一种面向大型公共场所的WiFi热点以及移动设备定位方法技术

本发明专利技术公开了一种面向大型公共场所的WiFi热点以及移动设备定位方法。该方法基于移动设备收集的部分高精度GPS位置信息以及扫描得到的WiFi列表信息，经过数据分类、精度筛选、WiFi热点定位、移动设备定位等步骤，最终获取区域内所有被扫描到的WiFi热点以及这些移动设备记录的位置。本方法所需的数据对于一般的智能移动设备是容易获取的，无需特殊的应用程序。相较于传统定位方法，本方法所需的计算量较小，运行效率较高，在节省计算性能与时间的同时保证了足够的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种面向大型公共场所的WiFi热点以及移动设备定位方法
本专利技术涉及WiFi定位技术，尤其涉及一种面向大型公共场所的WiFi热点以及移动设备定位方法。
技术介绍
随着我国城市人口比例的不断上升，城市人员的分布呈现出不断密集化的趋势。这样的趋势既是一种可利用的资源，也为城市管理带来了挑战。对人员密集的公共场所如商场、公园、学校等区域进行人流检测，并对人流的分布进行分析，可以为公共场所管理人员提供必要的信息，方便进一步优化管理措施。传统的人流检测方法依靠监控设备开展，通过建立头和身体的模型，将其与视频监控中的画面进行图像匹配，实现对行人的追踪。然而，视频监控需要布置大量的监控设备，这提高了成本，此外，基于视频监控的方案都牵涉到个人隐私问题，在许多敏感的场合并不适用。一种解决方案是，依托于智能移动设备如智能手机、智能手环、平板电脑等的普及，通过对移动设备的定位间接地获取个人的位置。这种方法无需铺设数量庞大的传感设备以直接监测人员，而是利用已有的广泛存在的移动设备产生的数据开展，在节约成本的同时也方便实施。同时，对移动数据进行数据挖掘时，可通过在了解模型的基础上添加扰动来解决隐私保护问题。目前主流的定位系统是GPS定位系统，但GPS在使用上有诸多限制，例如在室外林荫道下或室内环境中，信号受到遮挡，影响定位精度。因此，引入WiFi定位系统作为GPS定位系统的补充，可以在室外与室内实现更好的定位效果。传统的WiFi定位方法需要在区域内分布大量密集的接入点，而对于整个大学校园这类面积较大的区域而言，所需要布置的接入点数量将大得惊人；同时，这类定位算法需要使用大量矩阵计算，由于维数灾难问题，使用大量接入点意味着大大增加计算量。需要寻找一种在减少所需WIFI热点数量的同时不会明显使定位效果变差的方法，就能够显著提高定位效率。
技术实现思路
本专利技术目的在于对现有研究和技术存在的不足之处加以完善与规范化，提出一种面向大型公共场所的WiFi热点以及移动设备定位方法，该方法对大型公共场所的WiFi热点与移动设备定位方法提出整体规划的数据处理流程，在保持定位精度的同时，节约了计算量与计算资源，且具有较高的可拓展性。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种面向大型公共场所的WiFi热点定位以及移动设备定位方法，该方法包括以下步骤：(1)数据归档：根据移动设备数据记录中扫描的WiFi热点信息，即数据的wifi_list字段，以各WiFi热点的唯一mac地址为区分，对总计N条被扫描到的WiFi热点，构造WiFi热点数据集W＝{W1，W2，...，WN}，其中单个WiFi热点数据Wi对应的WiFi热点为wi，由所有扫描到wi的总计k条的移动设备记录构成，Wi＝{mi1，mi2，...，mik}，其中每条记录mij＝(lij，aij，sij)，lij＝(xij，yij)为该条移动设备数据记录产生时以经纬度表示的位置，xij表示经度，yij表示纬度，aij为该条移动设备数据记录产生时的GPS精度，sij为该条移动设备数据记录产生时对wi的接收信号强度；(2)WiFi热点定位：根据步骤(1)中得到的已归档的WiFi热点数据集W，对扫描记录数足够的(例如可以取大于等于5条)的Wi，选取其中GPS精度小于a01，接收信号强度大于s01的扫描记录，假设WiFi信号强度路径损失模型为对数路径损失模型，基于极大概率似然方法，根据每条记录的位置和该条记录对wi的接收信号强度，获取在该条记录视角下wi在地图上各个位置的概率，将所有记录的计算结果取平均值，选取地图上概率最大者为wi的真实位置；(3)移动设备定位：根据步骤(2)中得到的各WiFi热点的位置以及所有GPS精度小于a02的移动设备数据记录的位置，根据各个记录扫描各个WiFi热点的信号强度构造矩阵，分别计算其基于各个WiFi热点和各条记录的核权重，构造权重邻接矩阵，利用拉普拉斯特征映射获得图拉普拉斯矩阵L，通过最小化与位置已知的各记录和WiFi热点的位置的误差计算其他所有产生移动设备数据记录的移动设备的位置。进一步地，所述步骤(2)中，每个WiFi热点wi的位置具体计算方法如下：a)对每一WiFi热点，取其所有记录中GPS精度小于a01且接收信号强度大于s01的测量记录数据集Mq＝{mq1，mq2，...，mqk}，每条记录mqi＝(lqi，aqi，sqi)，其中lqi＝(xqi，yqi)为以经纬度表示的位置，xqi表示经度，yqi表示纬度，aqi为GPS精度，sqi为对wi的接收信号强度；根据接收信号的对数路径损失模型计算在距离d处的理论路径损失PL(d)：其中d0为预设的WiFi热点的一个任意的较近距离(通常取1米)，PL(d0)为d0处移动设备接收信号的路径损失，nL为路径损失指数，环境中的遮挡物越多则越大；因遮蔽效应，实际距离d处的实际路径损失μ为随机变量，服从正态分布，其概率分布函数q(μ)的计算公式为：其中σq为该正态分布的标准差，在实际运用中，μ的计算方法为μ＝PL(d0)-sqi；b)由d为μ的反函数，对给定的μ，其对应的d也为随机变量，d的概率分布函数gi(d)的计算公式为：c)将一维的距离概率函数关系转为平面空间中的二维概率函数的计算公式为：其中D(l，li)为位置l与位置li之间根据经纬度计算得到的距离；对所有在预设范围内区域F的li，概率归一化函数Hi(l)的计算公式为：d)计算每一条记录，最终WiFi热点在位置l处的概率Ω(l)的计算公式为：取其最大者为该WiFi热点wi的最终位置：进一步地，所述步骤(3)中，每个移动设备的位置具体计算方法如下：a)对需要定位的移动设备，调取这些移动设备数据记录扫描到的所有WiFi热点，并获取这些WiFi热点的位置及对应的RSSI；设共有m条待定位移动设备数据记录，从扫描到的热点中选取n个，m×n的信号强度矩阵S的构造方法如下：其中sij表示第i条移动设备数据记录扫描第j个热点的RSSI，若某热点没有被一条移动设备数据记录扫描到，则对应的项设为默认最小值smin；将矩阵标准化，标准化矩阵SN的构造方法如下：其中smax为预设的能够接收到的最大RSSI，σ为高斯核宽度，越大表示热点分布越稀疏；b)移动设备数据记录邻接矩阵Au的构造方法如下：其中表示SN的第i行，若大于阈值t，则将其添加进Au，否则设为0；WiFi热点邻接矩阵Ah的构造方法如下：其中表示SN的第i列，若大于阈值t，则将其添加进Ah，否则设为0；联合邻接矩阵A的构造方法如下：其中运算符“′”指矩阵的转置，ru，rs，rh为正数，用于调整定位结果的分布；c)初始位置矩阵y的构造方法如下：y＝[u′，h′]其中u＝[u1，u2，...，um]′为m×2维矩阵，表示m条移动设备本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向大型公共场所的WiFi热点以及移动设备定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)数据归档：根据移动设备数据记录中扫描的WiFi热点信息，即数据的wifi_list字段，以各WiFi热点的唯一mac地址为区分，对总计N条被扫描到的WiFi热点，构造WiFi热点数据集W＝{W

