【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及室内定位，尤其涉及一种基于蓝牙与pdr信息深度融合的室内定位方法。
技术介绍
1、随着智能化技术的飞速发展，人们对于室内空间定位的需求日益增加。而在传统的室内定位方法中，由于室内环境的复杂性和多样性，单一传感器往往难以提供足够准确的位置信息。这促使研究者们不断寻求更为创新和综合的定位方法，以适应不同场景下的定位需求。蓝牙技术和pdr信息作为两种互补的定位手段，各自具有独特的优势。蓝牙信号能够提供相对准确的距离信息，但容易受到建筑结构和其他信号干扰的影响。pdr信息则通过惯性传感器记录用户的步数、方向等信息，但长时间使用会积累误差。因此，将这两者进行深度融合，成为提高室内定位准确性和稳定性的重要途径；因此，专利技术出一种基于蓝牙与pdr信息深度融合的室内定位方法变得尤为重要。
2、经检索，中国专利号cn107015200b公开了室内定位方法，该专利技术虽然降低了运算时间复杂度与参考数据数据库参考数据数量大小的关联性，提升了定位效率，同时还能够自适应的确定k值，有效地提升了定位精度，但是无法灵活地处理用户行为的变化，降低定位平台的适应性，且无法在用户移动过程中及时调整定位模型；此外，现有的室内定位方法不能准确地捕捉不同区域的特征，降低室内位置的判别度，增加位置估计的误差；为此，我们提出一种基于蓝牙与pdr信息深度融合的室内定位方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于蓝牙与pdr信息深度融合的室内定位方法。>
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于蓝牙与pdr信息深度融合的室内定位方法，该定位方法具体步骤如下：
4、(1)采集并预处理蓝牙信号和pdr信息以建立数据集；
5、(2)提取蓝牙信号特征并对pdr信息进行处理与融合；
6、(3)建立室内地图数据结构并依据融合信息动态调整；
7、(4)估计目标初始位置并进行实时定位迭代；
8、(5)依据历史轨迹信息对移动路径进行优化；
9、(6)利用实地测量数据对定位结果进行精度评估并优化。
10、作为本专利技术的进一步方案，步骤(1)中所述蓝牙信号和pdr信息预处理具体步骤如下：
11、步骤一：通过蓝牙模块或传感器设备在室内环境中收集蓝牙信号的强度信息，并按照预设的时间间隔进行采样，以获取离散的蓝牙信号数据并标注，再通过惯性传感器获取多组pdr信息，同时对采集到的各组数据进行时间戳标记；
12、步骤二：根据蓝牙信号的真实强度值以及测量得到的蓝牙信号强度值确定蓝牙信号的初始状态估计和协方差矩阵，并初始化卡尔曼滤波器，在时间更新步骤中，蓝牙信号状态和协方差矩阵通过状态转移矩阵进行预测；
13、步骤三：在测量更新步骤中，通过测量得到的蓝牙信号强度值来修正先前的预测，再重复进行预测和更新步骤，并实时校正蓝牙信号强度的估计，以获取平滑后的蓝牙信号数据；
14、步骤四：在设备静止的情况下，记录加速度计和陀螺仪的输出值以获取对应零偏数据，对采集到的零偏数据进行平均处理以获取对应零偏值，当每次获取新的传感器数据时，从原始数据中减去对应轴上的零偏值以消除误差；
15、步骤五：收集设备在不同方向上的地磁数据并分析，依据分析结果确定地磁传感器在各轴上的误差，再根据误差分析结果对地磁数据进行校正，使用传感器融合算法将不同传感器的信息融合，然后进行实地测量，同时记录相应的步数和pdr信息，并根据实地测量数据对步长信息进行校准，同时调整步长计算的参数；
16、步骤六：对蓝牙信号和pdr信息的时间戳进行同步，并通过插值或者最邻近匹配方法将蓝牙信号和pdr信息对齐，之后通过阈值判定识别蓝牙信号和pdr信息中的异常值并剔除，并将传感器坐标系下的pdr信息转换到地理坐标系后，将各组数据统一为相同的数据格式的数据。
17、作为本专利技术的进一步方案，步骤(2)中所述蓝牙信号特征提取具体步骤如下：
18、步骤1：收集预处理后带有标注的蓝牙信号数据，选择并设计神经网络架构，再将收集的蓝牙信号数据划分为训练集和测试集,将训练集传递给神经网络，并计算神经网络的预测输出，使用交叉熵损失函数比较其输出与真实标签以获取预测损失值，通过链式法则计算损失对模型参数的梯度，并根据计算出的梯度，通过adam优化器更新模型的参数；
19、步骤2：重复对神经网络进行训练，直至达到预设训练次数，或性能不再提升时停止，使用该神经网络对测试集中的蓝牙信号序列进行特征提取，再对提取到的特征进行可视化处理，并通过测试集评估神经网络的性能，检查模型对蓝牙信号的泛化能力；
20、步骤3：根据评估结果对模型进行调优，将训练好的神经网络部署至定位平台中，对新的蓝牙信号序列进行特征提取。
