CN102170697B - 一种室内定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种室内定位方法及装置，属于导航领域。所述方法包括获取待定位终端接收的多个信标节点发送的信号强度；将所述多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，获取网格的相似度，所述位置指纹包括多个信标节点发送的信号强度；根据所述网格的相似度，确定待定位终端的位置信息。所述装置包括获取信号强度模块、获取网格相似度模块和获取位置信息模块。本发明通过将接收的多个信标节点发送的信号强度，与网格内多个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，确定出待定位终端的位置，将相似度的计算扩展到了多维，定位过程更加严谨，定位精确度有较大提高。

Description

一种室内定位方法及装置

技术领域

本发明涉及导航领域，特别涉及一种室内定位方法及装置。

背景技术

随着WLAN（Wireless Local Area Network，无线局域网）和WSN（WirelessSensor Network，无线传感网络）的发展普及，室内定位在商业、公共安全和军事上的应用成为研究热点，如将WSN部署在工业现场，监测设备运行情况，部署在仓库跟踪物流动态，甚至临时快速部署在火灾救护现场为消防员提供最优路线导航。基于广泛普及的WLAN、Wi-Max(Worldwide Interoperability forMicrowave Access，全球通用微波通信技术)等的已有硬件设施，通过增添软件模块提供多样的室内定位服务也有众多尝试。

由于RSSI（Received Signal Strength Index，接收信号强度指示）无需额外的硬件装置，成本低，能满足大规模应用要求，目前，室内定位大多采用基于RSSI的定位方式。

RSSI定位技术一般采用基于测距的方法，首先已知发送节点的发射信号强度，将接收节点收到的信号强度与已知的发射信号强度做比较，计算信号在传播过程中的损耗，使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离，通过获取节点间的距离进行定位。

但是，现有的定位方法存在弊端，定位时通过遍历所有的采样点与某一个采样点进行距离的计算，一旦采样点个数增多或待定位终端收到的信号强度波动较大，室内定位的精确度就会大大下降。另外，室内环境相对复杂，信号微弱，且多径、反射现象严重，测距过程很容易受其影响产生测距误差，且由此带来的定位误差容易造成累积，影响定位精度。

发明内容

为了提高室内定位的精确度，本发明实施例提供了一种室内定位方法及装置，所述技术方案如下：

一种室内定位方法，具体包括：

获取待定位终端接收的多个信标节点发送的信号强度；

将所述多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，得到网格的相似度，所述位置指纹包括多个信标节点发送的信号强度；

根据所述网格的相似度，确定待定位终端的位置信息；

其中，所述将所述信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内的参考点的位置指纹进行相似度比较，得到网格的相似度，具体包括：

遍历所述位置指纹数据库中的各网格内的参考点对应的位置指纹；

计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度；

根据所述每个参考点的相似度，获取网格的相似度；

其中，所述计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度，包括：

根据所述多个信标节点发送的信号强度与每个参考点对应的位置指纹，按照如下公式计算所述每个参考点的相似度，

${\mathrm{Dist}}_{\mathrm{Lp}}(G_i,x)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{|C_j\left(i\right)-x\left(i\right)|}^p\right)}^{\frac{1}{p}}$

其中，Dist_Lp(G_i,x)为网格G_i内的参考点的相似度，x为所述待定位终端接收的多个信标节点的信号强度，N为网格G_i的参考点数目，C_j为所述位置指纹数据库中存储的第j个参考点，d为信标节点的个数，p为距离参数；

其中，所述根据所述每个参考点的相似度，获取网格的相似度，具体包括：

计算每个网格内匹配的参考点的相似度之和，并计算所述每个网格内匹配的参考点到所属网格重心的距离倍数之和；

根据所述相似度之和与所述距离倍数之和的比值，获取网格的相似度。

其中，所述根据所述网格的相似度，确定待定位终端的位置信息，具体包括：

将相似度最大的网格确定为待定位终端的位置信息；

或，

将所述网格的相似度从大到小进行排序，获取前N个网格，对所述N个网格进行加权处理，获取到待定位终端的位置信息，所述N为大于1的整数。

进一步地，所述获取待定位终端接收的信号强度之前还包括：

对所测区域进行单元网格划分，所述单元网格为凸多边形，并在每个单元网格内确定多个参考点；

获取每个参考点的位置信息，并采集每个参考点处接收的多个信标节点发送的信号强度作为位置指纹；

根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处对应的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

