CN102573049B - 一种室内定位方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种室内定位方法及系统。本发明涉及无线通信网络,特别涉及室内定位方法及系统。该方法包括:对相应区域进行单元网格划分并对其设置网格属性;根据单元网格内接收信号情况布设信标节点;根据单元网格形态设置多个参考点,在各参考点采集各信标节点的信号强度并计算其统计量作为位置指纹存储到位置指纹数据库;定位时将待定位终端接收的信标节点信号强度计算其统计量后与位置指纹数据库中各网格相应的位置指纹进行匹配,得到最相似的网格,最终确定待定位终端的位置信息。本发明通过网格划分,能够提高匹配准确率;采集时在各方向旋转移动,避免采集单向性造成特征值不完备;合理的布设信标,节省冗余的设备并充分的利用信标。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信网络,特别涉及室内定位方法及系统。
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。
根据是否需要通过物理手段直接测量节点间距离,RSSI定位技术可用于基于测距和非测距两类算法。基于测距的算法需要获取节点间的距离,即已知发射信号强度,接收节点根据收到的信号强度,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。但是,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。
非测距方式采用基于位置指纹匹配实现定位。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,利用定位算法将其与位置指纹数据库中的信息匹配,计算出该用户的位置。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。
但是,上述基于采样点的匹配定位算法存在弊端,定位数据的匹配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,匹配准确率就会大大下降。
发明内容
为了解决上述基于采样点的匹配定位算法存在的弊端,本发明实施例提供了一种室内定位方法,所述技术方案如下:根据定位精度需求,对室内相应区域进行单元网格划分,为所述单元网格设置属性,并将所述单元网格的属性存入位置指纹数据库;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;在所述单元网格内确定多个参考点,采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度作为指纹存入位置指纹数据库;将待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度与所述位置指纹数据库中各网格的位置指纹进行匹配,得到待定位终端的位置信息;
其中,所述将待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度与所述位置指纹数据库中各网格的位置指纹进行匹配,得到待定位终端的位置信息,具体包括:
根据匹配方法,将待定位终端定位时测得的信号强度数据进行相应的处理;
根据单元网格的参考点的位置指纹以及待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度的位置指纹,计算基于单元网格的参考点到待定位终端的距离,根据系统预设值,选出单元网格的参考点到待定位终端的距离之和最小的单元网格,单元网格的数目为所述系统预设值;
根据所述单元网格的属性,得出待定位终端的位置。
本发明实施例提供了一种室内定位系统。该系统包括:
网格划分装置,用于根据定位精度需求,对室内相应区域进行单元网格划分,并将网格信息存入位置指纹数据库;
信标布设装置,用于布设多个信标节点,确保各个网格内接收信号强度有一定差异;
参考点确定装置,在所述单元网格内确定多个参考点,采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度作为指纹存入位置指纹数据库;
信号强度采集装置,在所述单元网格内确定多个参考点,采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度作为指纹存入位置指纹数据库;
终端位置确定装置,用于将待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度与所述位置指纹数据库中各网格的位置指纹进行匹配,得到待定位终端的位置信息。
位置指纹数据库,用于存储所述单元网格的属性和位置指纹信息;
其中,所述终端位置确定装置具体包括:
数据预处理模块,用于根据匹配方法,对待测终端定位处在线测得的信号强度数据进行相应的处理;
终端位置确定模块,用于根据各单元网格的位置指纹与实际测得的信号强度构成的位置指纹,计算提出的基于网格参考点的欧氏距离,根据预先设定的阈值,选出值最小的多个单元网格,加权后得到待定位终端位置。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:通过网格划分确定参考点;将采样点扩展到网格,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;采集时在各方向旋转移动,避免采集单向性造成特征值不完备;合理的布设信标,节省冗余的设备并充分的利用信标。
附图说明
图1是本发明实施例1中提供的一种室内定位方法的流程示意图;
图2是本发明实施例2中提供的一种室内定位系统的结构示意图;
图3是本发明实施例1中提供的网格参考点布设示意图。
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。
实施例1
本发明实施例提供一种室内定位方法,参见图1该方法包括以下步骤:
步骤101:根据定位精度需求,对相应区域进行单元网格划分并对所述单元网格设置网格属性,存放到位置指纹数据库;
