CN103384358A - 一种基于虚拟现实和wifi空间场强的室内定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法，涉及无线通信应用技术领域，主要解决室内人员和设备的定位及位置的三维显示。如右图所示，该系统采用C/S模式，服务器端和客户端通过局域网和数据库实现通信和数据交换。采用信号强度指纹技术进行定位，系统工作过程为：离线阶段生成了区域AP的RSSI分布信息后，在线定位的实现过程为终端载入区域地图，终端连接服务器，服务器更新RSSI分布信息，终端扫描WIFI信号并与服务器数据比较，终端利用S-WNNSS算法估计自己的位置并显示到采用虚拟现实技术开发的三维界面中。该算法思想是：对每个参与定位的AP计算一个当前位置的可能集合，然后对这些集合取交集，根据交集的情况决定对当前位置的估计，以此提高定位的精度。特点在于用户界面使用了基于Virtools的虚拟现实技术，位置估计采用本发明算法S-WNNSS实现。

Description

一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法

技术领域

本发明属于无线通信应用技术领域，涉及一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法，用于实现移动设备的三维室内定位，或者为个人通信终端基于位置服务的应用提供坐标估计。

背景技术

从现代科技的发展来看，最早发展起来并且广泛应用的定位导航服务平台是美国的GPS系统，目前GPS在定位导航市场处于垄断地位，为美国经济发展和国家安全提供了强有力的保障。此类卫星定位系统还有中国的北斗系统、俄罗斯的格洛纳斯系统和欧洲的伽利略系统，它们还处于建设或设计之中。卫星定位主要应用于室外环境，在室内环境下由于多径、阴影等影响，卫星定位精度会大幅下降，有时甚至无法接收信号。因此作为卫星定位的重要补充，有必要研究室内定位问题，寻找一种廉价且具有普遍适用性的室内定位技术。

在众多备选技术中，基于WIFI的技术硬件成本低，与智能终端兼容好。目前WIFI已经成为手机、PAD等设备的标准配置，同时WIFI网络的覆盖也颇为广泛，很多区域如学校、商场、写字楼等都提供WIFI服务。因此，利用WIFI进行室内定位具备良好的可实施性。

WIFI定位的方式有两种：基于测距的方式和基于信号强度指纹的方式。前者根据待定位区域环境特征对电波传播模型进行修正，找到信号强度与传播距离之间的关系，在定位时根据实时的信号强度值估计出当前位置距所部属AP(Access Point)的距离，然后使用三边定位等算法得到对当前位置的估计，这种方式抗干扰性能较差；后者的实现分为离线阶段和在线阶段两个主要过程，离线阶段训练定位区域的信号强度覆盖图或者信号强度覆盖的概率模型，保存在数据库中，而在线阶段通过比较实时信号强度数据与数据库中的数据，得到对当前位置的一个估计。这种方式实现简单，但训练过程一般需要花费较多时间。虽然目前有不少关于WIFI室内定位的研究成果被发表，但它们有的停留在仿真阶段，有的实现了但又几乎都采用2维显示的方式，三维显示的室内定位系统亟待研究。

发明内容

本发明的目的是针对现有室内定位技术中存在的问题，提出一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法，用于实现室内移动目标（人、设备）的定位和三维位置显示，为个人通信终端的基于位置服务应用提供坐标估计。具备较高的精度和较低的延时（延时可以通过扫描周期来间接设置）。

针对上述目标，本发明提供一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法，包含了训练库建立问题、定位算法设计问题、定位区域场景建模问题、终端应用程序开发问题、AP部署问题。部署了AP的环境是终端程序运行的基础。

针对上述问题，本发明提供一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法，系统由两个部分组成：定位模块和虚拟现实模块。定位模块又分为离线训练模块、数据库模块以及在线定位模块。

本发明关于训练库建立问题，操作的过程如下。

1．离散化待定位区域，在待定位区域中均匀地取N个位置作为参考点。

2.   在每个1所述的参考点扫描WIFI信号，记录连续一段时间内各个AP的接收信号强度指示值RSSI(Received Signal Strength Indication)。