其中，所述采集每个参考点处接收的信号强度之后，该方法还包括：

对所述信号强度进行滤波统计；

相应地，所述根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处的指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库，具体为：

根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处进行滤波统计后的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

本发明实施例还提供了一种室内定位装置，所述装置包括：

接收信号强度模块，用于获取待定位终端接收的多个信标节点发送的信号强度；

获取网格相似度模块，用于将所述多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，得到网格的相似度，所述位置指纹包括多个信标节点发送的信号强度；

确定位置信息模块，用于根据所述网格的相似度，确定待定位终端的位置信息；

其中，所述获取网格相似度模块具体包括：

遍历单元，用于遍历所述位置指纹数据库中的各网格内的参考点对应的位置指纹；

获取网格相似度单元，用于计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度，并根据所述每个参考点的相似度，获取网格的相似度；

其中，所述计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度，包括：

根据所述多个信标节点发送的信号强度与每个参考点对应的位置指纹，按照如下公式计算所述每个参考点的相似度，

${\mathrm{Dist}}_{\mathrm{Lp}}(G_i,x)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{|C_j\left(i\right)-x\left(i\right)|}^p\right)}^{\frac{1}{p}}$

其中，Dist_Lp(G_i,x)为网格G_i内的参考点的相似度，x为所述待定位终端接收的多个信标节点的信号强度，N为网格G_i的参考点数目，C_j为所述位置指纹数据库中存储的第j个参考点，d为信标节点的个数，p为距离参数；

其中，所述获取网格相似度单元还用于计算每个网格内匹配的参考点的相似度之和，并计算每个网格内匹配的参考点到所属网格重心的距离倍数之和；根据所述相似度之和与所述距离倍数之和的比值，获取网格的相似度。

其中，所述获取位置信息模块具体包括：

第一获取位置信息单元，用于将相似度最大的网格确定为待定位终端的位置信息；

或，

第二获取位置信息单元，用于将所述网格的相似度从大到小进行排序，获取前N个网格，对所述N个网格进行加权处理，获取到待定位终端的位置信息，所述N为大于1的整数。

进一步地，所述装置还包括获取位置指纹数据库模块，用于对所测区域进行单元网格划分，所述单元网格为凸多边形，并在每个单元网格内确定多个参考点；获取每个参考点的位置信息，并采集每个参考点处接收的多个信标节点发送的信号强度作为位置指纹；根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处对应的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

其中，所述获取位置指纹数据库模块还用于采集每个参考点处接收的信号强度之后，对所述信号强度进行滤波统计；根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处进行滤波统计后的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：通过将接收的多个信标节点发送的信号强度，与网格内多个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，确定出待定位终端的位置，将相似度的计算扩展到了多维，定位过程更加严谨，定位精确度有较大提高。另外，通过基于网格参考点与网格重心的关系进行定位，尤其适用于对于不同规则的网格，可以灵活应对因为建筑物内部结构的不同网格划分难以做到相同大小相同形状的情况。

附图说明

图1是本发明实施例1中提供的室内定位方法的流程示意图；

图2是本发明实施例2中提供的室内定位方法的流程示意图；

图3是本发明实施例2中提供的网格参考点布设示意图。

图4是本发明实施例2中提供的又一网格参考点布设示意图；

图5是本发明实施例2中提供的图4的局部放大图；

图6是本发明实施例3中提供的室内定位装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例采用基于位置指纹匹配的非测距方式实现定位。基于位置指纹匹配的室内定位大致分为离线采样阶段和在线定位两个阶段。离线采样阶段的目标是构建一个关于信号强度与采样点位置间关系的位置指纹数据库。为了生成该数据库，操作人员需要在被定位环境里确定若干采样点，然后遍历所有采样点，记录下在每个采样点测量的无线信号特征，即来自所有接入点的信号强度，最后将它们以某种方式保存在数据库中。在线定位阶段时，当用户移动到某一位置时，根据实时收到的信号强度信息，与位置指纹数据库中的信息匹配，确定出该用户的位置。基于位置指纹的定位无需测量距离，也不需要考虑测距误差问题，在成本和功耗方面与前者相比具有显著优势。