步骤102:合理布设信标节点,确保每个网格能接收到3个以上的信标节点的信息;
步骤103:根据网格形状,以网格各顶点作为该网格的参考点,如图3;
步骤104:在所述单元网格的各参考点采集所接收的来自信标节点的信号,作为该网格的位置指纹存储到位置指纹数据库;
步骤105:定位时将待定位终端接收到的信标节点信号强度与位置指纹数据库中各网格相应的参考点进行匹配,得到待定位终端的位置信息。
本发明实施例在步骤101中,首先将建筑物内有定位需求的区域进行单元网格划分,并分别为这些网络设置网格属性。
需要定位区域,例如,可包括:工作室、休息室、卫生间、大厅、走廊以及楼层之间的楼梯区域,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;而对要求定位精度较高的区域(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。
单元网格的属性,例如,可包括: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。
本发明实施例通过步骤102可设置多个信标节点,信标节点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。
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。
之后,可通过步骤103确定网格内的参考点,可以将已划分的网格各顶角确定为参考点,如图3,对于四边形网格,则网格有四个参考点。
对于每个网格的所有参考点,通过步骤104采集信标节点的信息,并将该网格各参考点接收的信号强度统计量作为该位置指纹信息存入位置指纹数据库。采集方式为在各参考点旋转采集,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位置指纹。
统计方法有基于均值和基于概率等:
(1)基于均值,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;
(2)基于概率,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均值μ与方差σ,将(μ,σ)作为相应信标节点在该单元网格的位置指纹存入位置指纹数据库。
之后,通过步骤105,定位时将待定位终端接收到来自信标节点的信号强度与位置指纹数据库中各网格相应的参考点的信号强度进行匹配,得到待定位终端的位置信息,由于存入位置指纹数据库的考点位置指纹是采用的统计方法不同,在进行匹配时,也要根据考点位置指纹的统计方法,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,然后进行匹配。
具体实现过程如下:
(1)将待定位终端在某点接收到的信号强度和信标节点编号按照位置指纹的统计方法进行统一,即若采用基于均值的匹配方法,则定位时在某点处测得的信号强度亦必须先求得平均值再进行归一化;
(2)遍历位置指纹数据库中各单元网格多个参考点的位置指纹,定位终端在定位时得到的位置指纹(该位置指纹是对接收信号经过处理后得到的)与每个参考点的位置指纹的欧氏距离
计算定位终端在定位时得到的位置指纹(该位置指纹是对接收信号经过处理后得到的)与每个参考点的位置指纹的欧氏距离,然后计算每个单元网格内的所有参考点与待定位终端的位置指纹的欧氏距离相加,选出相加值最小的若干网格;
所述基于单元网格的参考点到待定位终端的欧氏距离的计算公式为:
其中,x为待定位点接收信号强度矩阵,N为网格Gi的参考点数目,Cj为第j个参考点,d为属性维度。
例如图3(b),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,则表达式如下:
(3)读取这个距离最小的若干单元网格的属性(编号、网格重心坐标信息),按照欧氏距离进行加权求和,得到该待定位终端的坐标位置,欧氏距离越小,赋予的权重就越大。下面以示例,简单说明该计算过程:
假如得到最有可能的网格号为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。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:通过网格划分确定参考点;将参考点扩展到网格,通过与网格的多个边界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(网格有N个参考点),匹配过程更加严谨,匹配准确率有较大提高;采集时在各方向旋转移动,避免采集单向性造成特征值不完备;合理的布设信标,节省冗余的设备并充分的利用信标。
实施例2
本发明实施例提供一种室内定位系统,参见图2,该系统包括:网格划分装置201、信标设置装置202、参考点设置装置203、信号强度采集装置204、位置指纹数据库205以及终端位置确定装置206。
其中,网格划分装置201,用于根据定位精度需求,对室内相应区域进行单元网格划分,并将网格信息存入位置指纹数据库;
信标布设装置202,用于布设多个信标节点,确保各个网格内接收信号强度有一定差异;
参考点确定装置203,用于在所述单元网格内确定多个参考点,采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度作为指纹存入位置指纹数据库;
信号强度采集装置204,在所述单元网格内确定多个参考点,采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度作为指纹存入位置指纹数据库;
位置指纹数据库205,用于存储所述单元网格的属性和位置指纹信息。
终端位置确定装置206,用于将待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度与所述位置指纹数据库中各网格的位置指纹进行匹配,得到待定位终端的位置信息。
该系统还包括:滤波统计装置。所述滤波统计装置用于对所述信号强度进行滤波统计。
