基于异步传感数据的室内区域定位方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于异步传感数据的室内区域定位方法及系统，包括：将给定用户u对应的异步传感数据按探测时间先后排成一个序列χ；根据给定的时间点l和时间间隔Δl，将探测时间在区间(t‑Δt，t]内的记录构成子序列χ

【技术实现步骤摘要】
基于异步传感数据的室内区域定位方法及系统
本专利技术涉及移动计算领域，尤其涉及一种基于异步传感数据的室内区域定位方法及系统。
技术介绍
室内定位是指在室内环境中实现位置定位。目前，已经出现了多种室内定位技术。其中，基于指纹的无线定位方法受到了各界的广泛的关注。该方法的基本思想是根据无线通信设备的接收信号的强度(ReceivedSignalStrengthIndicator，RSSI)来推断用户所处的位置。然而，现有的定位方法大多要求部署在不同地点的传感器同时探测无线信号，以确定用户的实时位置。这不仅需要在定位系统中引入同步机制，还要在离线阶段(offlinephase)准确测量每个参考点(surveypoint)的二维坐标，因而大大增加了人力、物力和财力的开销。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的基于异步传感数据的室内区域定位方法及系统可以解决异步场景下的室内定位问题。技术方案：一种基于异步传感数据的室内区域定位方法，包括如下步骤：步骤一：给定已划分好的目标区域和若干个指纹RSSI向量，其中已划分好的目标区域由若干个不重叠的小区域组成，每个小区域中有若干个参考点，每个参考点对应一个指纹RSSI向量sij为第j个传感器探测到的无线通信设备的接收信号强度RSSI，d为传感器的个数；步骤二：给定用户u，将该用户对应的异步传感数据按探测时间先后排成一个序列χ，该序列的基本形式为χ＝{<x1，t1>，<x2，t2>，…，<xi，ti>，…，<xn，tn>}，t1≤t2≤…ti≤…≤tn，其中<xi，ti>是第i条记录，xi＝<xi1，xi2>是一个二元组，xi1是传感器ID，xi2是传感器xi1探测到的用户u携带的无线通信设备的接收信号的强度RSSI，ti是传感器的探测时间；步骤三：给定时间点t和时间间隔Δt，将探测时间在区间(t-Δt，t]内的记录构成子序列χt；步骤四：计算子序列中每条记录的权重，并将该子序列转换为一个用户RSSI向量其中为对应于第j个传感器的RSSI；步骤五：对每个指纹RSSI向量，计算用户RSSI向量与该指纹RSSI向量的相似度；步骤六：对每个小区域，计算用户RSSI向量与该区域的相似度，相似度最大的区域即为χt对应的用户u的停留区域。进一步地，步骤四中，所述计算子序列中每条记录的权重，并将该子序列转换为一个用户RSSI向量具体包括：给定探测时间为ti的记录，利用公式计算该条记录对应的权重，其中，α为调节因子；利用公式计算用户RSSI向量的第j维分量，形成用户RSSI向量进一步地，步骤五中，所述对每个指纹RSSI向量，计算用户RSSI向量与该指纹RSSI向量的相似度具体包括：利用公式计算用户RSSI向量与指纹RSSI向量的相似度，其中，是第i个指纹RSSI向量，σ是带宽参数。进一步地，步骤六中，对每个小区域，计算用户RSSI向量与该区域的相似度，相似度最大的区域即为χt对应的用户u的停留区域具体包括：利用公式计算用户RSSI向量与区域rk的相似度，其中，表示指纹RSSI向量对应的参考点在区域rk中，mk是区域rk包含的指纹RSSI向量的个数。一种基于异步传感数据的室内区域定位系统，包括：数据采集单元、数据处理单元、用户建模单元、指纹建模单元和区域预测单元。数据采集单元，包括若干个异步运行的Wi-Fi传感器，用于探测目标用户u携带的无线通信设备的接收信号的强度RSSI，并将探测到的信息存储下来，形成记录；数据处理单元，用于将给定用户u对应的异步传感数据按探测时间先后排成一个序列χ，该序列的基本形式为χ＝{<x1，t1>，<x2，t2>，…，<xi，ti>，…，<xn，tn>}，t1≤t2≤…ti≤…≤tn，其中<xi，ti>是第i条记录，xi＝<xi1，xi2>是一个二元组，xi1是传感器ID，xi2是传感器xi1探测到的用户u携带的无线通信设备的接收信号的强度RSSI，ti是传感器的探测时间；所述数据处理单元还用于，根据给定的时间点t和时间间隔Δt，将探测时间在区间(t-Δt，t]内的记录构成子序列χt；用户建模单元，用于计算子序列中每条记录的权重，并将该子序列转换为一个用户RSSI向量其中为对应于第j个传感器的RSSI；指纹建模单元，用于对每个指纹RSSI向量，计算用户RSSI向量与该指纹RSSI向量的相似度；区域预测单元，用于对每个小区域，计算用户RSSI向量与该区域的相似度，相似度最大的区域即为χt对应的用户u的停留区域。进一步地，所述用户建模单元具体用于，给定探测时间为ti的记录，利用公式计算该条记录对应的权重，其中，α为调节因子；利用公式计算用户RSSI向量的第j维分量，形成用户RSSI向量进一步地，所述指纹建模单元具体用于，利用公式计算用户RSSI向量与指纹RSSI向量的相似度，其中，是第i个指纹RSSI向量，σ是带宽参数。