基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，所述方法通过超宽带UWB基站采集室内各目标点与UWB基站间的距离数据，并获取各目标点的信号强度，根据距离数据和信号强度构造UWB距离指纹库；利用便携式标签采集实时UWB数据，将实时UWB数据与UWB距离指纹库中的指纹库信息进行特征匹配，获得UWB单点定位结果；对各目标点的各UWB单点定位结果进行连续单点序列化，获得室内实时定位结果，能够在复杂场景下实现实时定位，提升了定位精度和稳定性，在保证匹配效率的同时，增大了指纹匹配的成功率，不需要额外部署其他设备烧写调试，部署成本较低，提高了基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位速度和效率。纹和序列匹配的室内定位速度和效率。纹和序列匹配的室内定位速度和效率。

【技术实现步骤摘要】
基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法


[0001]本专利技术涉及室内定位
，尤其涉及一种基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法。

技术介绍

[0002]随着物联网设备和技术的蓬勃发展，逐渐迎来了一个万物互联的时代，人们对室内场景下的服务需求越来越高，对用户所处室内位置的分辨，也有助于为其提供针对性的智能位置服务；坐在书桌前，可能需要亮起一盏台灯；进入仓库，可能需要下单、取货和发货；踏入危险作业区域，可能需要及时示警；而由于室内环境的复杂度更高、布局更加多样，同时存在信号遮挡以及传播损耗等问题，使得国内外室内定位领域的研究更倾向于特定的定位场景，缺少泛用性，而部分如WIFI和蓝牙定位技术在室内部署上虽然兼具低成本、高适应性的特点，精度上却难以满足室内定位需求；因此，如何在保证精度的基础上，提升定位方法的场景适应力，降低定位成本，是当前室内定位领域面临的主要问题。
[0003]目前室内定位领域可以使用的方法非常丰富，它们大体可以被分为基于光学、射频、各类传感器以及多源融合定位四个方面；光学定位在室内定位领域的应用可以分为可见光和非可见光，可见光如成像定位，或是利用经过调制的白光发光二极管(Light Emitting Diode，LED)信号解算对应位置信息，非可见光如红外线定位技术等，基于光学的定位方法往往需要配置昂贵的设备，难以解决光信号遮挡问题的同时还会涉及用户隐私问题；基于射频的室内定位技术是应用最广泛的定位技术，蓝牙、无线保真(Wireless Fidelity，WIFI)、毫米波以及超宽带(Ultra Wide Band，UWB)等都属于这一类；这些技术主要利用几何测量法和位置指纹法两类方法来实现室内定位，几何测量法的性能取决于接收信号传播模型的精度，但是容易受多径效应及非视距传播的影响；传统行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)领域，往往在步态检测、步长估计和航向估计三个方向进行研究和挖掘，由于三个步骤产生的误差会累计，同时受限与传感器精度，传统PDR往往使用条件苛刻；多元融合定位技术一定程度上弥补了室内定位系统中单一定位方式的局限性，理论上能充分利用各定位源的优势，但是引入了额外的设备会带来额外成本，并且融合方法的选择和设计也极大的影响了定位精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，旨在解决现有技术中室内定位存在测试成本高昂，测试精度容易受到多径效应、非视距传播以及不同融合设计的影响，无法保证测试精度，实时性较差，定位稳定性较差的技术问题。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，所述基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法包括以下步骤：
[0006]通过超宽带UWB基站采集室内各目标点与UWB基站间的距离数据，并获取各目标点
的信号强度，根据所述距离数据和所述信号强度构造UWB距离指纹库；
[0007]利用便携式标签采集实时UWB数据，将所述实时UWB数据与所述UWB距离指纹库中的指纹库信息进行特征匹配，获得UWB单点定位结果；
[0008]对各目标点的各UWB单点定位结果进行连续单点序列化，获得室内实时定位结果。
[0009]可选地，所述通过超宽带UWB基站采集室内各目标点与UWB基站间的距离数据，并获取各目标点的信号强度，根据所述距离数据和所述信号强度构造UWB距离指纹库，包括：
[0010]通过超宽带UWB基站采集室内待定位区域中预设栅格点位的各目标点与UWB基站间的距离数据；
[0011]获取各目标点的信号强度，根据所述距离数据构建横轴，根据所述信号强度构建纵轴，根据所述横轴和所述纵轴绘制特征点图，根据各目标点的特征点图构造UWB距离指纹库。
[0012]可选地，所述利用便携式标签采集实时UWB数据，将所述实时UWB数据与所述UWB距离指纹库中的指纹库信息进行特征匹配，获得UWB单点定位结果，包括：
[0013]利用便携式标签采集实时UWB数据，将所述实时UWB数据进行聚类优化降维，获得降维后的指纹数据；
[0014]获取室内平面图，建立所述指纹数据与所述室内平面图的绝对位置的映射关系，将所述映射关系存储到所述UWB距离指纹库；
[0015]将所述实时UWB数据与所述UWB距离指纹库中的指纹库信息进行特征匹配，获得UWB单点定位结果。
[0016]可选地，所述对各目标点的各UWB单点定位结果进行连续单点序列化，获得室内实时定位结果，包括：