21、作为本专利技术的进一步方案，步骤(2)中所述pdr信息处理融合具体步骤如下：
22、步骤ⅰ：根据初始pdr信息和对应的状态创建一组根节点，之后将该根节点加载至mc树中，从根节点开始，遍历其所有子节点，计算每组子节点ucb值；
23、步骤ⅱ：选择具有最大ucb值的子节点，若被选择的子节点有未探索的子节点，则扩展该子节点，并选择其中一组未探索的子节点，从扩展的子节点出发，执行随机或启发式的模拟，直至达到最大模拟深度后停止；
24、步骤ⅲ：根据模拟路径的最终状态，评估该模拟路径所达到位置的预测准确度，将模拟得到的评估值回传到根节点，更新沿途经过的节点的统计信息；
25、步骤ⅳ：重复执行选择、扩展、模拟和回溯步骤，直至达到预设搜索时长后停止，在搜索结束后，根据根节点的统计信息选择具有最高累计收益或访问次数的子节点作为最佳的pdr信息变化，同时将其作为当前最优的行动应用于pdr信息，并更新定位平台的状态，根据新状态生成新的pdr信息；
26、步骤ⅴ：分别为提取的蓝牙信号特征以及新的pdr信息赋予对应的权重，并通过拼接的方式将提取的蓝牙信号特征与新生成的pdr信息进行结合，对融合后的数据进行分析并输出最终的室内定位。
27、作为本专利技术的进一步方案，步骤(4)中所述室内地图数据结构动态调整具体步骤如下：
28、步骤①：初始化lur链表，并定义lur链表的节点，同时将蓝牙信号与pdr信息存储至各节点中，将最近被查询或更新的节点放置在链表头部，而最久未被使用的节点放置在链表尾部；
29、步骤②：将室内环境划分为不同的区域，每个区域对应一组lur链表，为每个区域创建一组lur链表，以存储该区域内的蓝牙信号信息以及pdr信息；
30、步骤③：在更新或插入新的蓝牙信号节点之前，检查该节点是否已经存在于lur链表中，若节点已经存在，则将该节点移动到链表头部，若节点不存在，将新的蓝牙信号节点插入到链表头部，并检查链表的长度是否超过设定的阈值，若超过阈值，则移除链表尾部的节点；
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1.一种基于蓝牙与PDR信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，该定位方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于蓝牙与PDR信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，步骤(1)中所述蓝牙信号和PDR信息预处理具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于蓝牙与PDR信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，步骤(2)中所述蓝牙信号特征提取具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于蓝牙与PDR信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，步骤(2)中所述PDR信息处理融合具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于蓝牙与PDR信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，步骤(4)中所述室内地图数据结构动态调整具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于蓝牙与PDR信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，步骤(4)中所述定位迭代具体步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于蓝牙与pdr信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，该定位方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于蓝牙与pdr信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，步骤(1)中所述蓝牙信号和pdr信息预处理具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于蓝牙与pdr信息深度融合的室内定位方法，其特征在于，步骤(2)中所述蓝牙信号特征提取具体步骤如下：
4.根据权...
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