CN103402258B

CN103402258B - 一种基于Wi‑Fi的室内定位系统和方法

Info

Publication number: CN103402258B
Application number: CN201310342799.8A
Authority: CN
Inventors: 张斌; 赵晖
Original assignee: BEIJING JIANFEI KELIAN SCIENCE AND TECHNOLOGY Co Ltd
Current assignee: Beijing Xinxin Jinke Information Technology Co.,Ltd.
Priority date: 2013-08-08
Filing date: 2013-08-08
Publication date: 2017-01-25
Anticipated expiration: 2033-08-08
Also published as: CN103402258A

Abstract

本发明公开了一种基于Wi‑Fi的室内定位系统和方法，定位系统包括定位服务器，局域网，多个第一无线AP，多个已知位置的第二无线AP以及待定位的移动终端，系统采用多个第一无线AP对移动终端进行定位，并且第二无线AP对定位结果进行修正，该修整方法对现有的KNN法得到的K个最邻近点进行选择，采用RSSI测距方式得到待定位移动终端和固定位置无线AP的距离，用该距离选择K个最邻近点。由于本发明中采用的固定位置的AP是接收信号强度最大的，其受到环境因素，例如墙体的影响较小，使得测量误差减小，定位更加精准。

Description

一种基于Wi-Fi的室内定位系统和方法

技术领域

本发明涉及无线定位领域，特别地涉及一种基于Wi-Fi的室内定位系统和方法。

背景技术

随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。

全球定位系统(GPS)是获取室外环境位置信息的最常用方式，但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，GPS等卫星定位技术并不适用于室内，目前无线室内定位技术迅速发展，已成为GPS的有力补充。

现有室内无线定位系统主要采用红外、超声波、蓝牙、Wi-Fi、RFID等短距离无线技术，其中Wi-Fi网络的无线定位技术部署广泛且成本较低。

Wi-Fi提供了一个高性价比的定位解决方案。实际应用中也已经提出了许多方案，包括基于到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达角度(AOA)、测量接收信噪比(SNR)，以及使用更广泛的接收信号强度法(RSSI)、

接收信号强度法(RSSI)主要分为两类：三角定位法和位置指纹识别法。三角定位法基于无线传播衰减模型，无线信号在空间的衰减与传播距离存在一定的函数关系，常用的无线传播衰减模型有对数正态传播衰减模型，该模型采用接收到的信号强度来估计接收端距发射端的距离，利用待测目标到至少三个已知参考点之间的距离信息估计待测目标的位置。位置指纹识别法需要在定位服务器中建立存储Wi-Fi信号的数据库，存储Wi-Fi信号强度等数据，待测目标将采集到的Wi-Fi信号强度信息传递给定位服务器，并与数据库中的数据进行匹配，从而确定待测目标位置。指纹匹配定位不需要Wi-Fi节点的安装位置信息。

现有技术中，利用指纹匹配方式实现精确定位的常用方法有最邻近法，K邻近法(KNN)，K加权邻近法，贝叶斯估计，BP神经网络法等。其中，广泛应用的K邻近法(KNN)，其选取信号空间距离最近的K个参考节点，将未知节点定位在K个参考节点的坐标平均处。但是由于存在随机干扰，在选取的K个参考点中某些参考点偏差较大时，使得整体的平均值产生较大偏差，导致因定位精度较差。

发明内容

本发明的目的在于避免上述现有技术中的不足之处，提供一种基于Wi-Fi的室内精确定位系统和方法。

该系统包括定位服务器，局域网，多个第一无线AP以及待定位的移动终端，其中，定位服务器与局域网相连，其特征在于：所述定位系统还包括多个第二无线AP，所述第二无线AP的位置信息存储在所述定位服务器中，所述定位系统采用所述多个第一无线AP对移动终端进行定位，并且采用所述第二无线AP对定位结果进行修正。

根据本发明的另一个方面，所述修正是在所述多个第一无线AP对移动终端进行定位的结果中进行选择。

根据本发明的另一个方面，所述移动终端是带有Wi-Fi芯片的装置。

根据本发明的另一个方面，所述第一无线AP和所述第二无线AP是无线交换机或无线路由器。

本发明还提供了一种基于Wi-Fi的室内精确定位方法，包括

步骤一：选择多个参考节点；

步骤二：对于上述多个参考节点，在每个参考节点处采集多个第一无线AP的Wi-Fi信号信息，将上述信息存入定位服务器的指纹数据库中；

步骤三：待定位的移动终端获取上述多个第一无线AP的信号强度值；

步骤四：将该信号强度值与上述指纹数据库中存储的信息进行匹配，获取与该信号强度值距离最近的K个位置的指纹数据，并得到这K个指纹数据对应参考点的坐标；其中K是大于2的整数；

步骤五：该待定位的移动终端选择接收到的信号强度最大的第二无线AP，并得到待定位的移动终端和该接收到的信号强度最大的第二无线AP的实际距离；并将该接收到的信号强度最大的第二无线AP的名称和上述实际距离发送至定位服务器；

步骤六：分别计算步骤四中得到的K个指纹数据对应参考点与步骤五中接收到的信号强度最大的第二无线AP的距离；确定上述K个指纹数据对应参考点与上述接收到的信号强度最大的第二无线AP的距离与待定位的移动终端和该接收到的信号强度最大的第二无线AP的实际距离的偏差；