实施例1

参见图1，本实施例提供了一种室内定位方法，具体包括：

步骤101：获取待定位终端接收的多个信标节点发送的信号强度；

步骤102：将所述多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，得到网格的相似度，所述位置指纹包括多个信标节点发送的信号强度；

步骤103：根据网格的相似度，确定待定位终端的位置信息。

本实施例提供的方法，通过将接收的多个信标节点发送的信号强度，与网格内多个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，确定出待定位终端的位置，将相似度的计算扩展到了多维，定位过程更加严谨，定位精确度有较大提高。

实施例2

参见图2，本实施例提供了一种室内定位方法，其中步骤201-204为离线采样阶段，步骤205-207为在线定位节点，该室内定位方法具体包括：

步骤201：对室内的所测区域进行单元网格划分，并在每个单元网格内确定多个参考点；

对于该步骤，本实施例将建筑物内有定位需求的区域称为所测区域，对所测区域进行单元网格划分。

本实施例中需要定位区域，可以为工作室、休息室、卫生间、大厅、走廊以及楼层之间的楼梯区域等。本实施可以根据不同的定位精度需求，进行相应的网格划分：定位精度需求较低时，即区域性定位，例如，工作室、休息室、卫生间等，可将整个房间划分为一个单元网格；对定位精度需求较高的区域（如3米以内），可将定位区域构造划分多个米级（以米为单位的）单元网格；而在特殊区域，如不规则平面和楼层间区域，可以适当调整单元网格的长宽或增加冗余网格以达到完全覆盖。

进一步地，还可以对单元网格设置的网格属性，如网格属性为：网格自身编号、楼层编号、网格重心坐标、相邻网格编号、边界参考点编号等，可作为网格属性存入所示位置指纹数据库。

本实施例中的单元网格可以为凸多边形，在每个单元网格内确定的多个参考点可以为每个单元网格的顶点，如图3所示，对于四边形网格，网格有四个顶点，如图4所示，网格大小和边数根据建筑物布局灵活划分，网格可以有三个顶点、五个顶点等，本实施例中的单元网格可以为不规则网格，不同的网格的顶点数目可以不同，本实施例可以适用所测区域的网格划分规则一致且网格大小均匀的情况，也可以适用于所测区域的网格划分规则不一致且网格大小不均匀的情况。

步骤202：布设多个信标节点，确保各个网格内接收信号强度有一定差异；

具体地，本实施例中设置的多个信标节点，可以为已知位置坐标的无线局域网的接入点AP(Access Point）或无线传感器网络节点，信标节点具有唯一标识ID，并发送广播信息，信号强度采集装置能够读取信标节点的信号强度和信标节点的唯一标识ID。

本实施例中信标节点的布设，例如数量、位置等等可遵循以下原则：

同一个网格内的待定位节点至少能收到3个稳定在-75dBm以上信号强度的信标节点的信息，保证各个网格内接收信号强度有一定差异。

步骤203：获取每个参考点的位置信息，并采集每个参考点处接收的信号强度作为位置指纹；

具体地，每个参考点处接收到多个信标节点发送的信号强度，并将多个信标节点发送的信号强度作为位置指纹。

对于每个网格的所有参考点，首先获取该参考点的位置信息，可以通过电子地图的方式或人工输入的方式进行获取，本实施例不对此进行限定。并通过采集信标节点的信息，将网格各参考点接收的信号强度作为该位置指纹，以便将位置指纹存入位置指纹数据库。

其中，对于每个网格内的每个参考点，获取该参考点接收的多个信标节点发送的信号强度，并将多个信标节点发送的信号强度作为该参考点对应的位置指纹，实际应用中，可以将同一参考点接收的每个信标节点的信号强度作为一个位置指纹；也可以将同一参考点接收的多个信标节点的信号强度进行加权处理或获取统计值，作为一个位置指纹。采集方式可以为在各参考点处旋转采集，即，采集时在各方向旋转移动（旋转采集以保证采集过程的全向性，持续采集一定数量的数据，以保证数据的有效性），持续一段时间，根据不同的匹配算法对接收信号强度进行统计，将统计量存入位置指纹数据库作为该参考点的位置指纹。

