【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及定位，尤其涉及一种基于wifi的定位系统及其定位方法。
技术介绍
1、传统的定位方法主要依赖于全球定位系统(gps)，但在室内环境或高楼大厦内，gps信号可能受到阻挡而无法提供精确的位置信息。因此，室内的定位技术成为一个备受关注的领域。已有的定位技术包括基于蓝牙、红外线和超声波等，但它们往往需要额外的硬件设备，增加了成本和复杂性。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种基于wifi的定位方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于wifi的定位方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：对待定位区域进行wifi接入处理，得到待定位wifi接入点；通过待定位wifi接入点对待定位区域进行wifi信号采集，得到wifi信号强度信息数据；
4、步骤s2：对wifi信号强度信息数据进行位置关联匹配，得到wifi信号匹配指纹库；
5、步骤s3：获取实时wifi信号强度数据，根据wifi信号匹配指纹库对实时wifi信号强度数据进行信号定位处理，得到wifi定位结果；
6、步骤s4：对wifi定位结果进行偏离评估检测，得到wifi定位偏离结果；并对wifi定位偏离结果进行位置修正处理，得到wifi定位优化结果。
7、本专利技术首先通过对待定位区域进行wifi接入处理，这意味着识别和配置wifi接入点，以建立通信连接。接着，通过这些待定位wifi接入点对待定位区域进行wifi信号采集，即收
8、优选地，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：对待定位区域进行wifi自适应接入采样，得到wifi自适应接入采样点；
10、步骤s12：对wifi自适应接入采样点进行传播路径模拟调整，得到wifi采样调整点；
11、步骤s13：对wifi采样调整点进行边缘计算，得到wifi采样边缘优化点；
12、步骤s14：对wifi采样边缘优化点进行实时学习接入反馈，得到待定位wifi接入点；
13、步骤s15：通过待定位wifi接入点对待定位区域进行wifi信号采集，得到待定位wifi信号；
14、步骤s16：对待定位wifi信号进行信号强度检测，得到wifi信号强度信息数据。
15、本专利技术首先通过对待定位区域进行wifi自适应接入采样，这有助于识别待定位区域对wifi信号的位置感知能力，通过收集大量wifi信号数据，并捕捉待定位区域内的wifi接入点(ap)位置和信号强度，这些采样点不仅提供了对wifi信号覆盖的全面了解，还为后续的定位和信号强度预测提供了重要的数据基础。通过采集数据，能够了解信号随距离、障碍物和干扰因素的变化，从而实现更准确的定位和连接。同时，通过对wifi自适应接入采样点进行传播路径模拟调整，这样能够更精确地模拟wifi信号在空间中的传播。通过模拟wifi信号在不同环境中的传播路径，能够更好地理解wifi信号的衰减和多径效应，从而提高定位精度。这一步的效果在于优化wifi信号接入采样点，使其更贴近实际环境，为后续的边缘计算优化提供更准确的输入。其次，通过对调整后的wifi采样调整点进行边缘计算，以识别和优化信号边缘部分的特性。这包括处理信号的边界、过渡区域和混合信号，以提高定位的准确性。通过边缘计算，能够更好地处理wifi信号的不稳定性和多样性，确保在边缘条件下也能实现可靠的定位。然后，通过对wifi采样边缘优化点进行实时学习接入反馈，有助于不断改进wifi接入点，通过实时学习，可以自动调整wifi信号接入点，以适应不断变化的环境和网络条件。这一步的效果在于使wifi接入点具有自适应性，能够实现实时更新，从而提高定位精度并降低误差。接下来，通过使用待定位wifi接入点对待定位区域进行wifi信号采集，以获取特定位置的wifi信号数据，包括信号强度和其他特征，这些数据将用于后续的定位计算，以确定设备或用户的位置。最后，通过对采集得到的待定位wifi信号进行信号强度检测，这一步的效果能够分析收集到的wifi信号数据，以确定信号强度的值，并获取其相对应的位置信息。通过测量信号的强度，能够确定设备或用户相对于wifi接入点的距离，从而实现定位目标。
16、优选地，步骤s11包括以下步骤：
17、步骤s111：对待定位区域进行wifi密度流动检测，得到待定位wifi密度流动区域；
18、步骤s112：利用wifi密度流动计算公式对待定位wifi密度流动区域进行流动计算，得到wifi密度流动值；
19、步骤s113：根据预设的wifi密度流动阈值对wifi密度流动值进行判断，当wifi密度流动值大于或等于预设的wifi密度流动阈值时，则将wifi密度流动值对应的待定位wifi密度流动区域标记为密度高流动性区域；当wifi密度流动值小于预设的wifi密度流动阈值时，则将wifi密度流动值对应的待定位wifi密度流动区域标记为密度低流动性区域；
20、步骤s114：对密度高流动性区域进行动态区域划分处理，得到wifi动态子区域；
21、步骤s115：对wifi动态子区域进行wifi自适应接入采样，得到wifi自适应接入采样点。
22、本专利技术首先通过对待定位区域进行wifi密度流动检测，这样能够识别待定位区域内的wifi密度流动情况。这一步的效果在于确定哪些待定位区域在wifi信号的强度和连接情况上具有较大的变化和流动性。通过识别这些流动性区域，可以更好地理解wifi信号的动态性，有助于后续的定位和连接决策。其次，通过使用合适的wifi密度流动计算公式对检测到的待定位wifi密度流动区域进行流本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于WiFi的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于WiFi的定位方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于WiFi的定位方法，其特征在于，步骤S11包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于WiFi的定位方法，其特征在于，步骤S112中的WiFi密度流动计算公式具体为：
5.根据权利要求2所述的基于WiFi的定位方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于WiFi的定位方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于WiFi的定位方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于WiFi的定位方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于WiFi的定位方法，其特征在于，步骤S42中的定位偏移程度计算公式具体为：
10.一种基于WiFi的定位系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于WiFi的定位方法，该基于W
...【技术特征摘要】
1.一种基于wifi的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于wifi的定位方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于wifi的定位方法，其特征在于，步骤s11包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于wifi的定位方法，其特征在于，步骤s112中的wifi密度流动计算公式具体为：
5.根据权利要求2所述的基于wifi的定位方法，其特征在于，步骤s12包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐远兵，许文，刘俊勇，
申请(专利权)人：深圳市智宇盟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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