室内定位方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种室内定位方法、装置、介质及电子设备，该方法包括：获取待测点接收到的信号强度信息，并将所述信号强度信息通过滤波处理获得信号强度向量矩阵，其中，所述信号强度信息包括信号强度和所述信号强度对应的信号方向；基于预设算法将所述信号强度向量矩阵转换为距离向量矩阵；从预设的距离向量矩阵数据库中选取与所述距离向量矩阵对应的目标参考点，所述预设的距离向量矩阵数据库包括多个距离向量矩阵和多个参考点，所述多个距离矩阵向量和所述多个参考点一一对应；根据所述目标参考点确定所述待测点的位置坐标。可提高定位时的抗干扰能力，从而使室内定位的结果更加稳定和精准。

Indoor positioning methods, devices, media and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
室内定位方法、装置、介质及电子设备
本申请涉及定位
，更具体地，涉及一种室内定位方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
随着无线通信技术的发展以及移动终端设备性能的不断增强，用户对定位服务的需求也越来越高。目前像美国的GPS系统、俄罗斯的GLONASS系统、中国的北斗、欧洲的伽利略在内的基于卫星信号的全球定位系统已经能够满足用户对室外定位的要求。但是，对于室内定位的定位精度还无法达到用户的需求。现有的室内定位技术主要包括蓝牙技术、射频识别(RadioFrequencyIdentification，RFID)技术、以及超宽带(UltraWideBand，UWB)技术等，但这些技术往往存在抗干扰能力较差、定位结果不稳定等问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，本申请提出了一种室内定位方法、装置、介质及电子设备，可提高抗干扰能力，从而使室内定位的结果更加稳定和精准。第一方面，本申请例提供了一种室内定位方法，该方法包括：获取待测点接收到的信号强度信息，并将信号强度信息通过滤波处理获得信号强度向量矩阵，其中，信号强度信息包括信号强度和信号强度对应的信号方向；基于预设算法将信号强度向量矩阵转换为距离向量矩阵；从预设的距离向量矩阵数据库中选取与距离向量矩阵对应的目标参考点，预设的距离向量矩阵数据库包括多个距离向量矩阵和多个参考点，多个距离矩阵向量和多个参考点一一对应；根据目标参考点确定待测点的位置坐标。第二方面，本申请例提供了一种室内定位装置，该装置包括信号强度向量矩阵生成模块、距离向量矩阵转换模块、目标参考点选取模块、以及待测点确定模块，其中，信号强度向量矩阵生成模块用于获取待测点接收到的信号强度信息，并将信号强度信息通过滤波处理获得信号强度向量矩阵，其中，信号强度信息包括信号强度和信号强度对应的信号方向；距离向量矩阵转换模块用于基于预设算法将信号强度向量矩阵转换为距离向量矩阵；目标参考点选取模块用于从预设的距离向量矩阵数据库中选取与距离向量矩阵对应的目标参考点，预设的距离向量矩阵数据库包括多个距离向量矩阵和多个参考点，多个距离矩阵向量和多个参考点一一对应；待测点确定模块用于根据目标参考点确定待测点的位置坐标。第三方面，本申请例提供了一种电子设备，其包括：存储器；一个或多个处理器，与存储器耦接；一个或多个程序，其中，一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于执行如上述第一方面的方法。第四方面，本申请例提供了一种计算机可读取存储介质，该计算机可读取存储介质中存储有程序代码，该程序代码可被处理器调用执行如上述第一方面的方法。本申请例提供的室内定位方法、交互方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待测点接收到的信号强度信息，并将该信号强度信息通过滤波处理获得信号强度向量矩阵，从而消除了信号强度信息中的无效信息以及减低了干扰信号的影响。其中，该信号强度信息包括信号强度和该信号强度对应的信号方向。再基于预设算法将该信号强度向量矩阵转换为距离向量矩阵；从预设的距离向量矩阵数据库中选取与该距离向量矩阵对应的目标参考点，该预设的距离向量矩阵数据库包括多个距离向量矩阵和多个参考点，该多个距离矩阵向量和该多个参考点一一对应，从而利用多维空间相似度有效找出与待测点相似度较高的目标参考点。最后根据该目标参考点确定该待测点的位置坐标，可以稳定、准确地得到待测的待测点的位置。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本申请一个实施例提供的室内定位方法的流程示意图。图2示出了本申请另一个实施例提供的室内定位方法的流程示意图。图3示出了本申请一个实施例提供的待测点接收AP发射装置的信号强度的示意图。图4示出了本申请又一个实施例提供的室内定位方法的流程示意图。图5示出了本申请一个实施例提供的参考点在室内区域的分布示意图。图6示出了本申请的一个实施例的室内定位方法中步骤S301的方法流程示意图。图7示出了本申请再一个实施例提供的室内定位方法的流程示意图。图8示出了本申请一个实施例提供的室内定位装置的模块框图。图9是本申请实施例的用于执行根据本申请实施例的室内定位方法的电子设备的框图。图10是本申请实施例的用于保存或者携带实现根据本申请实施例的室内定位方法的程序代码的存储单元。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。随着用户在室内使用移动终端设备的方式不断更新，室内定位技术的应用也变得越来越广泛，因此，室内定位技术的研究日渐成为当下和未来的研究热点。