基于WiFi数据的位置指纹库创建方法技术

本发明专利技术适用于WiFi数据定位技术领域。本发明专利技术公开一种基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，包括，创建空白栅格指纹库，对待划分的指纹库区域的经纬度划分栅格区域，以两点为矩形区域对角线设置，获得空白的栅格指纹，建立空白栅格指纹库有既可以降低样本点的冗余，又可以提高定位过程中待定位点和样本点的匹配速率；指纹库填充，将用户累计上传的WiFi信号强度数据和测量的WiFi信号强度数据按信号强度数据位置填充至与创建的空白栅格指纹库对应的经纬度位置。由于采用了平面栅格指纹库，可以有效的避免指纹信息分布不均匀带来后续利用该数据进行定位时导制的定位精度下降问题。

A method of creating fingerprint database based on WiFi data

【技术实现步骤摘要】
基于WiFi数据的位置指纹库创建方法
本专利技术涉及一种移动通信与物联网
，特别涉及一种基于WiFi数据的位置指纹库创建方法。
技术介绍
近年来，依赖室内热点进行定位的WiFi室内定位方案备受关注，该种定位方式具备室内覆盖范围广、部署成本低的优势。本专利技术提出基于WiFi数据的室内位置指纹库建立和拟合方案，该方案是WiFi指纹库室内定位体系的一部分，主要阐述了指纹库的建立和拟合过程。在室内环境中，每一个位置接收到的WiFi信号强度值都与AP距离以及周围环境密切相关，该位置点我们通常称之为指纹点，指纹点与该点接收到的WiFi信号强度值便构成了一个指纹。在待测区域采集到的一系列指纹集合我们称之为指纹库，在实时定位的时候，待测点的信号强度和指纹库数据进行对比便可以获得待估计点的位置。上述过程的关键是如何建立位置指纹库，这也是各项WiFi室内定位研究的热点所在。目前常见的指纹库建立方法主要有两种，直接统计法和传播模型推测法。1.位置指纹库直接统计法直接统计法通过对位置指纹库进行大量的人工实地测量，得到较为丰富的经纬度位置点和各个位置下的WiFi信号RSSI值，最后联立位置点和该点的WiFi信号RSSI作为位置指纹库。具体位置指纹库的构建原理如图1所示。图1反映出单个终端在某一个位置通常可以收到多个AP中发射的信号，位置点(x1，y1)其指纹信息可以表示为{RSSIij1,RSSIij2，...，RSSIijn}，表示该终端在位置为(x1，y1)栅格上收到的p个AP的信号强度。位置指纹库直接统计法虽然可以建立指纹库，由于其受限于人工数据采集的高成本，无法获得充足的指纹数据，因此也无法大量的推广应用。同时由于位置指纹库使用直接样本数据采集建立，受人工数据采集的局限性，位置指纹点的数据难免呈现数据分布不均匀的现象。在样本采集过程中，样本位置在某一区域的指纹点分布不均，如图2所示。2.位置指纹库传播模型推测法为了在有限的数据条件下扩充位置指纹数量，有方案提出基于信号传播模型的信号强度预测方法。信号传播模型种类繁多，较为频繁使用的是式(1)传播模型。RSSI＝Pt-K-10αlog10d(1)其中，α称为路径损耗指数，Pt为发送功率，K是一个取决于环境和频率的常数。d表示的是信号采集终端位置点(xi，yj)与AP位置之间的距离。当式(1)各项参数被确定，各位置点的RSSI值便可以计算得到。基于传播模型推测方法对环境的泛化性十分差，不同的环境需要更新一套模型参数，甚至要改变一套传播模型。因此，如果使用单一的传播模型预测指纹点RSSI值，一旦模型参数错误或者环境改变会造成指纹库的误差放大，最终影响室内定位的准确性。现有WiFi数据室内位置指纹库建立方法存在以下缺陷：一、位置指纹点信息分布不均匀由于位置指纹库使用直接样本数据采集建立，而室内人工数据采集的局限性，位置指纹点的数据难免呈现数据分布不均匀的现象。在样本采集过程中，位置点的非均匀分布会造成两方面缺陷，一方面在部分区域出现指纹数据的冗余，增加存储和计算的成本。另一方面存在部分区域的位置指纹信息稀疏，导致最终的定位精度下降。二、指纹库拟合方式精度低为了节省数据采集成本需要对WiFi指纹库进行拟合。如专利文献CN104853317A公开一种WiFi室内定位中指纹库的构建及更新方法，具体是在拟合前期需要对WiFi数据进行描点，基于锚节点的方法来直接构建指纹库。而这种方法建立的指纹库精度极大程度取决于描节点的数量，在进行回归以前需要密集的采集描节点。然而描节点的采集是需要大量的人力参与，方式不能适用于大规模的室内定位场景。专利文献CN105338498A公开一种WiFi室内定位系统中指纹库的构建方法，具体是指纹库填充方式，对定位区域网格化选取参考点，对部分参考点进行现场采集信号强度信息，其他未采集参考点的信号强度信息利用采集参考点强度信息进行传播过程推算得到，实现未知区域的信号强度填充。然而，在实际应用中，室内环境下的无线信道非常复杂，不同的传播环境也具备不同的传播模型，单一的传播模型缺乏有效的泛化性。因而专利文献CN105338498A所述的传播模型推算方法既难以推广，也不是最佳的指纹库拟合方法。