一种基于射频指纹匹配的室内定位算法制造技术

本发明专利技术涉及一种基于射频指纹匹配的室内定位算法，通过部署少量无线电信号强度定位区域的方法，感知接入点，利用线性回归，建设参考节点、移动定位，RSSI映射关系，处理特性射频指纹的问题。通过射频指纹取得空间离线训练的位置，建立指纹模型。通过仿真结果表明，定位累计误差减小了，定位精度提高了1到2米，在2.5米内定位精度达100％。定位精度达100％。定位精度达100％。

【技术实现步骤摘要】
一种基于射频指纹匹配的室内定位算法


[0001]本专利技术涉及无线传感器网络室内定位算法，具体涉及一种基于射频指纹匹配的室内定位算法。

技术介绍

[0002]目前，室内定位技术已经在众多领域得到深入应用，如智慧养老、智慧医疗、智能导航导览、智能工业制造、仓储物流等，对于服务水平和管理效率的提升显而易见。在基于导航技术的智能导览方面，不但可以用它来进行导航，指引用户到达目的地，还可以实现服务方与终端消费者的互动，可实现自主导览，或者实现更加精准的营销管理。在医疗方面，医院利用室内导航给患者提供电子导医服务等。在人员及物品实时定位方面，能够实现对人员、物资，设备的精准定位，为其他服务提供支撑。对于人员管理方面，能够实现提供被定位对象的实时位置，优化了岗位管理、调度管理，为简化工作流程提供帮助，为提高效率提供支撑。对于设备管理方面，能够实现在需要调用时积极响应，快速锁定该设备的实时位置，缩短寻找设备的过程所耗费的时间。同时能够实现数据统计功能，如对资产清盘，出入口管理等，为资产智能管理提供支撑。在移动轨迹查询方面，可随时查看被定位目标在某一时段的历史本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于射频指纹匹配的室内定位算法，其特征在于，包括如下步骤：1)定位算法模型建模：首先采集RF射频信号强度，构建信号强度矢量和指纹数据库，每个位置接收信号强度平均值如式(1)所示：其中，F
I
表示第i条指纹的信号强度，表示N条指纹信号强度，表示第i个参考点上测量的第N个AP的RSS平均值；各个位置组成的指纹数据库如式(2)所示：{f1,f2,
…
,f
i
} {l1,l2,
…
,l
i
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，{f1,f2,
…
,f
i
}表示每条指纹的信号强度，{l1,l2,
…
,l
i
}表示MAC地址和参考点的物理位置信息；待测节点位置样本S如公式(3)所示：S＝{s1,s2,
…
,s
N
}
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，{s1,s2,
…
,s
N
}表示实测样本指纹；应用到概率型定位希望方法对数据进行建模；即各个信号接入点AP之间的信号强度彼此独立,移动终端第f次观测值中收到第j个AP信号强度值如公式(4)所示：式(4)中，l
i
表示第i个节点指纹的实际位置，O
j
(t)表示实测节点接收到来自第j个AP的RSS值，μ是均值，σ是标准差；采用基于核密度估计函数来估计可能性概率，如式(5)所示：上式(5)中，w表示核宽度，描述核密度估计最关键部分数据；x表示接收到第j个AP发射的信号强度，y表示x的平均值，σ表示x的标准差；如公式(6)所示，基于似然函数的核密度估计模型：上式(6)中，训练样本的大小j是从1～p，K为核密度估计的函数，o(t)表示实测点接收的来自第j个AP的RSS值r
j
；计算在已知信号向量m(＜wf1,RSSI1＞＜wf2,RSSI2＞
…
＜wf
N
,RSSI
N
＞)的情况下，找到P处位置,模型公式如下：max(P(p|m))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)上式(7)中，p表示某一处位置，m表示信号向量；求得p位置的信号向量值后，求P(m|p)的概率；
假设每个WiFi信号之间相互独立，对上式进行化简，得到：上式(11)中，wf
i

【专利技术属性】
技术研发人员：鹿建银，胡敦，
申请(专利权)人：巢湖学院，
类型：发明
国别省市：