本实施例对统计方法不做限定，可以采用基于均值的方法，计算每个网格的各个参考点在一个采集周期内接收到的各个信标节点信号强度的平均值，并进行归一化处理，作为本网格位置指纹存入位置指纹数据库。

步骤204：根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处对应的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库；

具体地，本实施例根据每个参考点及每个参考点处的位置指纹生成对应关系，若该位置指纹为参考点处接收的多个信标节点的信号强度时，生成一个参考点与多个位置指纹的对应关系；若该位置指纹为参考点接收的信号强度的统计值时，生成一个参考点与一个位置指纹的对应关系。

其中，采集每个参考点处接收的信号强度之后，还可以对所述信号强度进行滤波统计；相应地，根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处进行滤波统计后的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

步骤205：获取待定位终端接收的多个信标节点发送的信号强度；

具体地，某待定位终端位于所测区域时，会接收到多个信标节点发送的信号强度，本实施例根据接收的信号强度及位置指纹数据库进行定位，将相似度的计算扩展到了多维，维度数与网格参考点个数相关。

步骤206：将多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，获取网格的相似度，所述位置指纹包括多个信标节点发送的信号强度；

具体地，定位时将待定位终端接收到来自多个信标节点的信号强度与位置指纹数据库中各网格内参考点对应的位置指纹进行匹配，本实施例中根据相似度首先匹配出网格内的参考点。

其中，本实施例遍历所述位置指纹数据库中的各网格内的参考点对应的位置指纹；计算信号强度与每个参考点对应位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度；根据每个参考点的相似度，获取网格的相似度。

本实施例计算信号强度与每个参考点对应位置指纹的相似度时，采用欧式距离，欧式距离的计算公式可以如下：

${\mathrm{Dist}}_{\mathrm{Lp}}(G_i,x)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{|C_j\left(i\right)-x\left(i\right)|}^p\right)}^{\frac{1}{p}}$

其中，x为待定位点终端接收自多个信标节点的信号强度，N为网格G_i的参考点数目，C_j为位置指纹数据库中存储的第j个参考点，d为信标节点的个数，也即计算的维度。图3(b)所示，网格i的四个边界参考点C(i)分别为C_01、C_02、C_03、C_04，距离参数p取2，则欧式距离的表达式如下：

${\mathrm{Dist}}_{\mathrm{Lp}}(G_i,x)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{|C_j\left(i\right)-x\left(i\right)|}^p\right)}^{\frac{1}{p}}$

其中，根据每个参考点的相似度，获取网格的相似度，具体包括：

计算每个网格内匹配的参考点的相似度之和，并计算所述每个网格内匹配的参考点到所属网格重心的距离倍数之和；根据所述相似度之和与所述距离倍数之和的比值，获取网格的相似度如图4所示，网格i的四个边界参考点C(i)分别为C_01、C_02、C_03、C_04，C_05，距离参数p取2，则网格的相似度为：

$\mathrm{sDist}(G_i,x)=\frac{1}{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\mathrm{coredis}\left(C_k\right)\right)}^n}{\mathrm{Dist}}_{\mathrm{Lp}}(G_i,x)$

其中，

网格内各参考点的相似度为： ${\mathrm{Dist}}_{\mathrm{Lp}}(G_i,x)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{|C_j\left(i\right)-x\left(i\right)|}^p\right)}^{\frac{1}{p}}$

Coredis(C_k)表示参考点到该参考点所属网格重心的距离倍数，当n=1时，Coredis(C_k)表示参考点到该参考点所属网格重心的距离。

另外，若存入位置指纹数据库的参考点位置指纹采用统计方法时，在进行相似度比较时，需要根据与参考点位置指纹相同的统计方法，对待定位终端接收到来自信标节点的信号强度进行相应的统计处理，然后进行相似度比较。

步骤207：根据网格的相似度，确定待定位终端的位置信息。

具体地，可以将相似度最大的网格确定为待定位终端的位置信息；也可以将网格的相似度从大到小进行排序，获取前N个网格，对该N个网格进行加权处理，确定待定位终端的位置信息，所述N为大于1的整数。