目前的室内定位技术主要包括了蓝牙技术、红外线技术、超宽带(UltraWideBand，UWB)技术、射频识别(RadioFrequencyIdentification，RFID)技术、ZigBee技术、超声波技术以及WiFi技术等。在上述室内定位技术中，蓝牙技术所需设备体积小，但它在复杂环境中稳定性差，且蓝牙信号传输距离短；红外线技术需要探测器之间和待定位目标之间可视，这在复杂的室内环境中是不可较好地实现定位效果；超宽带技术需要新加入盲节点且功耗较高；RFID技术定位精度高，但其抗干扰能力较差。此外，上述的室内定位技术在现有的室内场所中通常没有较为完善的基础设施，因此需要花费大量的时间成本和经济成本去建立这些基础设施。专利技术人在研究中发现，室内定位技术主要分为基于接收的信号强度指示(ReceivedSignalStrengthIndication，RSSI)的测距定位方法和非测距定位方法，基于RSSI的室内定位技术需要测量待测点到信号发射点之间的距离,并根据构建的WiFi位置指纹库匹配当前的WiFi信号强度值进行位置估算，定位技术的实现需要以下步骤：(1)离线阶段：为了更准确的定位精确度，需要预先制作RSSI指纹数据集；(2)在线阶段：使用合适的算法处理RSSI指纹数据库信息，实现定位技术。由于基于RSSI的室内定位技术可以利用WiFi基础设备实现，因此可以避免花费大量的时间成本和经济成本去建立基础设置。但是，专利技术人还发现，现有的基于RSSI的室内定位技术存在易受环境干扰，定位结果不稳定等问题。因此，针对于上述问题，专利技术人提出了本申请实施例提供的室内定位方法、装置、介质及电子设备，可以基于WiFi的基础设施进行定位，从而省去了大量基础设施的建立，节省了大量的时间成本和经济成本的花费，可以去除无效信号并减少干扰信号的影响，从而提高了定位结果的稳本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种室内定位方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待测点接收到的信号强度信息，并将所述信号强度信息通过滤波处理获得信号强度向量矩阵，其中，所述信号强度信息包括信号强度和所述信号强度对应的信号方向；/n基于预设算法将所述信号强度向量矩阵转换为距离向量矩阵；/n从预设的距离向量矩阵数据库中选取与所述距离向量矩阵对应的目标参考点，所述预设的距离向量矩阵数据库包括多个距离向量矩阵和多个参考点，所述多个距离矩阵向量和所述多个参考点一一对应；/n根据所述目标参考点确定所述待测点的位置坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种室内定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待测点接收到的信号强度信息，并将所述信号强度信息通过滤波处理获得信号强度向量矩阵，其中，所述信号强度信息包括信号强度和所述信号强度对应的信号方向；
基于预设算法将所述信号强度向量矩阵转换为距离向量矩阵；
从预设的距离向量矩阵数据库中选取与所述距离向量矩阵对应的目标参考点，所述预设的距离向量矩阵数据库包括多个距离向量矩阵和多个参考点，所述多个距离矩阵向量和所述多个参考点一一对应；
根据所述目标参考点确定所述待测点的位置坐标。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待测点接收到的信号强度信息，并将所述信号强度信息通过滤波处理获得信号强度向量矩阵之前，还包括：
选取多个参考点，并分别获取每个所述参考点的距离向量矩阵以及每个所述参考点的位置坐标；
根据每个所述参考点的位置坐标以及每个所述参考点的距离向量矩阵建立距离向量矩阵数据库。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别获取每个所述参考点的距离向量矩阵，包括：
获取所述参考点接收到的样本信号强度信息，并将所述样本信号强度信息通过所述滤波处理获得样本信号强度向量矩阵，其中，所述样本信号强度信息包括样本信号强度和所述样本信号强度对应的信号方向；
基于所述预设算法将所述样本信号强度向量矩阵转换为样本距离向量矩阵，并将所述样本距离向量矩阵确定为所述参考点的距离向量矩阵。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测点接收到的信号强度信息，并将所述信号强度信息通过滤波处理获得信号强度向量矩阵，包括：
获取待测点在多个方向上接收到的多个初始数据，所述多个初始数据包括位于所述多个方向中的每个方向上的至少一个信号发射器发送的初始信号强度，所述多个初始数据与所述多个方向一一对应；
重复所述获取待测点在多个方向上接收到的多个初始数据的步骤，得到多组初始数据，将所述多组初始数据确定为所述信号强度信息；
将所述信号强度信息经过中值-高斯滤波器处理后组成所述信号强度向量矩阵。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设算法将所述信号强度向量矩阵转换为距离向量矩阵，包括：
基于d＝10(A-P(RSSI))/10n将所述信号强度向量矩阵转换为距离向量矩阵，其中，d为所述距离向量矩阵中的任一距离向量，A为所述待测点和所述参考点相隔1米时的信号强度，P(RSSI)为所述待测点接收的信号强度，n为所述环境衰减因子。

【专利技术属性】
技术研发人员：姜楠，董广捷，李进，万涛，黄伟，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西;36