所述终端位置确定装置具体包括:数据预处理模块,用于根据匹配方法,对待测终端定位处在线测得的信号强度数据进行相应的处理;终端位置确定模块,用于根据各单元网格的位置指纹与实际测得的信号强度构成的位置指纹,计算提出的基于网格参考点的欧氏距离,根据预先设定的阈值,选出值最小的多个单元网格,加权后得到待定位终端位置。
网格划分装置201根据定位精度需求,将建筑物内有定位需求的区域进行单元网格划分并分别设置其网格属性。
需要定位区域可包括:工作室、休息室、卫生间、大厅、走廊以及楼层之间的楼梯区域,可以根据定位精度需求的不同进行相应的网格划分形式;定位精度需求较低时,即区域性定位(工作室、休息室、卫生间),将整个房间划分为一个单元网格;而对要求定位精度较高的区域(如3米以内),可根据定位区域构造划分多个米级单元网格;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到完全覆盖。单元网格属性,例如可包括:自身编号、楼层编号、中心坐标、相邻网格编号、边界参考点编号等。设置单元网格属性后存入位置指纹数据库。
而本发明实施例通过信标设置装置202针对相应区域的所有单元网格设置多个信标节点;信标节点即已知位置坐标的无线局域网AP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204能够读取信标节点的信号强度和信标节点的唯一标识ID。信标节点的布设可遵循以下原则:
同一个网格内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。
之后,本发明实施例通过参考点设置装置203确定网格内参考点,即将已划分的网格各顶角确定为参考点,如图3,对于四边形网格,则网格有四个参考点。
之后,本发明实施例通过信号强度采集装置204进行数据采集,对于每个网格,将该网格内各参考点接收信号强度作为该网格指纹信息存入位置指纹数据库205。采集方式为在各参考点旋转采集,持续一段时间,根据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位置指纹。
统计方法有基于均值和基于概率等:
(1)基于均值,计算每个网格的各个参考点在一个采样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205;
(2)基于概率,计算每个网格的各个参考点在一个采样周期内接收到的各个信标节点信号强度的均值μ与方差σ,将(μ,σ)作为相应信标节点在该单元网格的位置指纹存入位置指纹数据库205。
之后,利用终端位置确定装置206采集定位时各信标节点的信号强度,并根据匹配方法对数据进行统计。
优选的,首先通过数据预处理装置,对每个网格内样本数据进行均值或概率分布或其他方法进行规整,即,根据匹配方法,对待定位终端定位时在某点处测得的信号强度数据进行相应的处理:
(1)基于均值,根据接收信号强度的大小,计算每个网格周期内接收各个信标节点信号强度的平均值,并进行归一化处理,作为本网格特征量存入位置指纹数据库205;
(2)基于概率,利用采集的样本数据,分别计算每个网格内可接收的信标节点的RSSI的均值μ与方差σ,将(μ,σ)作为相应信标节点在该单元网格的特征量存入位置指纹数据库205。
即通过数据预处理装置,将处接收到的信号强度和信标节点唯一标识ID按照选用的匹配方法作相应的整理,即若采用基于均值的匹配方法,则定位时某点处测得的信号强度亦必须先求得平均值再进行归一化;
而通过最小距离确定装置,遍历位置指纹数据库中各单元网格的位置指纹,与定位时在某点处测得的位置指纹计算距离(相似度),选出距离(相似度)最小的若干网格;
位置匹配单元读取距离(相似度)最小的若干个单元网格的属性(编号、网格重心坐标信息),并将该网格坐标以距离(相似度)大小作为权重作为该待定位终端的坐标位置。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:通过网格划分确定参考点;将采样点扩展到网格,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(网格有N个边界参考点),匹配过程更加严谨,匹配准确率有较大提高;采集时在各方向旋转移动,避免采集单向性造成特征值不完备;合理的布设信标,节省冗余的设备并充分的利用信标。
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,该方法包括:
根据定位精度需求,对室内相应区域进行单元网格划分,为所述单元网格设置属性,并将所述单元网格的属性存入位置指纹数据库;
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;
在所述单元网格内确定多个参考点,采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度作为指纹存入位置指纹数据库;
将待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度与所述位置指纹数据库中各网格的位置指纹进行匹配,得到待定位终端的位置信息;
其中,所述将待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度与所述位置指纹数据库中各网格的位置指纹进行匹配,得到待定位终端的位置信息,具体包括:
根据匹配方法,将待定位终端定位时测得的信号强度数据进行相应的处理;
根据单元网格的参考点的位置指纹以及待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度的位置指纹,计算基于单元网格的参考点到待定位终端的距离,根据系统预设值,选出单元网格的参考点到待定位终端的距离之和最小的单元网格,单元网格的数目为所述系统预设值;
根据所述单元网格的属性,得出待定位终端的位置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度之后,该方法还包括:
