本发明专利技术涉及基于RSS指纹数据库的二次模糊聚类室内定位方法。包括如下步骤：步骤一：设置室内信标节点位置，组成室内定位系统；步骤二：选择参考点位置，测量参考点接受的RSS向量，建立RSS指纹数据库；步骤三：第一次聚类，得到与待定位点同类的点；步骤四：得到与待定位点最相似的一半的参考点，求出全局最近点；步骤五：第二次聚类，得到与全局最近点同类的点；步骤六：依照相似度对各点加权，计算待定位点坐标；本发明专利技术的有益效果是：基于RSS指纹数据库的定位方法，可有效避免多径和非视距等对定位精度的影响，并且无需额外设施支持，降低了定位算法复杂度和定位系统成本。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术是模糊识别领域内的一种室内定位方法,具体涉及到基于RSS (ReceivedSignal Strength)数据库的二次模糊聚类室内定位方法。
技术介绍
定位技术是现今最重要的信息技术之一，大到关乎国家安全的国防军事，小到平常百姓的日常生活，都需要很多位置信息的辅助。传统的定位技术都是一些大型的定位系统，一般用于室外环境，例如美国的GPS和中国的北斗卫星导航系统。然而对于很多结构复 杂的室内环境，这些定位系统信号被墙体等障碍物阻隔，无法对室内提供定位，所以室内定位技术很好的补充了大型室外定位系统的不足。室内定位技术在商业、公共安全等方面的应用前景非常广阔。在商业应用上，室内定位系统可以用来跟踪定位有特殊需求的人、远离视线监管的小孩，给盲人导航，在医院内定位需要用到的仪器设备，大型仓库中的调度等；在公共安全方面，室内定位系统可以用来跟踪监狱犯人，导航警察、消防员等以完成他们在室内的任务。现阶段常用的室内定位方法一般分为基于基础设施和无基础设施。基于基础设施的方法有的是在通信节点上安装红外或超声波传感器，例如Active Badge和Cricket系统。但由于传输距离和视距的限制，这种系统使用范围很有限，而且定位精度依赖节点密集度。另外还有的基于基础设施的使用测角度的传感器阵列和高精度的定时器，例如到达角度定位(Angle of Arrival, A0A),到达时间定位(Time of Arrival, T0A)等方法,这类方法的定位系统造价昂贵，而且定位精度往往不理想。无基础设施的方法就是直接使用定位节点通信使用的射频信号强度RSS定位。传统的传统的RSS室内定位方法一般使用距离-损耗模型，在多径传播效应，以及信号衰减规律异常复杂的室内环境下，精度很不稳定。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服传统的RSS室内定位方法的不足，提出了基于RSS指纹数据库的二次模糊聚类室内定位方法。本专利技术的技术方案是基于RSS指纹数据库的二次模糊聚类室内定位方法，包括如下步骤步骤一设置室内信标节点位置，组成室内定位系统；步骤二 选择参考点位置，测量参考点接受的RSS向量，建立RSS指纹数据库；步骤三第一次聚类，得到与待定位点同类的点；步骤四得到与待定位点最相似的一半的参考点，求出全局最近点；步骤五第二次聚类，得到与全局最近点同类的点；步骤六依照相似度对各点加权，计算待定位点坐标；本专利技术的有益效果是基于RSS指纹数据库的定位方法，可有效避免多径和非视距等对定位精度的影响，并且无需额外设施支持，降低了定位算法复杂度和定位系统成本。附图说明图I为本专利技术的主流程图。图2为本专利技术具体实施例中的信标节点和参考点布局图；图中六角星点为信标节点，空心圆点为参考点。图3为本专利技术具体实施例中的步骤二处理后的结果；其中实心黑点(2-6编号)为聚类后与待定位节点(I编号)同类的参考点。图4为本专利技术具体实施例中的步骤三处理后的结果；其中菱形符点(3，5编号)和叉形符点(4编号)为选出的与待定位点最相似的一半的点，叉形符点(4编号)是这些点的全局最近点。图5为本专利技术具体实施例中的步骤四和步骤五处理的结果；其中星形符点(5，6编号)为全局最近点(4编号)的同类点，十字符点(7编号)为本专利技术计算出的待定位点的位 置，方形符点(8编号)为CC2431计算出的待定位点位置。具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术具体实施方案做进一步的说明。