基于指纹匹配的制造技术

本发明专利技术提供了一种基于指纹匹配的

【技术实现步骤摘要】
基于指纹匹配的WiFi定位方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术涉及物体定位
，尤其涉及一种基于指纹匹配的
WiFi
定位方法
、
装置
、
设备和介质
。

技术介绍

[0002]近年来，随着无线通信技术与互联网的不断发展，室外定位技术已相对成熟，但在室内环境中，在建筑物的遮挡和信号干扰等因素的影响下，导致室外定位技术无法有效的运用在室内环境中，故当前对高精度和高可靠性的室内定位技术的需求也在不断攀升
。
[0003]当前，在室内定位领域的众多定位技术中，由于无线保真（
wireless fidelity, WiFi
）室内技术能有效利用广泛分布的
WiFi
网络，提供了低成本和方便实施的条件，使得基于
WiFi
接收信号强度指示（
received signal strength indicator, RSSI
）的指纹匹配定位技术成为了近年来研究室内定位的热点，然而在复杂的室内环境中，难免会存在物体遮挡而导致的
WiFi
无线接入点（
access point, AP
）的信号发生波动的情况，从而会影响
WiFi
定位技术的定位精度
。

技术实现思路

[0004]以下是对本文详细描述的主题的概述
。
本概述并非是为了限制权利要求的保护范围
。
[0005]本专利技术实施例提供了一种基于指纹匹配的
WiFi
定位方法
、
电子设备和介质，旨在解决现有技术中无线接入点的信号发生波动，影响
WiFi
定位技术的定位精度的技术问题，能够提高
WiFi
定位技术的精度和鲁棒性
。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施例的第一方面提出了一种基于指纹匹配的
WiFi
定位方法，包括：获取
m
个无线接入点的参考信号强度，根据
m
个所述参考信号强度进行子指纹库构建处理，以得到个子指纹库；
[0007]获取
m
个所述无线接入点的接收信号强度，根据
m
个所述接收信号强度进行位置子指纹构建处理，以得到个位置子指纹；
[0008]根据个所述子指纹库和个所述位置子指纹得到个子空间，并分别在个所述子空间中根据对应的信号强度欧氏距离确定出
K
个邻近参考点坐标；
[0009]分别根据个所述子空间对应的
K
个所述邻近参考点坐标进行加权计算，得到个粗定位位置坐标，并根据个所述粗定位位置坐标得到目标定位位置坐标
。
[0010]在一些实施例中，所述分别在个所述子空间中根据对应的信号强度欧氏距离确定出
K
个邻近参考点坐标，包括：
[0011]分别在个所述子空间中进行以下步骤：
[0012]计算所述子空间对应的多个所述参考信号强度与多个所述接收信号强度之间的
欧氏距离；从多个所述欧氏距离中确定出最小欧氏距离；计算多个所述欧氏距离与所述最小欧氏距离之间的距离差值；根据多个所述距离差值确定出所述子空间对应的
K
个邻近参考点坐标
。
[0013]在一些实施例中，所述根据多个所述距离差值确定出所述子空间对应的
K
个邻近参考点坐标，包括：获取目标界限值；根据所述目标界限值对多个所述距离差值进行数据筛选处理，以从多个所述距离差值中获取
K
个小于或者等于所述目标界限值的目标距离差值；将
K
个所述目标距离差值对应的参考点的位置坐标确定为邻近参考点坐标
。
[0014]在一些实施例中，所述获取
m
个无线接入点的参考信号强度，根据
m
个所述参考信号强度进行子指纹库构建处理，以得到个子指纹库，包括：
[0015]获取指纹库数据，所述指纹库数据包括多个参考点的位置坐标和参考指纹信息，所述参考指纹信息包括
m
个无线接入点的参考信号强度；遍历
m
个所述参考信号强度，并在遍历过程中根据除当前遍历对象外的（
m
‑1）个所述参考信号强度构建子指纹库，以得到个所述子指纹库
。
[0016]在一些实施例中，所述获取
m
个所述无线接入点的接收信号强度，根据
m
个所述接收信号强度进行位置子指纹构建处理，以得到个位置子指纹，包括：
[0017]获取当前位置接收到的位置指纹信息，所述位置指纹信息包括
m
个所述无线接入点的接收信号强度；遍历
m
个所述接收信号强度，并在遍历过程中根据除当前遍历对象外的（
m
‑1）个所述接收信号强度构建位置子指纹，以得到个所述位置子指纹
。
[0018]在一些实施例中，所述分别根据个所述子空间对应的
K
