一种静止状态下基于移动窗信号处理的SAWKNN室内定位方法技术

本发明专利技术公开了一种静止状态下基于移动窗信号处理的SAWKNN室内定位方法，具体采用移动窗和均值累计法提升位置指纹接收信号强度指数(Receive Signal Strength Index，RSSI)的稳定性，再利用自适应加权K最近邻(self

【技术实现步骤摘要】
一种静止状态下基于移动窗信号处理的SAWKNN室内定位方法


[0001]本专利技术设计一种静止状态下基于移动窗信号处理的SAWKNN室内定位方法，该方法通过利用定位过程中存在的静止状态，利用移动窗信号处理方法加强位置指纹稳定性，再结合SAWKNN算法进行定位，属于定位技术和智能感知与信息处理领域

技术介绍

[0002]目前，近年来随着移动终端的发展，基于位置服务(location
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based service， LBS)的需求得到了爆炸性增长，LBS的相关应用已经成为工业生产和日常生活中不可或缺的一部分。用于室外定位的全球定位导航系统(GPS)和北斗导航定位系统已经十分完善和成熟了，能以较低廉的价格提供较高的精度。所以最常见的地图导航，公交车位置实时播报、共享车辆指定的租借归还位置等LBS都是基于GPS或北斗导航定位系统来开发应用的。伴随着5G网络和物联网等技术的发展，室内定位的需要也呈现了爆发式增长。
[0003]GPS等系统其所依赖的卫星信号很容易被建筑物等墙体阻挡，导致在室内环境中定位精度会大打折扣，在室内定位应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种静止状态下基于移动窗信号处理的SAWKNN室内定位方法。其特征在于，利用定位中存在的静止状态，采用基于移动窗信号处理的方法和SAWKNN相结合的方式来实现室内定位，过程如下：离线阶段：(1)、在需要定位的区域提前完成坐标系、参考点和AP设备的部署；(2)、在每个参考点进行连续多次的位置指纹采集工作；(3)、对采集到的指纹信号进行处理，去除异常的位置指纹，将正常指纹信号取均值作为离线数据；在线阶段：(4)、移动终端发起定位请求后在静止状态下采集指纹信号；(5)、采用移动窗和均值累计法处理原始指纹信号，提升位置指纹稳定性，再计算采集到的指纹与离线数据库各参考点指纹的相似度差异dif；(6)、利用SAWKNN算法计算K值，再通过在线数据与离线数据中相似度差异最小的K个参考点来计算定位坐标，完成定位。2.根据权利要求1所述的一种静止状态下基于移动窗信号处理的SAWKNN室内定位方法。其特征在于，静态移动窗信号处理的SAWKNN定位方法步骤如下：第一步：通过在室内定位的环境中实现坐标系的建立以及各参考点和AP设备的部署，并记录各参考点坐标和AP设备的MAC地址；第二步：利用移动终端在部署好的各参考点实现连续多次的位置指纹采集工作，并进行记录；第三步：对获取到的指纹信号进行处理，舍弃异常的指纹信号，将记录到的其他指纹信号取均值并建成离线数据库；第四步：移动终端发起定位请求后开始在静止状态下进行指纹信号的采集工作：第五步：采用移动窗处理原始指纹信号，提升位置指纹稳定性，再利用均值累计法进一步提升位置指纹稳定性，然后计算在线指纹与离线数据库各参考点指纹的相似度差异dif；第六步：利用SAWKNN算法中的自适应方法计算所需的K值，再通过在线数据与离线数据中相似度差异最小的K个参考点，使用SAWKNN算法求得定位坐标，实现定位。3.权利要求1所述的一种静止状态下基于移动窗信号处理的SAWKNN室内定位方法，其特征在于，在需要定位的室内环境中提前部署好坐标系、参考点、AP设备，将采集到的数据取出异常值后取均值，建立离线库。4...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡久松，胡聪崴，熊澳，邹豪杰，
申请(专利权)人：湖南工业大学，
类型：发明
国别省市：