基于WiFi指纹的室内定位系统及其停取车导航系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于WiFi指纹的室内定位系统及其停取车导航系统，该室内定位系统包括服务器、交换机、至少一个路由器和多个AP；其中，每个AP具有多个天线，每个天线通过预编码处理而发送相应的WiFi信号，并且AP将终端连接各个WiFi信号的RSSI信息发送至与其相连接的路由器，并通过交换机将RSSI信息转发至服务器，服务器通过预设的机器学习算法，对接收的RSSI信息进行响应而得到相应终端的位置信息。因此，本发明专利技术定位系统能够成倍地提高RSSI信息的采集数量，使服务器通过预设的机器学习算法而得到的定位位置更加精确。

Indoor positioning system based on WiFi fingerprinting and parking vehicle navigation system

The invention discloses a stop and pick up the car navigation system based on WiFi fingerprint indoor localization system, the indoor positioning system includes at least one server, switch, router and multiple AP; among them, each AP has a plurality of antennas, each antenna sends corresponding WiFi signals through the pre encoding and processing, and the AP will the transmitting terminal connected to each WiFi signal RSSI information to the connected routers, and switches through RSSI transmitted to the server, the server through the default machine learning algorithm, the response of the received RSSI information and position information corresponding to the terminal. Therefore, the positioning system of the invention can exponentially increase the number of RSSI information acquisition, and enable the server to obtain a more accurate positioning position through a preset machine learning algorithm.