对所述信号强度进行滤波统计后,存储到位置指纹数据库。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述单元网格内确定多个参考点是将网格顶点作为该网格参考点。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度的采集方式为旋转采集。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述位置指纹包括:
根据所采集的信号强度数据,对于每个网格,每个参考点分别计算接收的各个信标节点信号强度的均值、方差、最大值、最小值的统计量。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于单元网格的参考点 到待定位终端的欧氏距离的计算公式为:
其中,x为待定位点接收信号强度矩阵,N为网格Gi的参考点数目,Cj为第j个参考点,d为属性维度,当p=1时计算的是曼哈顿距离,当p=2时计算的是欧式距离,所述i为大于0的自然数。
7.一种室内定位系统,其特征在于,该系统包括:
网格划分装置,用于根据定位精度需求,对室内相应区域进行单元网格划分,为所述单元网格设置属性,并将所述单元网格的属性存入位置指纹数据库;
信标布设装置,用于布设多个信标节点,确保各个网格内接收信号强度有一定差异;
参考点确定装置,在所述单元网格内确定多个参考点;
信号强度采集装置,采集所述参考点处接收到的所述信标节点的信号强度作为指纹存入位置指纹数据库;
终端位置确定装置,用于将待定位终端接收到的所述信标节点的信号强度与所述位置指纹数据库中各网格的位置指纹进行匹配,得到待定位终端的位置信息;
位置指纹数据库,用于存储所述单元网格的属性和位置指纹信息;
其中,所述终端位置确定装置具体包括:
数据预处理模块,用于根据匹配方法,对待测终端定位处在线测得的信号强度数据进行相应的处理;
终端位置确定模块,用于根据各单元网格的位置指纹与实际测得的信号强度构成的位置指纹,计算提出的基于网格参考点的欧氏距离,根据预先设定的阈值,选出值最小的多个单元网格,加权后得到待定位终端位置。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,该系统还包括:
滤波统计装置,用于对所述信号强度进行滤波统计。
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Families Citing this family (60)
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---|---|---|---|---|
CN102170697B (zh) * | 2011-04-06 | 2014-09-17 | 北京邮电大学 | 一种室内定位方法及装置 |
CN102821463B (zh) * | 2012-08-13 | 2014-09-10 | 西北工业大学 | 一种基于信号强度的室内无线局域网移动用户定位方法 |
CN102883262B (zh) * | 2012-09-17 | 2015-04-15 | 北京大学 | 一种基于指纹匹配的Wi-Fi室内定位方法 |
CN103581830B (zh) * | 2012-11-26 | 2016-12-21 | 华平信息技术股份有限公司 | 基于wsn的室内定位方法 |
CN102967848B (zh) * | 2012-11-28 | 2014-04-02 | 电子科技大学 | 一种基于距离关系库及接收信号强度的定位方法 |
CN103916954B (zh) * | 2013-01-07 | 2017-11-03 | 华为技术有限公司 | 基于wlan的概率定位方法及定位装置 |
CN103347278B (zh) * | 2013-06-25 | 2016-04-27 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 无线定位中指纹数据库的更新方法及装置 |
CN103402256B (zh) * | 2013-07-11 | 2016-01-13 | 武汉大学 | 一种基于WiFi指纹的室内定位方法 |
CN103442432B (zh) * | 2013-08-09 | 2016-06-15 | 京信通信系统(中国)有限公司 | 指纹定位方法与服务器 |
CN103440473B (zh) * | 2013-08-09 | 2017-07-07 | 京信通信系统(中国)有限公司 | 指纹定位方法与服务器 |
WO2015027373A1 (en) * | 2013-08-26 | 2015-03-05 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Improving location positioning using m2m ecosystem |
CN103458031B (zh) * | 2013-09-03 | 2016-08-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 采集定位数据的方法及装置 |
CN104782197B (zh) * | 2013-11-01 | 2019-04-12 | 华为技术有限公司 | 一种定位终端位置的方法和设备 |
CN103796305B (zh) * | 2014-02-11 | 2017-05-24 | 上海交通大学 | 一种基于Wi‑Fi位置指纹的室内定位方法 |
CN103888979B (zh) * | 2014-03-17 | 2017-02-15 | 南京邮电大学 | 一种基于无线局域网的室内定位方法 |
CN103906233A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-07-02 | 黄卿 | 一种定位数据采集、处理方法及装置 |
CN103913720B (zh) * | 2014-04-08 | 2016-06-01 | 上海交通大学 | 一种面向非特定Wi-Fi设备的室内定位方法 |
