一种基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法组成比例

本发明专利技术提供一种基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，具体过程为：一、在两组待处理的磁场强度序列中寻找一组空间一致的特征点，并在该组特征点处将两序列对齐，然后将其他特征点以该组特征点为基准，依次就近对齐；对齐后通过线性插值完成两个序列长度统一，得到新的两组序列；二、计算两个新序列的相关系数；三、重复上述过程，得到两个序列的最大相关系数；四、设置相似度阈值，最大相关系数大于该阈值的两个序列，判定为同一路段的数据，其相对位置由对齐后两组序列的起始点相对位置来确定。本发明专利技术通过识别磁场序列中的特征点，完成地磁序列的尺度统一，进而实现相同空间地磁序列的准确匹配。

A pedestrian path matching method based on feature points alignment of geomagnetic field intensity sequence

The invention provides a pedestrian path matching method based on the feature point alignment of the geomagnetic field intensity sequence. The specific process is to find a set of space consistent feature points in the two groups of field intensity sequences to be processed, and align the two sequence at the feature point of the group, and then take its feature point as the base of the set of feature points. After alignment, the two sequence lengths are unified by linear interpolation after alignment, and new two sets of sequences are obtained; two, the correlation coefficients of two new sequences are calculated; three, repeat the above process, the maximum correlation coefficient of the two sequences is obtained; four, the similarity threshold is set up, and the maximum correlation coefficient is larger than the two order of the threshold. A column determines the relative position of the data on the same road segment, determined by the relative position of the starting points of the two sets of aligned sequences. By recognizing the characteristic points in the magnetic field sequence, the invention completes the scale unification of the geomagnetic sequence and realizes the accurate matching of the same space geomagnetic sequence.