3.   处理2中所得的RSSI向量，计算各个AP在该参考点的RSSI均值、方差以及最大最小区间等参数，将这些参数连同对应AP的标识SSID一起保存到数据库中。

4.   对所有的参考点进行2、3操作，直到所有的参考点都训练完毕，从而建立待定位区域完整的RSSI分布地图。

本发明关于定位算法设计问题采用的是信号强度指纹匹配的方案，在线定位算法为本专利算法S-WNNSS(Set-Weight Nearest Neighbors Searches Strategy)。所述的S-WNNSS算法其实施步骤如下。

a. 算法开始，对扫描到的每个AP根据当前的RSSI和训练库中的RSSI计算出所有可能的位置集合，记为                                                

，这样的集合个数与参与定位的AP个数相同。

b. 判断当前位置是否在a.所述的

内，对某个参考点

而言，如果参与定位的

的RSSI值在

之间，则它就属于

。

c. 对所有的取交集，记为

，将

中的点作为预定位点。

d.  若，c是常数，即交集

中有且仅有一个参考点，说明所有参与定位的AP都认为

就是当前目标所在的位置，则将其作为当前位置的估计，即

，其中c为常数。

e.  若

，即交集

中不止有一个点。设中的预定位点的个数为

，对这

个点中的每一个点计算当前RSSI向量与训练库中的RSSI向量之间的欧拉距离，得到RSSI误差距离向量

，对

按从小到大顺序排列，取出其中误差

最小的

个点，利用加权的

近邻算法进行位置估计，估计公式为

，其中

。

f.   若

，则计算各个

的中心

，再对这些中心点取质心作为集中心，根据这些中心点与集中心之间的距离，除去离集中心较远的集合

，对剩余的

重复d.~f.操作，直到得到对当前位置的估计。

g.  为了提供连续的位置估计，逼真地模拟干扰对估计的影响，对已经得到的估计值进行微扰，在当前的估计值上加上一项很小的随机数作为算法最后的输出，即，这里

和

是微扰项，是均值为零的高斯随机数。算法结束。

本发明关于定位区域场景建模问题，考虑与虚拟现实媒体资源整合平台Virtools的接口问题，采用的是3ds max 2009三维建模软件进行场景建模。

本发明关于终端应用系统程序开发问题，采用Virtools 5.0开发虚拟现实模块（用户界面），使系统的用户在3D环境下能获得更多的沉浸感；采用VS2005开发在线模块，该模块完成的是数据采集、数据存储、数据处理、算法实现等功能。值得注意的是由于使用了数据库，所以virtools程序运行需要server controller的支持；C++部分的开发则使用了Local Wifi API技术，所以必须配置安装microsoft SDKs开发工具包。

如上所述，本发明用户界面应用Virtools虚拟现实技术，利用了virtools的server controller工具，启动它之后要设置服务器的IP和模式，若是本地使用，则IP设为127.1.1.1即可；模式选择Virtools Server Database Module。

本发明关于AP部署问题，数量上，由于使用的是指纹技术，AP的数量只要大于1就可以在覆盖范围内提供位置估计，但增加AP数在一定程度上可以降低估计的误差，改善估计的精度；位置上要求考虑AP的信号覆盖，必须要能够让AP发射的WIFI信号覆盖整个定位区域，如果有多个AP参与定位，则这些AP应当均匀地分布在定位区域中。

本发明实现的利用Virtools的三维室内定位系统，是一项纯软件的技术，运行环境为PC或PDA平台。 

附图说明

图1   本发明系统的组成。

图2   本发明软件结构。

图3   定位区域离散化。

图4   离线训练结果。

图5   在线定位运行示例。

图6   示例系统的精度曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施进行描述。

图1 表示的是本发明系统的组成，由客户端和服务器端两个独立程序共同实现室内定位的功能。实际上，客户端对应的就是所描述的虚拟现实模块，而服务器端对应的则是所描述的在线定位模块。服务器端程序和客户端程序通过局域网实现通信，它们之间的数据交换采用了异步的方式，通过各自独立访问数据库实现。

结合图1，实验环境的搭建过程描述如下。

1. 选择科学馆的五楼的一部分走廊和一个房间为试验区域，该区域的平面图见图3所示，其面积约为40m*15m，在其中布置四个AP，AP的位置也可以在图3中观察到。值得注意的是，示例中这些AP并没有入网，这不影响实验，因为我们服务器和客户端使用的是同一台笔记本，所以服务器程序和客户端程序只需要在本地通信即可。

2. 给所使用的AP命名，主要是修改其SSID，使其与C++程序中的标识符一致，在示例中这些AP分别被命名为了AP0、AP1、AP2…。

3. 使用一台安装了windows XP或以上版本的笔记本电脑，为其配置无线网卡，作为读取WIFI信号数据的接口。示例中使用的是FAST Mini 150M 无线USB网卡。