US9161175B1 (en) * | 2014-05-31 | 2015-10-13 | Apple Inc. | Location transition determination |
CN104076327B (zh) * | 2014-07-15 | 2017-04-12 | 福建师范大学 | 基于搜索空间缩减的连续定位方法 |
CN104504396A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-04-08 | 大连理工大学 | 利用自然环境无线信号的人体位置状态识别方法 |
CN104484654B (zh) * | 2014-12-19 | 2018-06-12 | 苏州大学 | 基于模式识别与指纹匹配定位算法的防溺水识别方法 |
CN104602338A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-05-06 | 智慧城市信息技术有限公司 | 一种基于锚点的定位方法及装置 |
CN104507163B (zh) * | 2014-12-26 | 2018-05-04 | 福建鑫诺通讯技术有限公司 | 一种采用类蜂窝式布局的rfid室内定位系统及方法 |
CN105813192B (zh) * | 2014-12-29 | 2019-07-23 | 奕通信息科技(上海)股份有限公司 | 一种基于复合指纹特征的WiFi指纹定位方法 |
CN104540222B (zh) * | 2015-01-22 | 2018-02-09 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 基于虚拟采样点的室内终端定位方法 |
KR101730539B1 (ko) * | 2015-05-27 | 2017-04-27 | (주)위니텍 | 위치기준 능동적 정보 제공방법 및 그 시스템 |
CN106331995A (zh) * | 2015-06-23 | 2017-01-11 | 中兴通讯股份有限公司 | 终端定位方法及装置 |
US10849205B2 (en) | 2015-10-14 | 2020-11-24 | Current Lighting Solutions, Llc | Luminaire having a beacon and a directional antenna |
CN105554762B (zh) * | 2015-12-10 | 2019-01-04 | 广东工业大学 | 基于rss的无线欺骗攻击定位方法 |
CN105848305B (zh) * | 2016-05-19 | 2019-04-02 | 福州大学 | 一种基于rssi差异性的移动设备与无线节点的连接方法 |
CN107438223B (zh) * | 2016-05-26 | 2019-12-03 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 室内定位方法和装置 |
CN105916113B (zh) * | 2016-06-01 | 2019-04-12 | 北京邮电大学 | 一种定位方法和装置 |
CN106060924A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-10-26 | 长春理工大学 | 一种基于移动信标的室内定位方法 |
CN106412838B (zh) * | 2016-09-10 | 2019-10-18 | 华南理工大学 | 一种基于统计匹配的蓝牙室内定位方法 |
CN108377546A (zh) * | 2016-11-21 | 2018-08-07 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种室内定位方法及装置、服务器、用户设备 |
CN106535283B (zh) * | 2016-11-25 | 2019-05-21 | 南京科技职业学院 | 一种基于信标分簇的室内定位方法 |
CN106686720A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-17 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种基于时间维度的无线指纹定位方法及其系统 |
CN106686547A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-17 | 南京邮电大学 | 一种基于区域划分和网络拓扑的室内指纹定位改进方法 |
CN106792561A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-31 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种无线指纹定位方法及系统 |
CN108449372B (zh) * | 2017-02-16 | 2021-05-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 网络数据的处理方法、三维网络数据库的构建方法及系统 |
CN106814345B (zh) * | 2017-03-24 | 2019-04-19 | 西北工业大学 | 易于数据采集和高精度的室内定位方法 |
CN107770719A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-03-06 | 无锡神探电子科技有限公司 | 一种基于路测数据与机器学习的目标定位方法 |
CN108174443A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-06-15 | 电子科技大学 | 基于信标节点辅助的LoRa定位方法 |
