，采集RSSI信号并建立数据库在定位区域内均匀设置访问接入点AP后，分别进行离线定位状态和在线定位状态下RSSI信号采集及整理；离线定位状态：先根据各访问接入点AP位置建立样本空间，然后在定位区域内选取采样点RP，接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值；通过公式求平均值，其中RSSIu表示采样点RP第u次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值，为第i个采样点RP在100次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI后的平均值；再将连同采样点RP的位置坐标组成定位指纹向量其中(xxi，yyi)表示第i个采样点RP的位置坐标，最后将定位指纹向量存入位置指纹数据库；在线定位状态：未知节点和位置未知的四个对等辅助节点A、B、C、D先接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值，然后根据得到的RSSI值组成在线时的向量其中SSi表示未知节点和对等辅助节点A、B、C、D接收并测量第i个访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值；所述的离线定位状态指采样点RP和各访问接入点AP位置为已知的状态，所述的在线定位状态指各访问接入点AP位置已知，而未知节点的位置未知的状态；步骤2，对步骤1得到的数据采用定位匹配算法进行处理，得到四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置坐标(xxh′，yyh′)(h＝1，2，3，4，5)，包括以下步骤：步骤2.1，计算步骤1所得到的SSi和之间的信号距离，所述信号距离定义如下，其中，L为未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的向量与指纹库中采样点RP的向量之间的信号距离；q是距离参数，取值范围为正整数；W为访问接入点AP的数量；是离线阶段第i个采样点RP在100次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI后的平均值；SSi是在线定位阶段未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D接收并测量第i个访问接入点AP的RSSI值；步骤2.2，设步骤2.1所述信号距离L＜2m的采样点RP有b个，按照下式分别计算未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的初始位置坐标，其中，b为信号距离L＜2m的采样点RP的个数；(xxh′，yyh′)(h＝1，2，3，4，5)表示未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的初始位置坐标；(xxi，yyi)表示采样点RP的位置坐标，其中i＝1，2，…b；步骤3、根据步骤2得到四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置，采用TOA测距方法求出四个节点A、B、C、D和未知节点各自之间的TOA测距距离，然后为消除测距过程中有色噪声的影响，再对求得的TOA测距数据进行卡尔曼滤波处理，求得四个节点A、B、C、D和未知节点各自之间的精确距离；步骤4、建立平面旋转框架并旋转；步骤4.1，首先将步骤2得到的四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置坐标(xxh′，yyh′)，映射到步骤1所建立的样本空间里，然后将四个对等辅助节点A、B、C、D按照顺时针的方向根据步骤3得到的四个对等辅助节点之间的精确距离进行连接，形成四边形；最后将四个对等辅助节点与未知节点之间根据步骤3得到的四个对等辅助节点和未知节点间的精确距离连接，建立平面旋转框架；步骤4.2，在保持上述平面旋转框架整体性不变的前提下，旋转框架使其最长边与x轴平行，由下式计算最长边的方向向量：上式中，(xxi，yyi)，(xxj，yyj)分别为使最长边与x轴平行时最长边两个端点处的坐标；e＝1表示框架图中最长的边；e＝2表示框架图按边长长度由大到小排列的第二条边；e＝3表示框架图按边长长度由大到小排列的第三条边；步骤4.3，在保持上述平面旋转框架整体性不变的前提下，旋转框架α角度使未知节点始终处于平面旋转框架的范围中，其中α∈[φ-20°，φ+20°]，φ为最长边和x轴的夹角根据下式求出：其中，为框架没有旋转时最长边的方向向量，xxhi′，yyhi′，xxhj′，yyhj′分别为没有旋转框架时最长边的两个端点处的坐标；步骤5、搜索定位和判断步骤5.1，先以步骤2得到的未知节点的初始位置坐标为圆心，选取半径为2米的圆为搜索范围，然后将已建立本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于RSSI和TOA测距的WIFI室内定位方法，包括采集信号并建立数据库、基于RSSI的匹配定位算法粗略定位、采用消除有色噪声的到达时间测距、建立平面框架和旋转以及搜索和定位，其特征在于，其过程包括以下步骤：步骤1，采集RSSI信号并建立数据库在定位区域内均匀设置访问接入点AP后，分别进行离线定位状态和在线定位状态下RSSI信号采集及整理；离线定位状态：先根据各访问接入点AP位置建立样本空间，然后在定位区域内选取采样点RP，接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值；通过公式求平均值，其中RSSIu表示采样点RP第u次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI，为第i个采样点RP在100次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI后的平均值；再将连同采样点RP的位置坐标组成定位指纹向量其中(xxi，yyi)表示第i个采样点RP的位置坐标，最后将定位指纹向量存入位置指纹数据库；在线定位状态：未知节点和位置未知的四个对等辅助节点A、B、C、D先接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值，然后根据得到的RSSI值组成在线时的向量其中SSi表示未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D接收并测量第i个访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值；所述的离线定位状态指采样点RP和各访问接入点AP位置为已知的状态，所述的在线定位状态指各访问接入点AP位置已知，而未知节点的位置未知的状态；步骤2，对步骤1得到的数据采用定位匹配算法进行处理，得到四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置坐标(xxh′，yyh′)(h＝1，2，3，4，5)，包括以下步骤：步骤2.1，计算步骤1所得到的SSi和之间的信号距离，所述信号距离定义如下，{L=(Σi=1w|SSi-RSSI‾i|q)1/q},(i=1,2...W)]]>其中，L为未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的向量与指纹库中采样点RP的向量之间的信号距离；q是距离参数，取值范围为正整数；W为访问接入点AP的数量；是离线阶段第i个采样点RP在100次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI后的平均值；SSi是在线定位阶段未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D接收并测量第i个访问接入点AP的RSSI值；步骤2.2，设步骤2.1所述信号距离L<2m的采样点RP有b个，按照下式分别计算未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的初始位置坐标，(xxh′,yyh′)=1bΣi=1b(xxi,yyi)(i=1,2,...b)]]>其中，b为信号距离L<2m的采样点RP的个数；(xxh′，yyh′)(h＝1，2，3，4，5)表示未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的初始位置坐标；(xxi，yyi)表示采样点RP的位置坐标，其中i＝1，2，...b；步骤3、根据步骤2得到四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置，采用TOA测距方法求出四个节点A、B、C、D和未知节点各自之间的TOA测距距离，然后为消除测距过程中有色噪声的影响，再对求得的TOA测距数据进行卡尔曼滤波处理，求得四个节点A、B、C、D和未知节点各自之间的精确距离；步骤4、建立平面旋转框架并旋转；步骤4.1，首先将步骤2得到的四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置坐标(xxh′，yyh′)，映射到步骤1所建立的样本空间里，然后将四个对等辅助节点A、B、C、D按照顺时针的方向根据步骤3得到的四个对等辅助节点之间的精确距离进行连接，形成四边形；最后将四个对等辅助节点与未知节点之间根据步骤3得到的四个对等辅助节点和未知节点间的精确距离连接，建立平面旋转框架；步骤4.2，在保持上述平面旋转框架整体性不变的前提下，旋转框架使其最长边与x轴平行，由下式计算最长边的方向向量：ve′=(xxi,yyi)-(xxj,yyj)|(xxi,yyi)-(xxj,yyj)|(i<j),]]>上式中，(xxi，yyi)，(xxj，yyj)分别为使最长边与x轴平行时最长边两个端点处的坐标；e＝1表示框架图中最长的边；e＝2表示框架图按边长长度由大到小排列的第二条边；e＝3表示框架图按边长长度由大到小排列的第三条边；步骤4.3，在保持上述平面旋转框架整体性不变的前提下，旋转框架α角度使未知节点始终处于平面旋转框架的范围中，其中为最长边和x轴的夹角根据下式求出：其中，为框架没有旋转时最长边的方向向量，(xxhi′，yyhi′)，(xxhj′，yyhj′)分别为没有旋转框架时最长边的两个端点处的坐标；步骤5、搜索定位和判断步骤5.1，先以步骤2得到的未知节点的初始位置坐标为圆心，选取半径为2米的圆为搜索范围，然后将已建立的圆...