其中，将相似度最大的网格确定为待定位终端的位置信息时，若获取的网格为多个时，可以按照欧式距离进行加权求和，得到待定位终端的位置信息。

下面给出个例子做简单说明：假如获取到的网格号为S1，S2，并且S1的欧式距离是4，S2的欧式距离是6，那么：

S1重心坐标（10,5）；S2重心坐标（20,10）

待定位终端的位置坐标为：

x=[6/(4+6)]*10+[4/(4+6)]*20;y=[6/(4+6)]*5+[4/(4+6)]*10;

其中6/(4+6)为附加给网格S1的权重；4/(4+6)为附加给网格S2的权重。

本实施例提供的方法，通过与网格内多个参考点进行匹配最终确定待定位终端的位置，将距离的计算从一维扩展到了N维（N视网格内参考点个数而定），匹配过程更加严谨，匹配准确率有较大提高。另外，通过基于网格参考点与网格重心的关系进行定位，尤其适用于对于不同规则的网格，可以灵活应对因为建筑物内部结构的不同网格划分难以做到相同大小相同形状的情况。

实施例3

参见图6，本发明实施例提供了一种室内定位装置，该装置包括：

接收信号强度模块301，用于获取待定位终端接收的多个信标节点发送的信号强度；

获取网格相似度模块302，用于将所述多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，得到网格的相似度，所述位置指纹包括多个信标节点发送的信号强度；

确定位置信息模块303，用于根据所述网格的相似度，确定待定位终端的位置信息。

其中，获取网格相似度模块302具体包括：

遍历单元3021，用于遍历所述位置指纹数据库中的各网格内的参考点对应的位置指纹；

获取网格相似度单元3022，用于计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度，并根据所述每个参考点的相似度，获取网格的相似度。

其中，获取网格相似度单元3022还用于：

计算每个网格内匹配的参考点的相似度之和，并计算每个网格内匹配的参考点到所属网格重心的距离倍数之和；根据所述相似度之和与所述距离倍数之和的比值，获取网格的相似度。

其中，获取位置信息模块303具体包括：

第一获取位置信息单元，用于将相似度最大的网格确定为待定位终端的位置信息；

或，

第二获取位置信息单元，用于将所述网格的相似度从大到小进行排序，获取前N个网格，对所述N个网格进行加权处理，获取到待定位终端的位置信息，所述N为大于1的整数。

另外，该室内定位装置还包括获取位置指纹数据库模块304，用于对所测区域进行单元网格划分，所述单元网格为凸多边形，并在每个单元网格内确定多个参考点；获取每个参考点的位置信息，并采集每个参考点处接收的多个信标节点发送的信号强度作为位置指纹；根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处对应的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

其中，获取位置指纹数据库模块304还用于采集每个参考点处接收的信号强度之后，对所述信号强度进行滤波统计；根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处进行滤波统计后的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

其中，由于建筑物结构多样性，网格划分很难做到大小一致，网格形状依据场地构造也呈现多样性，四边形、五边形…甚至N边形都可能存在，本实施例对于获取到网格后，还进行标准化处理，从而适用于定位区域网格划分规则不一致且网格大小不均匀的情况，可以灵活应对因为建筑物内部结构的不同网格划分难以做到相同大小相同形状的情况，可以更好的将网格定位应用于室内实际定位环境中。

本发明实施例提供的装置，通过与网格内多个参考点进行匹配最终确定待定位终端的位置，将距离的计算从一维扩展到了N维（N视网格内参考点个数而定），匹配过程更加严谨，匹配准确率有较大提高。另外，通过基于网格参考点与网格重心的关系进行定位，尤其适用于对于不同规则的网格，可以灵活应对因为建筑物内部结构的不同网格划分难以做到相同大小相同形状的情况。

以上实施例提供的技术方案中的全部或部分内容可以通过软件编程实现，其软件程序存储在可读取的存储介质中，存储介质例如：计算机中的硬盘、光盘或软盘。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种室内定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待定位终端接收的多个信标节点发送的信号强度；

将所述多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，得到网格的相似度，所述位置指纹包括多个信标节点发送的信号强度；

根据所述网格的相似度，确定待定位终端的位置信息；

其中，所述将所述多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，得到网格的相似度，具体包括：

遍历所述位置指纹数据库中的各网格内的参考点对应的位置指纹；

计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度；

根据所述每个参考点的相似度，获取网格的相似度；

其中，所述计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度，包括：

根据所述多个信标节点发送的信号强度与每个参考点对应的位置指纹，按照如下公式计算所述每个参考点的相似度，

${\mathrm{Dist}}_{\mathrm{Lp}}(G_i,x)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{|C_j\left(i\right)-x\left(i\right)|}^p\right)}^{\frac{1}{p}}$

