【技术实现步骤摘要】
基于智能手机的室内WiFi指纹定位自动标定方法及系统
本专利技术涉及室内定位
，特别涉及一种基于智能手机的室内WiFi指纹定位自动标定方法及系统。
技术介绍
近年来，室内定位作为室外定位的技术延伸，弥补了传统定位技术的不足。室内定位已广泛应用在室内导航、移动支付、店内导购、人流分析以及物品跟踪等所有与人在室内流动相关的活动之中，成为物联网时代的重要基础。目前，常用的定位方法有Wifi、蓝牙和ZigBee等。相对于其他定位方法，WiFi指纹定位由于其覆盖广、成本低廉且定位精度较好等因素常被应用于室内定位，其通过在定位区域设置指纹点，并在每个指纹点采集各个WiFiAP的RSSI值作为指纹库。定位时，通过与指纹库中每个指纹点进行比对，找到最接近的指纹点，从而完成定位。与此同时，室内定位技术的关键问题即为室内定位精度的准确性的问题。随着智能手机更新速度越来越快，每款手机的软硬件也存在差异，接收到的RSSI值也存在较大差异，这将大大影响WiFi指纹定位精度。而为每一款手机都采集指纹库并不现实，因此标定方法应运而生。传统的人工标定方法费时费力，然而，由于手机软硬件异构、...
【技术保护点】
1.一种基于智能手机的室内WiFi指纹定位自动标定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取通过标准手机采集到的标准采样数据，以及通过用户手机采集到的用户采样数据，其中所述标准采样数据为所述标准手机采集到的WiFi指纹数据并经均值化处理得到，所述用户采样数据为所述用户手机采集到的WiFi指纹数据并经正态分布处理得到；根据所述标准采样数据以及所述用户采样数据建立并训练得到支持向量机算法模型，并记录对应的模型参数及用户手机型号；以所述用户采样数据作为模型输入，将经所述支持向量机算法模型处理后得到的输出作为标定值以完成自动标定作业。
【技术特征摘要】
1.一种基于智能手机的室内WiFi指纹定位自动标定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取通过标准手机采集到的标准采样数据，以及通过用户手机采集到的用户采样数据，其中所述标准采样数据为所述标准手机采集到的WiFi指纹数据并经均值化处理得到，所述用户采样数据为所述用户手机采集到的WiFi指纹数据并经正态分布处理得到；根据所述标准采样数据以及所述用户采样数据建立并训练得到支持向量机算法模型，并记录对应的模型参数及用户手机型号；以所述用户采样数据作为模型输入，将经所述支持向量机算法模型处理后得到的输出作为标定值以完成自动标定作业。2.根据权利要求1所述的基于智能手机的室内WiFi指纹定位自动标定方法，其特征在于，对所述标准手机采集到的WiFi指纹数据进行均值化处理的方法包括如下步骤：根据公式对所述标准手机采集到的WiFi指纹数据中的每个Mac地址的RSSI值作均值处理得到所述标准采样数据，记作RSSIavg。3.根据权利要求1所述的基于智能手机的室内WiFi指纹定位自动标定方法，其特征在于，对所述用户手机采集到的WiFi指纹数据并经正态分布处理得方法包括如下步骤：根据公式对所述用户手机采集到的WiFi指纹数据中的每个Mac地址的RSSI值作均值处理，并将所有Mac地址的RSSI均值记作AllRSSIavg；根据公式计算得到标准差S，其中n为Mac地址的个数；根据正态分布3σ原则，在正态曲线下，选取RSSIavg在区间(AllRSSIavg-3σ，AllRSSIavg+3σ)内的数据以得到所述用户采样数据，其中σ即为所述标准差S。4.根据权利要求1所述的基于智能手机的室内WiFi指纹定位自动标定方法，其特征在于，从所述标准手机获取的所述标准采样数据或从所述用户手机获取的所述用户采样数据的发送格式为：{Model{(Pi{(APi1,RSSIi1avg),...(APij,RSSIijavg),...(APik,RSSIikavg)})}}其中，Model是手机型号，Pi是编号为i的室内特征采样点，APij(j∈[1,k])为用户手机或标准手机在编号为i的室内特征采样点均能采集到信号的第j个WiFi无线路由器AP，RSSIijavg为编号为i的特征采样点采集第j个AP的RSSI均值。5.根据权利要求1所述的基于智能手机的室内WiFi指纹定位自动标定方法，其特征在于，所述根据所述标准采样数据以及所述用户采样数据建立并训练得到支持向量机算法模型的方法包括如下步骤：根据所述用户采样数据以及所述标准采样数据，得到训练样本集；在支持向量机中，根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：余敏，吴璇，薛峰，郭杭，
申请(专利权)人：江西师范大学，
类型：发明
国别省市：江西,36
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