【技术实现步骤摘要】
一种基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法
本专利技术属于室内定位
，具体涉及一种基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，可用于基于众包数据的指纹地图构建和地磁序列匹配定位方面。
技术介绍
随着移动互联网与智能终端的快速发展，基于地理位置的各类互联网服务不断衍生出来，人们对于室内定位的需求也越来约强烈。目前大众消费类应用场景下常用的室内定位方法主要有基于WLAN/BLE信号强度指纹的定位方法、基于地磁场的室内定位方法、基于惯性传感器的定位等。其中基于信号强度指纹的定位方法需要预先在离线阶段采集各个参考点上的各接入点的信号强度以制作信号强度指纹数据库。同时，由于室内环境的变化等原因，要持续实现一定的定位精度，就需要每隔一段时间重新采集、更新信号强度，这都需要耗费较大的人力物力。为解决上述问题，催生了志愿者指纹采集技术、指纹库推衍技术，以及基于众包数据的指纹库重构技术。目前，随着智能终端的普及和位置服务用户的增多，基于众包用户数据进行WiFi指纹地图重构的研究成为了当前的热点。另外，研究人员发现地磁场在室内的空间分布具有一定稳定性，加上地磁场相比WiFi信号，具有无源性、空间分辨力高、信号稳定性强等优势，因此基于地磁场的室内定位技术也越来越受关注。结合上述两类技术的特点，有学者提出了利用地磁序列在同一空间路径上的特征稳定性，来进行众包用户路径的匹配和合并，最终通过片段的众包数据重构室内拓扑地图，并进而得到完整的WiFi指纹空间分布或地磁场强度空间分布的方法。此外，在基于地磁场的室内定位方法中，也需要将实时采集的地磁序列与事先测量得到的地磁强度数据库中的地磁序列进行匹配，从而估计行人当前的位置坐标。上述两种地磁定位的实例中，都面临一个相同的关键问题，即如何准确的评估两段地磁时间序列的相似度，从而将相同空间位置的地磁序列进行匹配。在实际应用中，普通用户只能通过个人的智能终端获得到地磁场的三轴强度时间序列，用户的真实步行速度是未知的和不可测的。利用智能终端内置的加速度传感器和MEMS陀螺仪，可以利用行人航位推算(PedestrianDeadReckoning,PDR)技术来进行用户的步伐检测、航向估计和步长估计，从而推算用户相对于起点的位置坐标。但是由于智能手机内置的惯性器件精度有限，加上用户使用智能手机时姿势的变化，步长和航向难以准确推算。因此，在同一空间路径上，不同用户采集到的地磁时间序列呈现拉伸或收缩的状态，如图1-2所示，如何将不同伸缩状态的地磁时间序列转换到同一的空间尺度上，并准确度量两段序列的空间相似性，就是所解决的关键问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于特征点对齐的磁场强度序列匹配方法，通过识别磁场序列中的特征点，完成地磁序列的尺度统一，进而实现相同空间地磁序列的准确匹配。本专利技术是通过以下技术方案实现：一种基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，具体过程为：一、对待处理的两组磁场强度序列Mag1和Mag2，在磁场强度序列Mag1和Mag2中寻找一组空间一致的特征点，并在该组特征点处将两序列对齐，然后将其他特征点以该组特征点为基准，依次就近对齐；对齐后通过线性插值完成两个序列长度统一，得到新序列Magnew1与Magnew2；二、计算两个新序列的相关系数cc；三、重复上述两步骤，直至遍历完两组磁场强度序列Mag1和Mag2中空间一致的特征点为止，最终得到两个序列的最大相关系数ccMax，及最大相关系数ccMax所对应的两组对齐序列；四、设置相似度阈值thCC，最大相关系数大于该阈值的两个序列，判定为同一路段的数据，其相对位置由对齐后两组序列的起始点相对位置来确定。进一步地，本专利技术所述磁场强度序列获取方式为：利用众包用户数据中的三轴地磁场强度数据，计算各个时刻的三轴合磁场强度Mag，得到合磁场强度序列检测合磁场强度序列中的波峰和波谷，剔除不满足相邻两点之间差值均大于设定阈值thMagDiff的波峰和波谷；将所保留的波峰和波谷作为磁场强度序列的特征点。进一步地，本专利技术设Mag1中的一组特征点FP11和FP12，Mag2中的一组特征点FP21和FP22，计算两组特征点间的距离比值ratioL，判断其是否在设定阈值范围[0.5,2]内，若是，判断其为空间一致的特征点，否则，重新寻找；其中，Dis1()表示特征点到Mag1起始点的距离，Dis2()表示特征点到Mag2起始点的距离，如表示特征点到Mag1起始点的距离，其它依次类推。进一步地，本专利技术所述在该组特征点处将两序列对齐为：以为缩放中心，使用ratioL将Mag2中其余特征点以及起点、终点的位置坐标进行缩放，即Disnew2(n)＝(Dis2(n)-Dis2(FP21))·ratioL+Dis1(FP11)(0.11)其中，Dis2(n)表示进行缩放的特征点n到Mag2起始点的距离，Disnew2(n)表示缩放后特征点n到Mag2起始点的距离；据此可得Mag2的起点和终点在Mag1中对应的序号：其中，M表示Mag1的长度，N表示Mag2的长度；若得到的起点和终点超出Mag1的起终点序号范围，则对Mag2进行相应的截取。进一步地，设对齐后得到的对齐路径为AP＝{AP1,AP2,AP3,...APQ}，当对齐的特征点大于设定比例时，即时，则认为寻找的特征点正确，否则，重新开始寻找一组特征点，其中Q表示对齐路径中特征点的总数，X1+Y1表示Mag1中特征点的总数(波峰特征点加波谷特征点)，X2+Y2表示Mag2中特征点的总数(波峰特征点加波谷特征点)。进一步地，本专利技术特征点到起始点的距离获取方式为：利用众包用户数据中的三轴加速度数据，计算各个时刻的合加速度Acc，得到合加速度序列对加速度序列进行行人步伐检测，得到行走步伐数Nstep，利用固定步长Lstep＝0.6m估计出行人行走距离，得到各个特征点距起点的距离序列Dis＝{Dis1,Dis2,Dis3,...,DisM}。进一步地，本专利技术所述相关系数的计算为：其中，Z为新序列的长度，表示新序列Magnew1的平均磁场强度，表示新序列Magnew2的平均磁场强度，表示新序列Magnew1的第r个特征点的磁场强度，表示新序列Magnew2的第r个特征点的磁场强度，。与现有的技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过检测用户路径数据中磁场强度序列的变化特征点，同时利用行人步伐检测进行距离约束，实现在不同行走速度下采集的磁场强度序列的空间缩放尺度统一，并进而实现同一空间路径上地磁序列的准确匹配。该方法能够解决由于行人行走速度不同带来的磁场强度序列伸缩和匹配不准问题，其优势在于：1)算法规避了对行人步长的估计，避免了步长估计引入的误差；2)通过地磁特征实现路径匹配，不依赖WiFi等外部辅助信号；3)与DTW(DynamicTimeWarping，动态时间规整)算法相比，时间复杂度降低。附图说明图1为不同时间沿同一走廊行走采集得到的磁场强度序列示意图；图2为沿不同走廊行走采集得到的磁场强度序列示意图；图3为本专利技术磁场强度序列匹配方法的架构图；图4为某室内走廊上磁场强度序列的特征点；图5(a)为两行人在不同时间沿同一走廊行走采集的磁场强度序列；图5(b)为两序列的特征点提取结果；图5(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，其特征在于，具体过程为：一、对待处理的两组磁场强度序列Mag