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，该基于WiFi数据的位置指纹库创建方法既克服指纹点分布不均匀构建了平面栅格指纹库，又克服了固定模型带来的缺陷，提高传播模型适应性和定位精度。为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，该基于WiFi数据的室内位置指纹库创建方法包括，创建空白栅格指纹库，对待划分的指纹库区域的经纬度划分栅格区域，以两点为矩形区域对角线设置，获得空白的栅格指纹，建立空白栅格指纹库有既可以降低样本点的冗余，又可以提高定位过程中待定位点和样本点的匹配速率；指纹库填充，将用户累计上传的WiFi信号强度数据和测量的WiFi信号强度数据按信号强度数据位置填充至与创建的空白栅格指纹库对应的经纬度位置。进一步地说，所述指纹库为平面矩形栅格指纹库。进一步地说，所述指纹库填充步骤前还包括对WiFi信号强度数据进行滤波处理，却除奇异AP(AccessPoint，无线访问接入点)。进一步地说，在对WiFi信号强度数据进行滤波处理后还包括对各栅格内的信号强度数据进行取均值处理。进一步地说，所述滤波处理包括高斯滤波。进一步地说，待划分经纬度区域设置为(30.00,120.00)；(30.50,120.50。进一步地说，所述空白栅格指纹获得步骤包括，设置分割距离，在经度和纬度方向设置分割长度，获得两个列表；行列拼接，对行拼接后再对列进行拼接，或对列拼接后对行拼接，形成空白的栅格指纹。进一步地说，所述指纹库每个栅格点对应于一个信号强度数据进一步地说，高斯滤波的概率密度函数为，其中N为RSSI数据的样本总数，RSSIi为总样本中的某一个测量到的信号强度。将所有的RSSI中在(μ-2s，μ+2s)范围内的数据保留，μ是样本集合的均值，S是标准差，RSSI数据经过上述高斯滤波的操作，在一定程度上可以避免数据采集过程带来的误差。进一步地说，所述栅格内信号强度数据集合均值计算公式为其中，P为该指纹点所接收到的AP数量。进一步地说，所述指纹库拟合步骤包括，建立多项式拟合模型学习现有的数据得到拟合模型，在拟合区域的局部子域上设拟合网格信号强度表示函数f(x，y)表示为式中的a(x，y)＝[a1(x，y)，a2(x，y)，...，am(x，y)]T为待求系数矩阵，它是坐标(x，y)的函数，式中的x表示栅格经度，y表示栅格纬度变量。进一步地说，所述经纬度坐标的线性基p(x，y)＝[1，x，y]，二次基p(x，y)＝[1，x，y，x2，xy，y2]，权函数构建loss函数：式中n是影响区域内节点的数目，f(x，y)是拟合函数，Z1是X+X1处的节点值节点xi的权函数w(x-xi)，进一步地说，所述权函数为高斯权函数。进一步地说，所述系数a(x，y)获得，a(x，y)＝A-1(x，y)B(x，y)z，其中，进一步地说，伪逆来代替，B＝[w(x-x1)p(x1)，w(x-x2)p(x2)，w(x-xn)p(xn)]zT＝[z1，z2，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，包括，创建空白栅格指纹库，对待划分的指纹库区域的经纬度划分栅格区域，以两点为矩形区域对角线设置，获得空白的栅格指纹；指纹库填充，将用户累计上传的WiFi信号强度数据和测量的WiFi信号强度数据按信号强度数据位置填充至与创建的空白栅格指纹库对应的经纬度位置。

【技术特征摘要】
1.基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，包括，创建空白栅格指纹库，对待划分的指纹库区域的经纬度划分栅格区域，以两点为矩形区域对角线设置，获得空白的栅格指纹；指纹库填充，将用户累计上传的WiFi信号强度数据和测量的WiFi信号强度数据按信号强度数据位置填充至与创建的空白栅格指纹库对应的经纬度位置。2.根据权利要求1所述的基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，其特征在于，所述指纹库为平面矩形栅格指纹库。3.根据权利要求1或2所述的基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，其特征在于，所述指纹库填充步骤前还包括对WiFi信号强度数据进行滤波处理，却除奇异AP。4.根据权利要求3所述的基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，其特征在于，在对WiFi信号强度数据进行滤波处理后还包括对各栅格内的信号强度数据进行取均值处理。5.根据权利要求3或4所述的基于WiFi数据的位置指纹库创建方法，其特征在于，所述滤波处理包括高斯滤波。6.根据权利要求1所述的基于WiFi数据的位置指纹库创建方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：门华江，王祖林，王宁君，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，门华江，王祖林，王宁君，深圳市信丰伟业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11