一种基于室内指纹定位的优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于室内指纹定位的优化方法，包括：S1，将定位区域离散网格化，部署N个AP点并确定合适的网格点间距；S2，根据间距选择M个参考点，采集各参考点与AP点间的RSSI，构成数据集X，进行预处理；S3，划分参考点区域ID，构建指纹数据库；S4，选择一条真实路径，采集该真实路径上T个待定位点与AP点间的RSSI；S5，采用SVM算法根据数据集X和参考点区域ID得到待定位点区域的id；S6，利用欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离计算经区域分类后的待定位点与该区域内参考点之间的RSSI相似度，得到位置估计；S7，以位置估计作为观测值，结合PDR算法进行粒子滤波得到准确的定位坐标。本发明专利技术利用区域分类算法来减小搜索空间大小提高效率，同时优化匹配算法提高定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于室内指纹定位的优化方法
本专利技术涉及室内定位
，具体为一种基于室内指纹定位的优化方法。
技术介绍
提供实时、准确的位置信息是基于位置服务(LBS)的最终目标。在封闭的室内环境中无法接收到完整的卫星信号，并且其内部署复杂多变，因此提供高精度定位较为困难，对室内定位技术的研究是必不可少的。现有技术中有致力于将基于RSSI的指纹定位算法与行人航位推算法(PDR)相结合来实现定位，但RSSI易受环境因素影响，其不稳定性使得定位精度不高。还有通过访问点AP对之间的动态线性边界，将区域划分为子区域的动态区域划分机制，但该研究并不能保证边界线一定存在，严重影响了区域划分的实用性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于室内指纹定位的优化方法，通过区域分类算法来减小搜索空间大小，同时将欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离结合来计算相似度得到位置估计，提高优化算法的效率。为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：一种基于室内指纹定位的优化方法，包括如下步骤：S1，将定位区域离散网格化，部署N个AP本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于室内指纹定位的优化方法，其特征在于如下步骤：/nS1，将定位区域离散网格化，部署N个AP点并确定合适的网格点间距；/nS2，根据所述间距选择M个参考点，采集各参考点与AP点间的RSSI，构成维度为(M·C)×N的数据集X，进行预处理，其中C为每个参考点的测量次数；/nS3，划分参考点区域ID，构建指纹数据库；/nS4，选择一条真实路径，采集该真实路径上T个待定位点与AP点间的RSSI；/nS5，采用SVM算法根据数据集X和参考点区域ID得到待定位点所述区域的id，匹配时仅遍历区域内相应的参考点，达到减小搜索空间和提高效率的目的；/nS6，利用欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离计算经...

【技术特征摘要】
1.一种基于室内指纹定位的优化方法，其特征在于如下步骤：
S1，将定位区域离散网格化，部署N个AP点并确定合适的网格点间距；
S2，根据所述间距选择M个参考点，采集各参考点与AP点间的RSSI，构成维度为(M·C)×N的数据集X，进行预处理，其中C为每个参考点的测量次数；
S3，划分参考点区域ID，构建指纹数据库；
S4，选择一条真实路径，采集该真实路径上T个待定位点与AP点间的RSSI；
S5，采用SVM算法根据数据集X和参考点区域ID得到待定位点所述区域的id，匹配时仅遍历区域内相应的参考点，达到减小搜索空间和提高效率的目的；
S6，利用欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离计算经区域分类后的待定位点与该区域内参考点之间的RSSI相似度，得到位置估计；
S7，以所述位置估计作为观测值，结合PDR算法进行粒子滤波得到准确的定位坐标。


2.如权利要求1所述的一种基于室内指纹定位的优化方法，其特征在于：在所述S2步骤中，对采集的各参考点与AP点间的RSSI进行预处理后再进行所述S3步骤，预处理为剔除原始数据集X中的离群数据组，经过先限幅平均滤波再滑动平均滤波后，得到基本指纹数据集Y，将所述基本指纹数据集Y与参考点区域ID结合，构成多特征指纹数据库DATA＝[YID]。


3.如权利要求2所述的一种基于室内指纹定位的优化方法，其特征在于，在所述S4和S5步骤中，实时采集该真实路径上T个待定位点的RSSI，构成维度为(T·C)×N的数据集Xtest，经过预处理后得到数据集Ytest，代入分类决策函数得到维度为T×1的区域向量id，实现区域分类：









其中：
wi,wj表示指纹数据库中参考点的特征，
vi,vj表...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨君，甘露，郭娅婷，江元，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42