【技术实现步骤摘要】
基于WiFi指纹的室内定位系统及其停取车导航系统
本专利技术涉及室内定位
，特别涉及一种基于WiFi指纹的室内定位系统以及一种包括该室内定位系统的停取车导航系统。
技术介绍
在2000年，微软公司提出一个名叫RADAR的室内定位系统，该系统是最早的使用WiFi信号作为定位依据的定位系统。该系统在WiFi信号覆盖范围内，在某一些参考位置点采集各个WiFi节点的接收信号强度值，把参考节点坐标和各个接收信号强度值组成一个指纹，最终把很多个指纹存放入到数据库中，形成指纹数据库。当指纹数据库构建完成之后，在在线定位阶段，由待定位终端收集周围可见WiFi节点的接收信号强度值，形成一组相关联的信号观察值。最后使用NN算法与指纹数据库中的数据进行匹配，选出最匹配的估计位置，即为定位位置。基于接收信号强度的WiFi位置指纹室内定位方法在室内定位中应用广泛，不少学者也对基于接收信号强度的WiFi位置指纹室内定位算法做了不少研究。目前，基于接收信号强度的WiFi位置指纹室内定位的算法主要有NN和KNN算法。它们的定位过程都是先在离线阶段进行采样参考节点的WiFi信号强度和建立指纹数据库，然后在在线阶段时进行位置匹配。但是，现有的WiFi室内定位技术只能够保证50％～60％的可能误差在2m内，在精度上还有待提高，存在误差较大的缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：解决现有技术中所存在的定位精度不高的技术问题。为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种基于WiFi指纹的室内定位系统，其包括服务器、交换机、至少一个路由器和多个AP；其中，所述AP具有多个天线，并且每个天线通过预编码处理而发送相应的WiFi信号，并且所述AP将终端连接各个WiFi信号的RSSI信息发送至相应的路由器；所述路由器接收与其连接的各个AP发送的RSSI信息，并通过所述交换机转发至所述服务器；所述服务器用于通过预设的机器学习算法，对接收的RSSI信息进行响应，以及根据所述机器学习算法的响应结果，分别得到相应终端的位置信息；其中所述机器学习算法基于WiFi指纹数据库训练生成，所述WiFi指纹数据库基于室内WiFi信号的传播特性与室内空间位置的关系而建立。根据一种具体的实施方式，每个路由器将与其连接的各个AP发送的RSSI信息合并为一个增强RSSI信息，并通过所述交换机将所述增强RSSI信息转发至所述服务器。根据一种具体的实施方式，与同一个路由器连接的多个AP设置在室内的同一区域内。基于同一专利技术构思，本专利技术还提供一种包括本专利技术定位系统的停取车导航系统，其停车场室内设置有多个车位信息采集模块，其中，所述车位信息采集模块用于采集车位信息，并通过AP将相应的车位信息上传至所述服务器；所述服务器预设有车位数据库，并根据所述车位信息采集模块上传的车位信息，更新所述车位数据库；其中所述车位数据库包括停车场内所有车位的位置信息以及相应车位信息；所述服务器根据所述终端发送的泊车请求，而分配给所述终端一个空闲车位，并将从对所述终端定位的位置前往所述空闲车位所在位置的导航信息发送给所述终端；以及根据所述终端发送的取车请求，将从对所述终端定位的位置前往分配给所述终端的车位所在位置的导航信息发送给所述终端。根据一种具体的实施方式，所述车位信息采集模块采集的车位信息为图像信息，并且，所述服务器通过对所述图像信息进行识别，判断车位是否被占用，并相应地更新所述车位数据库。根据一种具体的实施方式，所述服务器将分配给所述终端的车位的位置信息与所述终端的MAC地址关联，并根据所述终端的MAC地址，读取分配给所述终端的车位的位置信息。与现有技术相比，本专利技术的有益效果：。1、本专利技术定位系统中的AP具有多个天线，每个天线经预编码处理后分别发送WiFi信号，并获取终端连接相应WiFi信号的RSSI信息。因此，本专利技术通过成倍地提高RSSI信息的采集数量，使服务器通过匹配运算得到的定位位置更精确。2、本专利技术停取车导航系统中，车位信息采集模块采集车位信息，服务器根据车位信息更新车位数据库，而且服务器根据对终端定位的位置，生成从定位位置到分配的车位所在位置的导航信息，并将导航信息发送给终端，以响应终端的泊车请求和取车请求。本专利技术通过终端对车辆进行精确的定位与导航，不仅方便用户停车和取车，还减少停车场管理资源的投入。附图说明：图1是本专利技术室内定位系统的结构示意图；图2是本专利技术室内定位系统的另一种实施结构示意图图3是本专利技术停取车导航系统的结构示意图。1-服务器，2-交换机，3-路由器，4-AP，5-车位信息采集模块。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利技术作进一步的详细描述。但不应将此理解为本专利技术上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本
技术实现思路
所实现的技术均属于本专利技术的范围。如图1所示，本专利技术基于WiFi指纹的室内定位系统，包括服务器1、交换机2、至少一个路由器3和多个AP(无线接入点)。AP的数量与需要覆盖室内空间的面积相关，即室内空间的面积越大，所需AP的数量就越多。并且，路由器的数量与AP的数量相关，即AP的数量越多，所需路由器的数量越多。本专利技术室内定位系统中的AP具有多个天线，其中，AP的天线通过预编码处理而发出相应的WiFi信号，而且，当需要进行室内定位的终端通过WiFi信号与AP的天线连接后，AP获取该终端与相应天线WiFi连接的RSSI信息，同时，AP对该终端分别与各个天线WiFi连接的RSSI信息进行汇总，并将汇总后的RSSI信息发送给与其连接的路由器3。最后，路由器3将与其连接的AP发送的RSSI信息发送至交换机2，并通过交换机2将接收的RSSI信息转发至服务器1。本专利技术中对AP天线预编码处理的方式基于智能天线利用多天线(MIMO)来进行信号加强的处理方案。具体的，终端通过WiFi信号与AP的天线建立无线通信连接时，终端需要在AP的天线注册其MAC地址，并在服务器中记录该MAC地址。AP获取该终端与天线WiFi连接的RSSI信息，并且该RSSI信息携带该终端的MAC地址信息。由于AP的天线同时可以与多个终端建立无线通信连接，因此AP根据MAC地址，对该MAC地址对应的终端与AP中天线WiFi连接的RSSI信息进行汇总，并将汇总后的RSSI信息发送给服务器1。本专利技术室内定位系统中的服务器1预先建立有WiFi指纹数据库，并基于室内WiFi信号的传播特性与室内空间位置的关系而建立该WiFi数据库，同时基于该WiFi指纹数据库训练生成机器学习算法，该机器学习算法工作原理是对输入的RSSI信息进行响应，并对应地输出一个响应结果。服务器1将其接收到的RSSI信息作为机器学习算法的输入，机器学习算法完成响应后，输出相应的响应结果，再根据机器学习算法的响应结果，得到相应终端的位置信息。当服务器1得到相应终端的位置信息后，根据相应终端的MAC地址，将位置信息发送给相应的终端。进一步地，本专利技术的室内定位系统中，每个路由器3将与其连接的各个AP发送的RSSI信息合并为一个增强RSSI信息，并通过交换机2将增强RSSI信息转发至服务器1。在此过程中，由于终端也可以同时连接多个AP的天线，即不同的AP会获取同一个终端分别与其天线WiFi连接的RSSI信息，那么，路由器3在接收与其连接的AP发送的RSSI信息时，根本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于WiFi指纹的室内定位系统，其特征在于，包括服务器、交换机、至少一个路由器和多个AP；其中，所述AP具有多个天线，并且每个天线通过预编码处理而发送相应的WiFi信号，并且所述AP将终端连接各个WiFi信号的RSSI信息发送至与其相连接的路由器；所述路由器接收与其连接的各个AP发送的RSSI信息，并通过所述交换机转发至所述服务器；所述服务器用于通过预设的机器学习算法，对接收的RSSI信息进行响应，以及根据所述机器学习算法的响应结果，分别得到相应终端的位置信息；其中所述机器学习算法基于WiFi指纹数据库训练生成，所述WiFi指纹数据库基于室内WiFi信号的传播特性与室内空间位置的关系而建立。

【技术特征摘要】
1.一种基于WiFi指纹的室内定位系统，其特征在于，包括服务器、交换机、至少一个路由器和多个AP；其中，所述AP具有多个天线，并且每个天线通过预编码处理而发送相应的WiFi信号，并且所述AP将终端连接各个WiFi信号的RSSI信息发送至与其相连接的路由器；所述路由器接收与其连接的各个AP发送的RSSI信息，并通过所述交换机转发至所述服务器；所述服务器用于通过预设的机器学习算法，对接收的RSSI信息进行响应，以及根据所述机器学习算法的响应结果，分别得到相应终端的位置信息；其中所述机器学习算法基于WiFi指纹数据库训练生成，所述WiFi指纹数据库基于室内WiFi信号的传播特性与室内空间位置的关系而建立。2.如权利要求1所述的基于WiFi指纹的室内定位系统，其特征在于，每个路由器将与其连接的各个AP发送的RSSI信息合并为一个增强RSSI信息，并通过所述交换机将所述增强RSSI信息转发至所述服务器。3.如权利要求2所述的基于WiFi指纹的室内定位系统，其特征在于，与同一个路由器连接的多个AP设置在室内的同一区域内。4.一种包括如权利要求1～3之...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰男，段云志，韩凯宁，胡剑浩，吴廷勇，
申请(专利权)人：南京阿尔法莱瑞通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32