4. 为所使用的笔记本安装VS2005+windows SDKs和Virtools 5.0。

图2描述了本发明软件系统的结构。其中，虚拟现实模块实现的是用户界面，采用Virtools 5.0开发，它可以响应用户的操作，包括扫描周期、队列长度等参数的设置以及摄像机角度的选择、焦距的设置等；离线训练模块、数据库模块以及在线定位模块采用C++开发。离线训练模块实现RSSI地图的训练，其中包含了卡尔曼滤波器、队列等；数据库模块是数据交换的桥梁，软件可以选择sql server和access等；在线定位模块实现S-WNNSS算法，提供对目标位置的估计，并与数据库交换数据。

图4描述的是RSSI分布地图的生成结果，图中给出了四个AP在定位区域中的RSSI分布情况。结合图3，在一块大小约为40

14的不规则的区域。我们布置了4个AP，分别是AP0、AP1、AP2和AP3，其中AP0位于房间，AP1位于走廊下端，AP2在走廊上端，AP3在走廊的弯折部分，它们的位置如图3所示。离线训练的实施过程如下。

1. 在这区域中我们选择了30个点作为参考点。

2. 设置扫描次数，如250次。保持同样的高度，在每个参考点扫描WIFI信号,采集信号的SSID、RSSI、网络结构、加密算法、MAC地址等数据。

3. 对每个AP的RSSI数据，如250个样本，进行卡尔曼滤波处理，计算其均值、最大最小值及它们的差、方差，并将这些结果连同对应的AP标识SSID和参考点的编码一起存入数据库，形成一条记录。

4. 对所有的参考点进行2.、3.操作。最终的训练结果可视化如图4所示。

图5给出的是在线定位的虚拟现实用户界面示例，其中(a)-(d)分别是移动目标在四个不同的区域时，系统定位的结果。注意这些子图中摄像机的角度和焦距是有差别的，只要通过鼠标，用户是可以方便地改变观察的角度和距离的，甚至可以调整灯光等。结合图5，虚拟现实程序连接数据库的过程为，打开virtools 5.0的server controller，在其中设置服务器的IP和模式，并启动服务，本发明使用的是Virtools Server Database Module模式，运行Virtools用户程序就可以连接到服务器数据库并读取数据了。

图6给出的是系统的定位精度曲线，可以看到，系统的精度达到了0.7概率下小于2米，0.85概率下小于3米的精度，这是典型的房间级的精度。

上面结合附图对本发明的实施进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以做出许多形式，这均属于本发明的保护之内。

Claims (3)

1.一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法，其特征在于所使用的位置估计算法为S-WNNSS，算法包括如下步骤：

步骤1：初始化室内参考点，载入指纹库中参考点信息；

步骤2：设置队列和滤波器参数，采集WIFI信号数据到队列；

步骤3：利用采集的数据队列，计算当前位置上各个AP对应的RSSI均值；

步骤4：遍历所有参考点，根据步骤3计算的RSSI均值是否在所对应AP关于某参考点的RSSI区间之内，判断该参考点是否在对应AP的判断集中；

步骤5：求各个AP判断集的交集；

步骤6：若交集中只有一个参考点，将该参考点坐标作为算法的估计输出，并结束；

步骤7：若交集中不止一个参考点，则计算RSSI误差向量，根据误差对交集中的参考点排序，并选择其中误差最小的k个点，以加权k近邻算法计算估计结果，并结束；

步骤8：若交集为空集，计算各个判断集的中心，并将这些集中心的中心作为全局中心，利用欧拉距离排除中心距全局中心最远的判断集，并对剩余的判断集作5、6、7、8运算，直到得到估计结果，并结束；若执行到最后一层仍得不到结果，执行步骤9；

步骤9：若8执行到最后一层时，交集仍为空集，则利用当前RSSI均值与参考点RSSI均值间的误差距离，根据RSSI误差最小原则，利用加权k近邻算法计算估计结果，并结束。

2.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法，其特征在于，移动目标的显示是基于virtools虚拟现实平台的3D显示；使用virtools的server control工具控制虚拟现实用户程序与服务器数据库之间的连接，server control工具采用Server Database Module模式。

3.如权利要求1、2所述的一种基于虚拟现实和WIFI空间场强的室内定位方法，其特征在于定位模块和显示模块相互独立，通过数据库以异步方式协同工作；定位模块以T1为周期将目标位置的估计值存入数据库的坐标临时表中，并覆盖表中的历史坐标值，与此同时显示模块以T2为周期从数据库坐标临时表中读取当前的坐标估计值，并将其映射到Virtools软件虚拟现实空间的3D坐标系中进行目标显示。

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