Wi-Fi定位方法、系统和电子设备技术方案

本申请涉及Wi

【技术实现步骤摘要】
Wi
‑
Fi定位方法、系统和电子设备


[0001]本专利技术涉及Wi
‑
Fi定位的领域，且更为具体地，涉及一种Wi
‑
Fi定位方法、Wi
‑
Fi定位系统和电子设备。

技术介绍

[0002]无线局域网络(WLAN)已是目前所有智能手机平台的标配，利用广泛普有的WIFI系统来做定位是一项低成本且容易实现的技术。Wi
‑
Fi定位技术是以网络节点(无线接入点)的位置信息为基础和前提，采用经验测试和信号传播模型相结合的方式，对已接入的移动设备进行位置定位，最高精确度大约在1米至20米之间。它的基本原理是由于每一个无线AP都有一个全球唯一的MAC地址，因此无线设备在开启Wi
‑
Fi的情况下，可以扫描并收集周围的AP信号，从而将这些能够标示AP的数据发送到位置服务器。服务器检索出每一个AP的地理位置，并结合每个信号的强弱程度，计算出设备的地理位置并返回到用户设备。
[0003]在Wi
‑
Fi定位方法中，服务器如何基于无线设备扫描到的每个AP的信号的强度来确定无线设备到每个无线AP的距离，将是Wi
‑
Fi定位方法的准确性的关键。但是，在实际应用的场景下，无线设备接收到的各个AP的信号的信号强度之间都是相互关联的，且各个信号之间还会存在干扰，如果不基于这些因素来对计算出的距离进行修正，则很难保证距离的精度。因此，期待一种Wi
‑
Fi定位的方案。