【技术特征摘要】
1.一种基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，其特征在于，具体过程为：一、对待处理的两组磁场强度序列Mag1和Mag2，在磁场强度序列Mag1和Mag2中寻找一组空间一致的特征点，并在该组特征点处将两序列对齐，然后将其他特征点以该组特征点为基准，依次就近对齐；对齐后通过线性插值完成两个序列长度统一，得到新序列Magnew1与Magnew2；二、计算两个新序列的相关系数cc；三、重复上述两步骤，直至遍历完两组磁场强度序列Mag1和Mag2中所有空间一致的特征点为止，最终得到两个序列的最大相关系数ccMax，及最大相关系数ccMax所对应的两组对齐序列；四、设置相似度阈值thCC，最大相关系数大于该阈值的两个序列，判定为同一路段的数据，其相对位置由对齐后两组序列的起始点相对位置来确定。2.根据权利要求1所述基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，其特征在于，所述磁场强度序列获取方式为：利用众包用户数据中的三轴地磁场强度数据，计算各个时刻的三轴合磁场强度Mag，得到合磁场强度序列检测合磁场强度序列中的波峰和波谷，剔除不满足相邻两点之间差值均大于设定阈值thMagDiff的波峰和波谷；将所保留的波峰和波谷作为磁场强度序列的特征点。3.根据权利要求1所述基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，其特征在于，设Mag1中的一组特征点FP11和FP12，Mag2中的一组特征点FP21和FP22，计算两组特征点间的距离比值ratioL，判断其是否在设定阈值范围内，若是，判定其为空间一致的特征点，否则，重新寻找；其中，Dis1()表示特征点到Mag1起始点的距离，Dis2()表示特征点到Mag2起始点的距离。4.根据权利要求3所述基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，其特征在于，所述设定阈值范围为[0.5,2]。5.根据权利要求3所述基于地磁场强度序列特征点对齐的行人路径匹配方法，其特征在于，所述在该组特征点处将两序列对齐为：以为缩放中心，使用ratioL将Mag2中其余特征点以及起点、终点的位置坐标进行缩放，即

【专利技术属性】
技术研发人员：李雯，魏东岩，纪新春，来奇峰，李祥红，袁洪，
申请(专利权)人：中国科学院光电研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11