本发明专利技术提供一种基于射频指纹的实时定位系统，采用定位标签主动发射短数据包，阅读器测量相应信号强度并发送到定位服务器，定位服务器负责数据同步并估计定位标签的位置。该系统减少了定位标签发射数据量，降低定位标签能耗，延长标签单次充电后的工作时间，而且由于定位服务器采用了混合高斯分布模型、基于公共阅读器集的预定数目最大信号强度阅读器挑选、自适应区域搜索等机制，提高该系统的定位精度并降低了计算量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信
，尤其涉及基于射频信号强度的实时定位技术。
技术介绍
近年来，随着无线通信技术的发展以及各种无线网络的广泛部署，基于无线保真 (Wireless Fidelity，简称 WiFi)和无线射频识别(Radio Frequency Identification Devices，简称RFID)等短距离无线通信技术的定位技术受到越来越多的关注。其主要原因是基于WiFi、RFID等短距离无线定位技术不仅没有视距要求，而且还不需要另外搭建昂贵的定位基础设施，目前这些短距离定位技术已成为GPS等卫星定位的有益补充，尤其适合在室内、地下、高楼林立的街区等封闭或半封闭场景应用(卫星定位在这些场景下基本失效)。考虑到由多个接收信号强度(Received Signal Strength，简称RSS)构成的信号强度矢量(也称为射频指纹)能较好地克服复杂室内场景下RSS与收发距离之间不存在良好映射关系这一难题，目前基于射频信号强度的射频指纹定位技术已成为定位技术的研究热点ο现有的射频指纹定位过程主要包括以下的步骤(1)部署。根据应用环境地理分布情况，进行网络部署(即用于定位的阅读器的布局)，形成网络分布拓扑图，并划分射频指纹采样所使用的网格。(2)采样。训练节点主动发射扫描信号，测量接收到阅读器的信号强度，将接收到的信号强度发送给定位服务器；(3)训练。定位服务器使用接收到的所有接收信号强度，计算并获得在每个网格内RSS信号的统计特征，构建RSS指纹库(也可称为训练指纹库)，并建立RSS指纹和对应网格的映射关系；(4)定位。定位终端(定位标签) 实时测量阅读器发射的信号强度，发送到定位服务器，定位服务器使用接收到的信号强度构建该定位终端的射频指纹(也可称为观测指纹)，并在训练指纹库中搜索与观测指纹最 “像”(后验概率最大)的指纹，该指纹对应的网格位置就是对该定位标签的位置估计。现有基于射频指纹定位技术存在如下问题(1)在训练阶段大都采用单一高斯分布模型来表征网格内接收信号强度的分布特性，不能准确反映复杂场景内接收信号强度的分布特性。由于射频信号受多径传播、阴影衰落、非视距阻挡、收发器硬件校准精度、人员活动、温湿度变化等随机因素影响，射频信号具有较强的时变特性和随机特性，一般情况下并不服从高斯分布，采用近似高斯模型，导致定位误差较大。(2)在定位阶段，现有射频指纹定位方法在进行指纹匹配搜索时，大都选择在整个定位区域范围内进行全局搜索，需要对每个网格进行匹配运算，定位计算开销较大，当定位区域较大，且需要定位的节点较多时，定位实时性较差。(3)在进行射频指纹匹配搜索时，现有射频指纹定位方法大都采用基于最大后验概率(即似然函数与先验概率的乘积)准则确定位置估计。在计算似然函数时，现有射频指纹定位方法只是简单地选择预定数目接收信号强度较大的阅读器，或者使用所有能接收到信号的阅读器进行计算。由于不同网格之间没有使用公共的阅读器集(在不同网格位置接收到的阅读器集合一般不同)，导致不同网格的似然函数值不具可比性。此外，阅读器集合中还可能包含一些距离非常远、信号非常弱的阅读器，这类阅读器对于该网格的似然计算没有多大的参考价值，反而会带来误差。(4)现有射频指纹定位方法没有有效利用历史数据或邻居节点信息，导致定位结果来回跳动，鲁棒性不好。受环境各种干扰因素的影响，射频信号接收信号强度波动性较大，即使精选定位区域和阅读器，也难以保证每次似然计算的准确性。(5)现有基于WiFi网络的射频指纹定位技术大都采用定位标签主动扫描方式，需要进行多次握手通信，每次扫描过程包括在所有信道发送无线扫描信号；等待阅读器应答；获得阅读器的返回信息，并测量阅读器发射信号的信号强度，基于测量到的所有阅读器的信号强度构建射频指纹向量。这样一次扫描过程的能耗包括在所有信道发送和接收两次通信能耗和中间等待阅读器应答的能耗，造成定位能耗较高。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术从系统的角度出发，提出了一种基于射频指纹的实时定位方法，提高定位精度和降低计算量，并降低定位标签能耗。