技术实现思路
<br/>[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种Wi
‑
Fi定位方法、Wi
‑
Fi定位系统和电子设备，其考虑到无线设备接收到的各个无线AP所发射的信号的强度之间都是相互关联的，且各个信号之间是存在干扰的，因此，本申请在基于无线设备扫描到的每个AP的信号的强度来确定无线设备到每个无线AP的距离的情况后，基于各个AP的信号强度之间的关联与共信道干扰模型来对计算出的定位距离进行修正，通过这样的方式，可以使得Wi
‑
Fi定位的准确性更高。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种Wi
‑
Fi定位方法，其包括：
[0006]获取待定位的无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度；
[0007]将所接收到的每个所述无线AP的信号强度构造成信号强度向量后乘以其自身的转置以获得信号强度关联矩阵，其中，所述信号强度关联矩阵中每个位置的特征值用于表示各个无线AP的信号强度之间的关联；
[0008]将所述信号强度关联矩阵输入卷积神经网络以获得信号强度关联特征图；
[0009]基于各个所述无线AP之间的共信道干扰模型，计算所述信号强度关联特征图中各个位置的特征值对应的修正值以获得修正特征图，其中，所述修正值基于无线AP之间的发射功率之间的差值、无线AP的发射功率和所述信号强度关联特征图中各个位置的特征值生成；
[0010]基于待定位的所述无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度和各个所述AP的
发射功率，计算所述无线设备到各个所述无线AP之间的距离，以获得由多个距离组成的距离向量；以及
[0011]将所述距离向量与所述修正特征图进行矩阵相乘，以获得修正距离向量，其中，所述修正距离向量中各个位置的特征值为所述无线设备到相应的所述无线AP之间的修正距离值。
[0012]在上述Wi
‑
Fi定位方法中，将所述信号强度关联矩阵输入卷积神经网络以获得信号强度关联特征图，包括：所述卷积神经网络以如下公式对所述信号强度关联矩阵进行处理以获得所述信号强度关联特征图；其中，所述公式为：
[0013]f
i
＝tanh(N
i
×
f
i_1
+B
i
)
[0014]其中，f
i_1
为第i层卷积神经网络的输入，f
i
为第i层卷积神经网络的输出，N
i
为第i层卷积神经网络的卷积核，且B
i
为第i层神经网络的偏置向量，tanh表示非线性激活函数。
[0015]在上述Wi
‑
Fi定位方法中，基于各个所述无线AP之间的共信道干扰模型，计算所述信号强度关联特征图中各个位置的特征值对应的修正值以获得修正特征图，包括：基于各个所述无线AP之间的共信道干扰模型，以如下公式计算所述信号强度关联特征图中各个位置的特征值对应的修正值以获得修正特征图；所述公式为：
[0016][0017]其中F'
ij
为所述修正特征图的每个位置的特征值，F
ij
为所述信号强度关联特征图的每个位置的特征值，h
ij
为第i个无线AP与第j个无线AP之间的发射功率差值，且P
i
和P
j
分别为第i个无线AP与第j个无线AP的发射功率，σ2表示加性白高斯噪声的功率。
[0018]在上述Wi
‑
Fi定位方法中，基于待定位的所述无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度和各个所述AP的发射功率，计算所述无线设备到各个所述无线AP之间的距离，包括：基于待定位的所述无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度、各个所述AP的发射功率和所述无线设备的接收功率，计算所述无线设备到各个所述无线AP之间在自由空间中的距离。
[0019]在上述Wi
‑
Fi定位方法中，基于所述修正特征图对所述距离向量中各个位置的距离值进行修正以获得修正距离向量，包括：将所述距离向量与所述修正特征图进行矩阵相乘以获得修正距离向量。
[0020]在上述Wi
‑
Fi定位方法中，将所述距离向量与所述修正特征图进行矩阵相乘以获得修正距离向量，包括：以如下公式将所述距离向量与所述修正特征图进行矩阵相乘以获得修正距离向量；所述公式为：
[0021]y
i
(t)＝x
i
(t)
×
sigmoid(M
T*C
)
[0022]其中，M
T*C
为所述修正特征图，sigmoid为非线性激活函数用于将所述修正特征图转换到概率空间，x
i
(t)表示所述距离向量中各个位置的特征值，y
i
(t)表示所述修正距离向量中各个位置的特征值。
[0023]根据本申请的另一方面，一种Wi
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Fi定位系统，其包括：
[0024]信号强度获取单元，用于获取待定位的无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度；
[0025]关联矩阵生成单元，用于将所接收到的每个所述信号强度获取单元获取的所述无线AP的信号强度构造成信号强度向量后乘以其自身的转置以获得信号强度关联矩阵，其中，所述信号强度关联矩阵中每个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种Wi
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Fi定位方法，其特征在于，包括：获取待定位的无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度；将所接收到的每个所述无线AP的信号强度构造成信号强度向量后乘以其自身的转置以获得信号强度关联矩阵，其中，所述信号强度关联矩阵中每个位置的特征值用于表示各个无线AP的信号强度之间的关联；将所述信号强度关联矩阵输入卷积神经网络以获得信号强度关联特征图；基于各个所述无线AP之间的共信道干扰模型，计算所述信号强度关联特征图中各个位置的特征值对应的修正值以获得修正特征图，其中，所述修正值基于无线AP之间的发射功率之间的差值、无线AP的发射功率和所述信号强度关联特征图中各个位置的特征值生成；基于待定位的所述无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度和各个所述AP的发射功率，计算所述无线设备到各个所述无线AP之间的距离，以获得由多个距离组成的距离向量；以及将所述距离向量与所述修正特征图进行矩阵相乘，以获得修正距离向量，其中，所述修正距离向量中各个位置的特征值为所述无线设备到相应的所述无线AP之间的修正距离值。2.根据权利要求1所述的Wi
‑
Fi定位方法，其中，将所述信号强度关联矩阵输入卷积神经网络以获得信号强度关联特征图，包括：所述卷积神经网络以如下公式对所述信号强度关联矩阵进行处理以获得所述信号强度关联特征图；其中，所述公式为：f
i
＝tanh(N
i
×
f
i_1
+B
i
)其中，f
i_1
为第i层卷积神经网络的输入，f
i
为第i层卷积神经网络的输出，N
i
为第i层卷积神经网络的卷积核，且B
i
为第i层神经网络的偏置向量，tanh表示非线性激活函数。3.根据权利要求1所述的Wi
‑
Fi定位方法，其中，基于各个所述无线AP之间的共信道干扰模型，计算所述信号强度关联特征图中各个位置的特征值对应的修正值以获得修正特征图，包括：基于各个所述无线AP之间的共信道干扰模型，以如下公式计算所述信号强度关联特征图中各个位置的特征值对应的修正值以获得修正特征图；所述公式为：其中F
′
ij
为所述修正特征图的每个位置的特征值，F
ij
为所述信号强度关联特征图的每个位置的特征值，h
ij
为第i个无线AP与第j个无线AP之间的发射功率差值，且P
i
和P
j
分别为第i个无线AP与第j个无线AP的发射功率，σ2表示加性白高斯噪声的功率。4.根据权利要求1所述的Wi
‑
Fi定位方法，其中，基于待定位的所述无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度和各个所述AP的发射功率，计算所述无线设备到各个所述无线AP之间的距离，包括：基于待定位的所述无线设备所接收到的每个无线AP的信号强度、各个所述AP的发射功率和所述无线设备的接收功率，计算所述无线设备到各个所述无线AP之间在自由空间中的
距离。5.根据权利要求1所述的Wi
‑
Fi定位方法，其中，基于所述修正特征图对所述距离向量中各个位置的距离值进行修正以获得修正距离向量，包括：将所述距离向量与所述修正特征图进行矩阵相乘以获得修正距离向量。6.根据权利要求5所述的Wi
‑
Fi定位方法，其中，将所述距离向量与所述修正特征图进行矩阵相乘以获得修正距离向量，包括：以如下公式将所述距离向量与所述修正特征图进行矩阵相乘以获得修正距离向量；所述公式为：y

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海水，
申请(专利权)人：黎川县达海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：