其中，Dist_Lp(G_i,x)为网格G_i内的参考点的相似度，x为所述待定位终端接收的多个信标节点的信号强度，N为网格G_i的参考点数目，C_j为所述位置指纹数据库中存储的第j个参考点，d为信标节点的个数，p为距离参数；

其中，所述根据所述每个参考点的相似度，获取网格的相似度，具体包括：

计算每个网格内匹配的参考点的相似度之和，并计算所述每个网格内匹配的参考点到所属网格重心的距离倍数之和；

根据所述相似度之和与所述距离倍数之和的比值，获取网格的相似度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述网格的相似度，确定待定位终端的位置信息，具体包括：

将相似度最大的网格确定为待定位终端的位置信息；

或，

将所述网格的相似度从大到小进行排序，获取前N个网格，对所述N个网格进行加权处理，获取到待定位终端的位置信息，所述N为大于1的整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待定位终端接收的信号强度之前还包括：

对所测区域进行单元网格划分，所述单元网格为凸多边形，并在每个单元网格内确定多个参考点；

获取每个参考点的位置信息，并采集每个参考点处接收的多个信标节点发送的信号强度作为位置指纹；

根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处对应的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集每个参考点处接收的信号强度之后，该方法还包括：

对所述信号强度进行滤波统计；

相应地，所述根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处的指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库，具体为：

根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处进行滤波统计后的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

5.一种室内定位装置，其特征在于，所述装置包括：

接收信号强度模块，用于获取待定位终端接收的多个信标节点发送的信号强度；

获取网格相似度模块，用于将所述多个信标节点发送的信号强度与预设的位置指纹数据库中各网格内每个参考点对应的位置指纹进行相似度比较，得到网格的相似度，所述位置指纹包括多个信标节点发送的信号强度；

确定位置信息模块，用于根据所述网格的相似度，确定待定位终端的位置信息；

其中，所述获取网格相似度模块具体包括：

遍历单元，用于遍历所述位置指纹数据库中的各网格内的参考点对应的位置指纹；

获取网格相似度单元，用于计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度，并根据所述每个参考点的相似度，获取网格的相似度；

其中，所述计算所述信号强度与每个参考点对应的位置指纹的相似度，获取每个参考点的相似度，包括：

根据所述多个信标节点发送的信号强度与每个参考点对应的位置指纹，按照如下公式计算所述每个参考点的相似度，

${\mathrm{Dist}}_{\mathrm{Lp}}(G_i,x)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{|C_j\left(i\right)-x\left(i\right)|}^p\right)}^{\frac{1}{p}}$

其中，Dist_Lp(G_i,x)为网格G_i内的参考点的相似度，x为所述待定位终端接收的多个信标节点的信号强度，N为网格G_i的参考点数目，C_j为所述位置指纹数据库中存储的第j个参考点，d为信标节点的个数，p为距离参数；

其中，所述获取网格相似度单元还用于计算每个网格内匹配的参考点的相似度之和，并计算每个网格内匹配的参考点到所属网格重心的距离倍数之和；根据所述相似度之和与所述距离倍数之和的比值，获取网格的相似度。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取位置信息模块具体包括：

第一获取位置信息单元，用于将相似度最大的网格确定为待定位终端的位置信息；

或，

第二获取位置信息单元，用于将所述网格的相似度从大到小进行排序，获取前N个网格，对所述N个网格进行加权处理，获取到待定位终端的位置信息，所述N为大于1的整数。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括获取位置指纹数据库模块，用于对所测区域进行单元网格划分，所述单元网格为凸多边形，并在每个单元网格内确定多个参考点；获取每个参考点的位置信息，并采集每个参考点处接收的多个信标节点发送的信号强度作为位置指纹；根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处对应的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取位置指纹数据库模块还用于采集每个参考点处接收的信号强度之后，对所述信号强度进行滤波统计；根据所述每个参考点的位置信息，及每个参考点处进行滤波统计后的位置指纹生成对应关系，并将所述对应关系存储到位置指纹数据库。