本专利技术的上述目的是通过以下技术方案实现的一方面，本专利技术提供了一种基于射频指纹的实时定位方法，所述方法包括步骤1)由定位标签周期性发射WiFi信号，所述WiFi信号包含该定位标签标识和 WiFi包的序列号；步骤2)由阅读器接收由定位标签发送的WiFi信号并测量该信号的信号强度；步骤3)由阅读器将定位测量信息发送到定位服务器，所述定位测量信息包含该阅读器的标识、所接收的WiFi信号中定位标签的标识、WiFi包的序列号和所测量的信号强度；步骤4)由定位服务器对从多个阅读器接收的定位测量信息进行同步，以形成对于定位标签的射频指纹，所述定位标签的射频指纹为各阅读器测量的由同一定位标签发射的同一 WiFi信号的信号强度矢量；步骤5)由定位服务器基于定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置。上述方法中，步骤1)包括以下步骤步骤11)定位标签苏醒后，使用内部集成的加速度传感器采集自身加速度数据， 并与最近一次采集的加速度数据进行比较；步骤12)如果两次加速度数据差异超过阈值，则定位标签在预定信道发射一短串包含该定位标签标识和WiFi包序列号的WiFi信号，然后进入休眠状态；如果两次加速度数据差异在阈值范围内，则定位标签直接进入休眠状态；其中，所述阈值由加速度传感器型号及精度决定，休眠周期根据应用需求而设定。上述方法中，阅读器通过UDP协议将定位测量信息发送到定位服务器，所使用的 UDP数据包包含阅读器的MAC地址、WiFi包的序列号、WiFi信号强度以及发射该WiFi信号的定位标签的MAC地址。上述方法中，步骤4)包括以下步骤由定位服务器接收来自多个阅读器传递过来的定位测量信息；由定位服务器根据定位测量信息中所包含的定位标签的标识以及WiFi包的序列号来对信号强度值进行组合，得到各阅读器测量的对于同一定位标签发送的同一 WiFi信号的信号强度矢量。上述方法中，步骤5)由定位服务器基于所形成的定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置包括以下步骤步骤51)选取与上次估计位置的距离小于d的网格作为定位区域Sl ；步骤52)基于步骤51)所选择的定位区域Sl所覆盖的阅读器和所述定位标签的射频指纹对应的阅读器选择公共阅读器；步骤53)对于所选择的定位区域Sl内的每个网格进行如下操作把该网格内所有选择阅读器的似然值相乘，得到对应网格的似然函数值，再与该网络对应的先验概率相乘，得到对应网格的后验概率；步骤54)选择最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置的估计。上述方法中，步骤53)还包括对于与上次估计位置的距离大于d但小于D的区域S2内的每个网格计算似然概率的步骤。上述方法中，步骤54)包括以下步骤如果定位区域Sl内的最大的似然概率小于区域S2中k个似然概率时，则计算区域S2内的每个网格的后验概率，选择S2中最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置估计；否则，选择Sl中最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置估计，其中D = 2d ；k不超过区域S2内网格总数的50%。上述方法中，在步骤1之前还包括训练的步骤，所述训练步骤包括以下步骤训练节点主动发射WiFi信号，阅读器将训练节点的本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种基于射频指纹的实时定位方法，所述方法包括：步骤１）由定位标签周期性发射ＷｉＦｉ信号，所述ＷｉＦｉ信号包含该定位标签标识和ＷｉＦｉ包的序列号；步骤２）由阅读器接收由定位标签发送的ＷｉＦｉ信号并测量该信号的信号强度；步骤３）由阅读器将定位测量信息发送到定位服务器，所述定位测量信息包含该阅读器的标识、所接收的ＷｉＦｉ信号中定位标签的标识、ＷｉＦｉ包的序列号和所测量的信号强度；步骤４）由定位服务器对从多个阅读器接收的定位测量信息进行同步，以形成对于定位标签的射频指纹，所述定位标签的射频指纹为各阅读器测量的由同一定位标签发射的同一ＷｉＦｉ信号的信号强度矢量；步骤５）由定位服务器基于定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：罗海勇，李慧，徐俊俊，赵方，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：11
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