【技术特征摘要】
1.一种基于RSSI和TOA测距的WIFI室内定位方法，包括采集信号并建立数据库、基于RSSI的匹配定位算法粗略定位、采用消除有色噪声的到达时间测距、建立平面框架和旋转以及搜索和定位，其特征在于，其过程包括以下步骤：步骤1，采集RSSI信号并建立数据库在定位区域内均匀设置访问接入点AP后，分别进行离线定位状态和在线定位状态下RSSI信号采集及整理；离线定位状态：先根据各访问接入点AP位置建立样本空间，然后在定位区域内选取采样点RP，接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值；通过公式求平均值，其中RSSIu表示采样点RP第u次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI，为第i个采样点RP在100次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI后的平均值；再将连同采样点RP的位置坐标组成定位指纹向量其中(xxi,yyi)表示第i个采样点RP的位置坐标，最后将定位指纹向量存入位置指纹数据库；在线定位状态：未知节点和位置未知的四个对等辅助节点A、B、C、D先接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值，然后根据得到的RSSI值组成在线时的向量其中SSi表示未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D接收并测量第i个访问接入点AP的无线信号数据的RSSI值；所述的离线定位状态指采样点RP和各访问接入点AP位置为已知的状态，所述的在线定位状态指各访问接入点AP位置已知，而未知节点的位置未知的状态；步骤2，对步骤1得到的数据采用定位匹配算法进行处理，得到四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置坐标(xxh',yyh')(h＝1,2,3,4,5)，包括以下步骤：步骤2.1，计算步骤1所得到的SSi和之间的信号距离，所述信号距离定义如下，其中，L为未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的向量与指纹库中采样点RP的向量之间的信号距离；q是距离参数，取值范围为正整数；W为访问接入点AP的数量；是离线阶段第i个采样点RP在100次接收并测量访问接入点AP的无线信号数据的RSSI后的平均值；SSi是在线定位阶段未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D接收并测量第i个访问接入点AP的RSSI值；步骤2.2，设步骤2.1所述信号距离L&lt;2m的采样点RP有b个，按照下式分别计算未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的初始位置坐标，其中，b为信号距离L&lt;2m的采样点RP的个数；(xxh',yyh')(h＝1,2,3,4,5)表示未知节点和四个对等辅助节点A、B、C、D的初始位置坐标；(xxi,yyi)表示采样点RP的位置坐标，其中i＝1,2,...b；步骤3、根据步骤2得到四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置，采用TOA测距方法求出四个节点A、B、C、D和未知节点各自之间的TOA测距距离，然后为消除测距过程中有色噪声的影响，再对求得的TOA测距数据进行卡尔曼滤波处理，求得四个节点A、B、C、D和未知节点各自之间的精确距离；步骤4、建立平面旋转框架并旋转；步骤4.1，首先将步骤2得到的四个对等辅助节点A、B、C、D和未知节点的初始位置坐标(xxh',yyh')，映射到步骤1所建立的样本空间里，然后将四个对等辅助节点A、B、C、D按照顺时针的方向根据步骤3得到的四个对等辅助节点之间的精确距离进行连接，形成四边形；最后将四个对等辅助节点与未知节点之间根据步骤3得到的四个对等辅助节点和未知节点间的精确距离连接，建立平面旋转框架；步骤4.2，在保持上述平面旋转框架整体性不变的前提下，旋转框架使其最长边与x轴平行，由下式计算最长边的方向向量：上式中，(xxi,yyi)，(xxj,yyj)分别为使最长边与x轴平行时最长边两个端点处的坐标；e＝1表示框架图中最长的边；e＝2表示框架图按边长长度由大到小排列的第二条边；e＝3表示框架图按边长长度由大到小排列的第三条边；步...

【专利技术属性】
技术研发人员：李奇越，李伟，王建平，黎洁，孙伟，吴忠，范海龙，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34