【技术特征摘要】
1.一种面向大型公共场所的WiFi热点以及移动设备定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)数据归档：根据移动设备数据记录中扫描的WiFi热点信息，即数据的wifi_list字段，以各WiFi热点的唯一mac地址为区分，对总计N条被扫描到的WiFi热点，构造WiFi热点数据集W＝{W1，W2，...，WN}，其中单个WiFi热点数据Wi对应的WiFi热点为wi，由所有扫描到wi的总计k条的移动设备记录构成，Wi＝{mi1，mi2，...，mik}，其中每条记录mij＝(lij，aij，sij)，lij＝(xij，yij)为该条移动设备数据记录产生时以经纬度表示的位置，xij表示经度，yij表示纬度，aij为该条移动设备数据记录产生时的GPS精度，sij为该条移动设备数据记录产生时对wi的接收信号强度。
(2)WiFi热点定位：根据步骤(1)中得到的已归档的WiFi热点数据集W，对扫描记录数足够的的Wi，选取其中GPS精度小于a01，接收信号强度大于s01的扫描记录，假设WiFi信号强度路径损失模型为对数路径损失模型，基于极大概率似然方法，根据每条记录的位置和该条记录对wi的接收信号强度，获取在该条记录视角下wi在地图上各个位置的概率，将所有记录的计算结果取平均值，选取地图上概率最大者为wi的真实位置。
(3)移动设备定位：根据步骤(2)中得到的各WiFi热点的位置以及所有GPS精度小于a02的移动设备数据记录的位置，根据各个记录扫描各个WiFi热点的信号强度构造矩阵，分别计算其基于各个WiFi热点和各条记录的核权重，构造权重邻接矩阵，利用拉普拉斯特征映射获得图拉普拉斯矩阵L，通过最小化与位置已知的各记录和WiFi热点的位置的误差计算其他所有产生移动设备数据记录的移动设备的位置。


2.根据权利要求1所述的一种面向大型公共场所的WiFi热点以及移动设备定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中，每个WiFi热点wi的位置具体计算方法如下：
a)对每一WiFi热点，取其所有记录中GPS精度小于a01且接收信号强度大于s01的测量记录数据集Mq＝{mq1，mq2，...，mqk}，每条记录mqi＝(lqi，aqi，sqi)，其中lqi＝(xqi，yqi)为以经纬度表示的位置，xqi表示经度，yqi表示纬度，aqi为GPS精度，sqi为对wi的接收信号强度；
根据接收信号的对数路径损失模型计算在距离d处的理论路径损失PL(d)：



其中d0为预设的WiFi热点的一个任意的较近距离，PL(d0)为d0处移动设备接收信号的路径损失，nL为路径损失指数，环境中的遮挡物越多则越大；因遮蔽效应，实际距离d处的实际路径损失μ为随机变量，服从正态分布，其概率分布函数q(μ)的计算公式为：



μ＝PL(d0)-sqi
其中σq为该正态分布的标准差；
b)由d为μ的反函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈积明，余睿伟，贺诗波，李超，沈张翀，
申请(专利权)人：浙江云合数据科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33