CN108307498B (zh) * | 2018-02-05 | 2020-05-26 | 通鼎互联信息股份有限公司 | 一种wsn节点的定位方法及装置 |
CN108519774B (zh) * | 2018-04-11 | 2020-12-15 | 杭州晶一智能科技有限公司 | 基于无线信号rssi的移动机器人定位充电基座方向的控制方法 |
CN108536146B (zh) * | 2018-04-11 | 2020-12-11 | 杭州晶一智能科技有限公司 | 基于路径和rssi的移动机器人定位充电基座的智能控制方法 |
CN109041208B (zh) * | 2018-07-18 | 2020-10-16 | 广东小天才科技有限公司 | 一种基于Wi-Fi指纹库的定位方法和定位服务器 |
CN110166991B (zh) * | 2019-01-08 | 2022-06-24 | 腾讯大地通途(北京)科技有限公司 | 用于定位电子设备的方法、设备、装置以及存储介质 |
CN109901105A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-18 | 四川超影科技有限公司 | 一种基于空间数值迭代的室内定位方法 |
CN110057355B (zh) * | 2019-04-18 | 2021-06-08 | 吉林大学 | 一种室内定位方法、装置、系统及计算设备 |
CN110958569B (zh) * | 2019-12-11 | 2020-11-03 | 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 | 一种基于mimo信道特征值的室内定位方法 |
CN111182585B (zh) * | 2019-12-25 | 2022-04-29 | 航天信息股份有限公司 | 一种基于wlan的室内定位方法及系统 |
CN111031485A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-17 | 吉林大学 | 一种结合cnn的蓝牙位置服务系统及其定位方法 |
CN111488505B (zh) * | 2020-04-14 | 2020-12-04 | 莱仕力智能技术(深圳)有限公司 | 一种利用自动化立体库的文献管理方法 |
CN111885699B (zh) * | 2020-05-21 | 2022-09-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种确定用户当前位置的方法和系统 |
CN113290570B (zh) * | 2020-07-20 | 2024-04-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 夹持装置、数据中心运维机器人及装配机器人 |
CN113645561A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-11-12 | 南京邮电大学 | 基于室内区域划分的自适应切换定位方法 |
CN113645562B (zh) * | 2021-06-30 | 2022-11-15 | 南京邮电大学 | 一种基于5g信号的室内大型商场智能指纹定位方法 |
CN115278524A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-11-01 | 广东电网有限责任公司 | 一种传感器网络节点的定位方法、装置、设备及存储介质 |
CN115665852B (zh) * | 2022-12-14 | 2023-05-05 | 深圳开鸿数字产业发展有限公司 | 室内定位方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101742642A (zh) * | 2009-12-10 | 2010-06-16 | 浙江工业大学 | 基于区域划分和坐标贴边的无线传感网络半自动节点定位方法 |
CN101820579A (zh) * | 2009-02-27 | 2010-09-01 | 杭州辰林信息技术有限公司 | 一种节点定位方法及系统 |
CN101883424A (zh) * | 2010-04-23 | 2010-11-10 | 哈尔滨工业大学 | 基于近邻点数优化的wlan室内knn定位方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070060098A1 (en) * | 2005-08-03 | 2007-03-15 | Innerwireless | Radio frequency location determination system and method with wireless mesh sensor networks |
-
2010
- 2010-12-14 CN CN201010602902.4A patent/CN102573049B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101820579A (zh) * | 2009-02-27 | 2010-09-01 | 杭州辰林信息技术有限公司 | 一种节点定位方法及系统 |
CN101742642A (zh) * | 2009-12-10 | 2010-06-16 | 浙江工业大学 | 基于区域划分和坐标贴边的无线传感网络半自动节点定位方法 |
CN101883424A (zh) * | 2010-04-23 | 2010-11-10 | 哈尔滨工业大学 | 基于近邻点数优化的wlan室内knn定位方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN102573049A (zh) | 2012-07-11 |
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