进一步地，所述区域预测单元具体用于，利用公式计算用户RSSI向量与区域rk的相似度，其中，表示指纹RSSI向量对应的参考点在区域rk中，mk是区域rk包含的指纹RSSI向量的个数。有益效果：本专利技术有效解决了异步场景下的室内定位问题。由于不需要在定位系统中引入同步机制，因此，该专利技术显著降低了定位系统的复杂度，节省了人力、物力和财力的开销。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的基于异步传感数据的室内区域定位方法流程图。图2是本专利技术实施例一中具体实施例的区域划分情况及传感器、参考点位置图。图3是本专利技术实施例二提供的基于异步传感数据的室内区域定位系统结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做更进一步的解释。图1为本专利技术实施例一提供的基于异步传感数据的室内区域定位方法流程图。如图1所示，本实施例包括以下步骤：步骤一，给定已划分好的目标区域和若干个指纹RSSI向量，其中已划分好的目标区域由若干个不重叠的小区域组成，每个小区域中有若干个参考点，每个参考点对应一个指纹RSSI向量sij为第j个传感器探测到的无线通信设备的接收信号强度RSSI，d为传感器的个数。步骤二，给定用户u，将该用户对应的异步传感数据按探测时间先后排成一个序列χ，该序列的基本形式为χ＝{<x1，t1>，<x2，t2>，…，<xi，ti>，…，<xn，tn>}，t1≤t2≤…ti≤…≤tn，其中<xi，ti>是第i条记录，xi＝〈xi1，xi2〉是一个二元组，xi1是传感器ID，xi2是传感器xi1探测到的用户u携带的无线通信设备的接收信号的强度RSSI，ti是传感器的探测时间。步骤三，给定时间点t和时间间隔Δt，将探测时间在区间(t-Δt，t]内的记录构成子序列χt。步骤四，计算子序列中每条记录的权重，并将该子序列转换为一个用户RSSI向量其中为对应于第j个传感器的RSSI，具体如下：给定探测时间为ti的记录，利用公式计算该条记录对应的权重，其中，α为调节因子；利用公式计算用户RSSI向量的第j维分量，形成用户RSSI向量步骤五，对每个指纹RSSI向量，计算用户RSSI向量与该指纹RSSI向量的相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于异步传感数据的室内区域定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：给定已划分好的目标区域和若干个指纹RSSI向量，其中已划分好的目标区域由若干个不重叠的小区域组成，每个小区域中有若干个参考点，每个参考点对应一个指纹RSSI向量

【技术特征摘要】
1.一种基于异步传感数据的室内区域定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：给定已划分好的目标区域和若干个指纹RSSI向量，其中已划分好的目标区域由若干个不重叠的小区域组成，每个小区域中有若干个参考点，每个参考点对应一个指纹RSSI向量sij为第j个传感器探测到的无线通信设备的接收信号强度RSSI，d为传感器的个数；步骤二：给定用户u，将该用户对应的异步传感数据按探测时间先后排成一个序列该序列的基本形式为t1≤t2≤…ti≤…≤tn，其中<xi，ti>是第i条记录，xi＝<xi1，xi2>是一个二元组，xi1是传感器ID，xi2是传感器xi1探测到的用户u携带的无线通信设备的接收信号的强度RSSI，ti是传感器的探测时间；步骤三：给定时间点t和时间间隔Δt，将探测时间在区间(t-Δt，t]内的记录构成子序列步骤四：计算子序列中每条记录的权重，并将该子序列转换为一个用户RSSI向量其中为对应于第j个传感器的RSSI；步骤五：对每个指纹RSSI向量，计算用户RSSI向量与该指纹RSSI向量的相似度；步骤六：对每个小区域，计算用户RSSI向量与该区域的相似度，相似度最大的区域即为对应的用户u的停留区域。2.根据权利要求1所述的基于异步传感数据的室内区域定位方法，其特征在于，步骤四中，所述计算子序列中每条记录的权重，并将该子序列转换为一个用户RSSI向量具体包括：给定探测时间为ti的记录，利用公式计算该条记录对应的权重，其中，α为调节因子；利用公式计算用户RSSI向量的第j维分量，形成用户RSSI向量3.根据权利要求1所述的基于异步传感数据的室内区域定位方法，其特征在于，步骤五中，所述对每个指纹RSSI向量，计算用户RSSI向量与该指纹RSSI向量的相似度具体包括：利用公式计算用户RSSI向量与指纹RSSI向量的相似度，其中，是第i个指纹RSSI向量，σ是带宽参数。4.根据权利要求1所述的基于异步传感数据的室内区域定位方法，其特征在于，步骤六中，对每个小区域，计算用户RSSI向量与该区域的相似度，相似度最大的区域即为对应的用户u的停留区域具体包括：利用公式计算用户RSSI向量与区域rk的相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍之昂，曹杰，方昌健，
申请(专利权)人：南京财经大学，云境商务智能研究院南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32