一种基于众包轨迹数据的无监督室内定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于众包轨迹数据的无监督室内定位方法，利用行人的众包轨迹，减少定位方法对大量先验知识的依赖，从而降低定位方法的部署和使用成本。与传统的无监督室内定位算法相比：离线阶段的预处理以及在线阶段的角度匹配，降低了定位方法的实时定位时间并提高了定位精度；在线阶段使用的BSF，无需考虑系统的线性与非线性以及噪声的高斯与非高斯性，从而使得本发明专利技术方法更加接近真实的后验分布。由于这两个方面的改进，使得本发明专利技术公布的室内定位方法的定位精度比传统无监督室内定位系统和方法的定位精度要高。统和方法的定位精度要高。统和方法的定位精度要高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于众包轨迹数据的无监督室内定位方法


[0001]本专利技术涉及物联网
，尤其涉及一种基于众包轨迹数据的无监督室内定位方法。

技术介绍

[0002]随着室内环境中基于位置的服务(LBS)、消防紧急救援与机器人自主导航应用的快速发展，对高精度、低成本、易维护的室内定位服务需求变得越来越强烈。在过去的十年之中，基于WiFi、射频识别技术(RFID)、超宽带(UWB)、磁场、蓝牙等技术的众多室内定位技术得到了快速的发展。与基于几何方法的无线信号定位技术相比，基于位置指纹的无线信号定位技术无需接入点(AP)或锚点(Beacon)的具体位置、设备发射功率等信息即可实现定位，具有更简单的实现方式和较高的灵活性。因此，基于位置指纹的无线信号指纹定位技术越来越受到青睐。然而，无线信号指纹定位中最重要和困难的工作就是指纹地图的训练和维护工作。现阶段的信号指纹地图构建工作需要专业人员进行测绘标定，并且需要不断进行更新来保持信号指纹地图的定位性能，面临着高时间成本和高人力成本的问题，降低了信号指纹定位技术的普适性。
[0003]基于惯性传感器的定位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于众包轨迹数据的无监督室内定位方法，其特征在于，包括：离线阶段对众包轨迹数据采集处理和在线阶段对目标实时跟踪；一、离线阶段，具体步骤包括：1
‑
1.行人在一个含有AP的环境下，手持具备WiFi和IMU传感器的手机，在其感兴趣的区域采集WiFi接收信号强度，随着行人运动，手机即可采集到一条RSS+IMU众包轨迹数据,其中包含了RSS数据和IMU数据；最终，获得覆盖所有区域的众包轨迹数据；1
‑
2.获得的RSS+IMU众包轨迹数据需要根据行人的步长进行分割；1
‑
3.因为分割好的众包轨迹数据中的运动向量含有大量的噪音，所以对数据进行预处理，减少噪音对整体离线数据集的影响；二、在线阶段，具体步骤包括：2
‑
1.在行人行走的过程中，手机获取并采集的RSS+IMU众包轨迹数据，经过PDR算法的处理得到在线阶段的{z
t
‑1,z
t
，u
t
‑1}数据，其中z
t
‑1和z
t
是在线阶段时间间隔t测量的RSS序列，u
t
‑1是由IMU数据计算的运动向量；2
‑
2.手机传感器得到的z
t
‑1,z
t
序列带入到1
‑
3所获得的离线数据中，通过KNN算法进行特征匹配和角度匹配，获得观测运动向量然后结合在线阶段得到的u
t
‑1带入到自举滤波器中，从而估计当前用户的位置。2.根据权利要求1所述的一种基于众包轨迹数据的无监督室内定位方法，其特征在于，所述的IMU传感器由加速度传感器、陀螺仪以及磁力计三部分组成；随着行人的运动，以上三种传感器以固定频率记录了其在物理作用下的数据信息。3.根据权利要求2所述的一种基于众包轨迹数据的无监督室内定位方法，其特征在于，步骤1
‑
2具体方法如下：获得的RSS+IMU众包轨迹数据需要根据行人的步长进行分割，在PDR算法的处理下，将所有采集到的RSS+IMU众包轨迹数据分割为了以下三元组在1
‑
1基础上，得到了加速度传感器的数据、陀螺仪的数据以及磁力计的数据；利用加速度传感器数据，PDR算法的步长推算计算出运动步长，利用陀螺仪数据和磁力计数据，PDR算法的方向推算计算出行人的转角；离线阶段的由下列公式得出：其中，position
t
和position
t
‑1是时间间隔t前后所在的行人位置。4.根据权利要求3所述的一种基于众包轨迹数据的无监督室内定位方法，其特征在于，步骤1
‑
3具体方法如下：离线阶段，手机中的IMU传感器易受环境影响，采集的数据含有大量的噪音，需要对步骤1
‑
2分割后的运动向量进行预处理，减少噪音对整体离线数据集的影响；步骤3.1，降维处理；高维的RSS数据会干扰智能手机的实时操作；此外，步骤1
‑
2分割好的众包轨迹数据中的RS...

【专利技术属性】
技术研发人员：申兴发，李创，刘洺辛，叶岩明，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：