个所述邻近参考点坐标进行加权计算，得到个粗定位位置坐标，包括：
[0019]分别在个所述子空间中进行以下步骤：
[0020]基于预设的坐标估计表达式和所述欧氏距离，对所述子空间对应的
K
个所述邻近参考点坐标进行加权计算，得到所述子空间对应的粗定位位置坐标，所述坐标估计表达式如下：，
[0021]其中，为所述粗定位位置坐标，为所述邻近参考点坐标，为所述邻近参考点坐标对应的所述欧氏距离
。
[0022]在一些实施例中，所述根据个所述粗定位位置坐标得到目标定位位置坐标，包括：
[0023]基于预设的平均滤波表达式，对个所述粗定位位置坐标进行平均计算，
[0024]得到目标定位位置坐标，所述平均滤波表达式如下：，
[0025]其中，为目标定位位置坐标，为所述粗定位位置坐标，为所述粗定位位置坐标的个数
。
[0026]为实现上述目的，本专利技术实施例的第二方面提出了一种基于指纹匹配的
WiFi
定位装置，包括：子指纹库构建模块，用于获取
m
个无线接入点的参考信号强度，根据
m
个所述参考信号强度进行子指纹库构建处理，以得到个子指纹库；
[0027]位置子指纹确定模块，用于获取
m
个所述无线接入点的接收信号强度，根据
m
个所述接收信号强度进行位置子指纹构建处理，以得到个位置子指纹；
[0028]邻近坐标确定模块，用于根据个所述子指纹库和个所述位置子指纹得到个子空间，并分别在个所述子空间中根据对应的信号强度欧氏距离确定出
K
个邻近参考点坐标；
[0029]目标位置确定模块，用于分别根据个所述子空间对应的
K
个所述邻近参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于指纹匹配的
WiFi
定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取
m
个无线接入点的参考信号强度，根据
m
个所述参考信号强度进行子指纹库构建处理，以得到个子指纹库；获取
m
个所述无线接入点的接收信号强度，根据
m
个所述接收信号强度进行位置子指纹构建处理，以得到个位置子指纹；根据个所述子指纹库和个所述位置子指纹得到个子空间，并分别在个所述子空间中根据对应的信号强度欧氏距离确定出
K
个邻近参考点坐标；分别根据个所述子空间对应的
K
个所述邻近参考点坐标进行加权计算，得到个粗定位位置坐标，并根据个所述粗定位位置坐标得到目标定位位置坐标
。2.
根据权利要求1所述的基于指纹匹配的
WiFi
定位方法，其特征在于，所述分别在个所述子空间中根据对应的信号强度欧氏距离确定出
K
个邻近参考点坐标，包括：分别在个所述子空间中进行以下步骤：计算所述子空间对应的多个所述参考信号强度与多个所述接收信号强度之间的欧氏距离；从多个所述欧氏距离中确定出最小欧氏距离；计算多个所述欧氏距离与所述最小欧氏距离之间的距离差值；根据多个所述距离差值确定出所述子空间对应的
K
个邻近参考点坐标
。3.
根据权利要求2所述的基于指纹匹配的
WiFi
定位方法，其特征在于，所述根据多个所述距离差值确定出所述子空间对应的
K
个邻近参考点坐标，包括：获取目标界限值；根据所述目标界限值对多个所述距离差值进行数据筛选处理，以从多个所述距离差值中获取
K
个小于或者等于所述目标界限值的目标距离差值；将
K
个所述目标距离差值对应的参考点的位置坐标确定为邻近参考点坐标
。4.
根据权利要求1所述的基于指纹匹配的
WiFi
定位方法，其特征在于，所述获取
m
个无线接入点的参考信号强度，根据
m
个所述参考信号强度进行子指纹库构建处理，以得到个子指纹库，包括：获取指纹库数据，所述指纹库数据包括多个参考点的位置坐标和参考指纹信息，所述参考指纹信息包括
m
个无线接入点的参考信号强度；遍历
m
个所述参考信号强度，并在遍历过程中根据除当前遍历对象外的（
m
‑1）个所述参考信号强度构建子指纹库，以得到个所述子指纹库
。5.
根据权利要求1所述的基于指纹匹配的
WiFi
定位方法，其特征在于，所述获取
m
个所述无线接入点的接收信号强度，根据
m
个所述接收信号强度进行位置子指纹构...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兴，戴鹏，张宜旺，田志宏，周兴彪，何道敬，陈镭，童超，夏修理，戴明哲，王旭东，
申请(专利权)人：华润智算科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：