[0017]获取各目标点的各UWB单点定位结果对应的指纹匹配时间序列；
[0018]根据所述指纹匹配时间序列采集对应的待匹配序列，对所述待匹配序列进行变化趋势分析，获得候选序列；
[0019]遍历所有的候选序列，计算所述待匹配序列与所述候选序列之间的动态时间规整DTW值，将DTW值最小的候选序列的终点映射为对应的地图坐标，将各目标点的地图坐标作为室内实时定位结果。
[0020]可选地，所述获取各目标点的各UWB单点定位结果对应的指纹匹配时间序列，包括：
[0021]以各目标点的各UWB单点定位结果中任一点为起点，记录所述起点的聚类中心坐标；
[0022]根据所述聚类中心坐标将所述起点所在预设范围内的其他点作为后继节点；
[0023]根据预设时间间隔、所述起点和所述后继节点生成若干段长度为预设时间间隔的指纹匹配时间序列。
[0024]可选地，所述根据所述指纹匹配时间序列采集对应的待匹配序列，对所述待匹配序列进行变化趋势分析，获得候选序列，包括：
[0025]根据所述指纹匹配时间序列采集预设采集时间内的UWB距离子序列，将所述UWB距离子序列作为待匹配序列，并计算获得所述待匹配序列的当前趋势向量；
[0026]从所述UWB距离指纹库中获取待定定位路径的参考序列，计算获得所述参考序列
的参考趋势向量；
[0027]获取所述当前趋势向量与所述参考趋势向量之间的相似度距离，从所述待匹配序列中筛选出所述相似度距离小于预设相似度距离阈值的序列作为候选序列。
[0028]可选地，所述遍历所有的候选序列，计算所述待匹配序列与所述候选序列之间的动态时间规整DTW值，将DTW值最小的候选序列的终点映射为对应的地图坐标，将各目标点的地图坐标作为室内实时定位结果，包括：
[0029]遍历所有的候选序列，计算所述待匹配序列与所述候选序列分别在距离和信号强度上的动态时间规整DTW值；
[0030]从各DTW值中找到最小DTW值，将所述最小DTW值对应的候选序列作为目标匹配序列；
[0031]获取所述目标匹配序列的终点坐标，将各目标点的终点坐标映射对应的地图坐标作为室内实时定位结果。
[0032]第二方面，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位装置，所述基于UWB距离指纹和序列匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，其特征在于，所述基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法包括：通过超宽带UWB基站采集室内各目标点与UWB基站间的距离数据，并获取各目标点的信号强度，根据所述距离数据和所述信号强度构造UWB距离指纹库；利用便携式标签采集实时UWB数据，将所述实时UWB数据与所述UWB距离指纹库中的指纹库信息进行特征匹配，获得UWB单点定位结果；对各目标点的各UWB单点定位结果进行连续单点序列化，获得室内实时定位结果。2.如权利要求1所述的基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，其特征在于，所述通过超宽带UWB基站采集室内各目标点与UWB基站间的距离数据，并获取各目标点的信号强度，根据所述距离数据和所述信号强度构造UWB距离指纹库，包括：通过超宽带UWB基站采集室内待定位区域中预设栅格点位的各目标点与UWB基站间的距离数据；获取各目标点的信号强度，根据所述距离数据构建横轴，根据所述信号强度构建纵轴，根据所述横轴和所述纵轴绘制特征点图，根据各目标点的特征点图构造UWB距离指纹库。3.如权利要求1所述的基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，其特征在于，所述利用便携式标签采集实时UWB数据，将所述实时UWB数据与所述UWB距离指纹库中的指纹库信息进行特征匹配，获得UWB单点定位结果，包括：利用便携式标签采集实时UWB数据，将所述实时UWB数据进行聚类优化降维，获得降维后的指纹数据；获取室内平面图，建立所述指纹数据与所述室内平面图的绝对位置的映射关系，将所述映射关系存储到所述UWB距离指纹库；将所述实时UWB数据与所述UWB距离指纹库中的指纹库信息进行特征匹配，获得UWB单点定位结果。4.如权利要求1所述的基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，其特征在于，所述对各目标点的各UWB单点定位结果进行连续单点序列化，获得室内实时定位结果，包括：获取各目标点的各UWB单点定位结果对应的指纹匹配时间序列；根据所述指纹匹配时间序列采集对应的待匹配序列，对所述待匹配序列进行变化趋势分析，获得候选序列；遍历所有的候选序列，计算所述待匹配序列与所述候选序列之间的动态时间规整DTW值，将DTW值最小的候选序列的终点映射为对应的地图坐标，将各目标点的地图坐标作为室内实时定位结果。5.如权利要求4所述的基于UWB距离指纹和序列匹配的室内定位方法，其特征在于，所述获取各目标点的各UWB单点定位结果对应的指纹匹配时间序列，包括：以各目标点的各UWB单点定位结果中任一点为起点，记录所述起点的聚类中心坐标；根据所述聚类中心坐标将所述起点所在预设范围内的其他点作为后继节点；根据预设时间间隔、所述起点和所述后继节点生...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛晓光，黄俊辉，刘星宇，朱煜，满伯明，邹凯怡，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：