本专利技术的实验过程采用TI公司的射频芯片CC2431作为节点平台，该款芯片内部自带定位引擎，本专利技术的实验结果将与该款芯片自定位数据进行比较，但是本领域的普通计算人员应该意识到，此处选择何种具体射频芯片并不意味着本专利技术的方法只能适用于该芯片，本专利技术的方法是可以脱离具体型号的芯片而独立存在的。基于RSS指纹数据库的二次模糊聚类室内定位方法(以下简称本专利技术方法)主要分为RSS指纹数据库建立阶段和定位阶段。RSS指纹数据库建立阶段，首先选择定位系统覆盖范围内参考点的位置，然后记录各参考点位置处接收到的各信标节点的RSS值，将这些值组成该参考点特有的RSS向量(也就是RSS指纹)，存入数据库。定位阶段，将待定位点处测得的RSS向量与RSS指纹数据库中的进行匹配，根据匹配结果，估算出待定位点的位置。常用的匹配方法，例如最近邻法、K近邻法、概率法等，它们只是简单的求取RSS向量距离或者做一些概率分析，精度受到参考点密度高低的影响；另外，由于多径效应，有可能两个位置差异较大的参考点其RSS向量距离却较近，这是传统的匹配方法无法克服的。而该RSS指纹数据库定位方法有效解决了这些问题。本专利技术方法使用的模糊聚类方法可针对不同待定位点的RSS向量和待定位点所在室内区域内信号分布特点进行动态聚类，每次聚类的分类数和各类中的元素个数不定，使算法更智能、自主，分类也更客观、合理。同时，该方法使用全局最近点，以位置坐标聚类求出与全局最近点同类的参考点，有效滤除了一些仅仅与待定位点RSS向量相似但物理距离却较远的噪音点。最后，该方法提出以相似度的不同给参考点加权求和来计算待定位点坐标，进一步提高了定位精度。此外，该方法也有效避免了由于非视距传输效应、多径传播效应和RSS衰减规律异常的情况下对定位精度的影响。本专利技术方法需先建立RSS指纹数据库，在定位过程中将进行两次模糊聚类。其步骤是一、记录各信标节点到达待定位点的RSS值，组成该待定位点的RSS向量；二、将待定位点的RSS向量与RSS指纹数据库中的是相同信标节点到达的RSS向量进行模糊聚类，得到与待定位点同类的η个参考点；三、用向量相似度公式计算待定位点与步骤二得到的η个参考点的RSS向量间相似度,选出最相似的η/2个参考点，求出这些点的全局最近点；四、将该全局最近点和步骤二得到的其他η-l个参考点一起对它们的坐标进行模糊聚类，得到与全局最近点同类的点；五、从步骤三计算的待定位点与参考点的相似度中选出全局最近点和其同类的点与待定位点的 相似度，按相似度的不同对各点加权，计算待定位点坐标。下面结合具体实施例对本专利技术方法做进一步详细的描述。如图I所示，基于RSS指纹数据库的二次模糊聚类室内定位方法，包括如下步骤步骤一设置室内信标节点位置，组成室内定位系统；如图2，本实施例的实验场地为一个5X13. 5m的长方形室内，共设置了 8个信标节点，它们的坐标分别为(0，0)，(4. 5,0),(9,0),(13. 5,0),(13. 5,5),(9,5),(4. 5，5)，(0，5)。步骤二 选择参考点位置，测量参考点接受的RSS向量，建立RSS指纹数据库；多次重复采集了8个参考点处的信标节点到达的RSS值，求平均RSS值。对采集到的数据建立一个RSS指纹数据库。信标节点和参考点分布如图2所示，其中六角星点为信标节点，空心圆点为参考点；由于此步骤被视为本领域的现有技术，因此不再详细描述。步骤三第一次聚类，得到与待定位点同类的点；选择一个坐标为(9，2. 25)的待定位点位置，测得8个信标节点到达它的RSS向量，如图3中五角星(I编号)处是待定位点位置。使用基于模糊等价矩阵聚类的模糊等价矩阵动态聚类分析法(以下简称模糊聚类方法)对待定位点的RSS向量和参考点的RSS向量进行模糊聚类。图3中实心黑点(本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于RSS指纹数据库的二次模糊聚类室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤步骤一设置室内信标节点位置，组成室内定位系统；步骤二 选择参考点位置，测量参考点接受的RSS向量，建立RSS指纹数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐展，唐道平，刘丹，薛世帅，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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