步骤七：选择步骤六中的所述偏差最小的指纹数据对应参考点，将其坐标作为移动终端的定位结果。

根据本发明的另一个方面，步骤二中所述的Wi-Fi信号信息包括参考节点处各第一无线AP的MAC地址、参考节点处的信号强度、以及该参考节点的位置坐标。

根据本发明的另一个方面，步骤四中获取与该信号强度值距离最近的K个位置的指纹数据，是通过计算待定位移动终端测得的各参考节点处的信号强度值与指纹数据库中存储的步骤二中获得的参考点出的信号强度值的欧氏距离。

根据本发明的另一个方面，步骤五中所述第二无线AP的位置信息存储在所述定位服务器中。

根据本发明的另一个方面，步骤五中所述的实际距离是基于对数正态传播衰减模型获得的。

由于本发明以位置指纹识别法为基础，采用待测目标与固定参考点的距离来改进现有的KNN法，弥补以往Wi-Fi定位技术的不足，提高了Wi-Fi定位的精度。

附图说明

图1是本发明的基于Wi-Fi的室内定位的过程图。

图2是本发明的信号强度定位匹配算法图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

实施例：基于Wi-Fi的室内定位系统(如图1所示)，包括局域网、定位服务器、以及待定位的移动终端，其中定位服务器与局域网相连，在室内建筑物结构中设置若干个第一无线AP，该第一无线AP提供无线信号发射接收的功能，定位服务器不需要知晓该第一无线AP的位置；所述定位系统还包括多个已知位置的第二无线AP，所述多个第二无线AP的位置信息存储在所述定位服务器中，所述定位系统采用所述第二无线AP对移动终端进行定位，并且采用所述第二无线AP对定位结果进行修正。所述定位服务器中含有室内建筑结构图和各第二无线AP固定点分布图。

现有的KNN法是将待定位移动终端定位在K个参考节点的坐标平均处，但是，由于KNN法的K个最邻近点也是基于欧氏距离。欧氏距离计算的不准确性可能会使得某个最邻近点偏移较大，对此取均值造成了定位结果的不准确。本发明提出的方法对KNN法得到的K个最邻近点进行选择，选择的手段是通过额外的固定位置的AP，采用RSSI测距方式得到待定位移动终端和该固定位置AP的距离，用该距离选择K个最邻近点。由于本发明中采用的固定位置的AP是接收信号强度最大的，其受到环境因素，例如墙体的影响较小，使得测量误差减小，定位更加精准。

本发明提出的Wi-Fi室内定位方法主要包括离线训练阶段和在线定位阶段，其中：

离线训练阶段通过离线测量预定参考节点的Wi-Fi信号强度，建立起Wi-Fi信号强度向量和预定参考节点位置间的一一对应关系，以形成一个指纹库。

离线训练阶段包括了：

步骤一：合理选择参考节点的分布，确保能为定位阶段的准确位置估计提供足够的信息。可以采用的方式是对室内空间进行网格划分，网格的长度可以选择1-3米，并将划分结果存储到定位服务器中。

步骤二：对于各个参考节点，在每个参考节点处采集来自不同第一无线AP的Wi-Fi信号信息，将这些信息存入定位服务器的数据库中；所述信号信息包括参考节点处各第一无线AP的名称、MAC地址、参考节点的信号强度、参考节点的位置坐标等；

在线定位阶段包括：

步骤一：待定位移动终端获取各个第一无线AP的信号强度值，记为S＝(s₁，s₂，...，s_n)，其中n为第一无线AP的个数。将测得的各个第一无线AP的信号强度值S与指纹数据库中离线训练阶段得到的指纹数据中的涉及信号强度的项F_i＝(F_i1，F_i2，...，F_in)进行匹配，其中，i＝1，2，...，L，L是大于2的整数，代表离线训练阶段步骤一种的参考节点数；所述匹配通过计算S与F_i之间的距离，获取与S距离最近的K个位置的指纹数据矢量，并得到这K个指纹参考点的坐标(x_k，y_k)，其中k＝1，2，...，K，K是大于2并且小于L的整数；

其中，S与F_i之间的距离采用欧几里德距离来计算，即，

D_{i} = \sqrt{Σ_{j = 1}^{n} {(s_{j} - f_{ij})}^{2},}

其中i＝1，2，...，L，

步骤二：待定位移动终端通过判断AP的名称，选择接收信号强度最好的第二无线AP，该第二无线AP的坐标已知，记为(x_g，y_g)并得到待定位移动终端和该第二无线AP的距离d，将该第二无线AP的名称与距离d发送至定位服务器，其中定位服务器中存储各第二无线AP的位置分布图及坐标。

得到距离d的方式基了对数正态传播衰减模型，对数正态传播衰减模型如下式：PL(d)＝PL(d₀)+10nlg(d/d₀)+Xσ，其中，PL(d)表示与发射端距离为d处的信号强度，d₀是一个固定基准距离，n是与传输介质相关的变量，Xσ表示一个高斯分布随机变量。固定AP接收的信号强度记为RSSI，RSSI＝P-PL(d)，其中，P为信号发射功率，距离固定基准距离处的参考点接收的信号强度A为：A＝P-PL(d₀)，取d₀＝1米，则RSSI＝A-10nlg(d)-Xσ，由于Xσ的均值为0，因此，通过多次测量得到其中，是多次测量接收到的信号强度RSSI的平均值，即：可见，要得到距离与RSSI的关系模型，必须知道参数A和n的值，一般的做法是多次测量，构造多个二元一次方程来求解A和n的值，结合待定位移动终端所测得的当前位置处第二无线AP的信号强度均值，即可得到待定位移动终端和该固定AP的距离d。

步骤三：计算上述步骤中K个指纹参考点与上述选择的第二无线AP之间的距离D_k，

D_{k} = \sqrt{{(x_{k} - x_{g})}^{2} + {(y_{k} - y_{g})}^{2}},

其中k＝1，2，...，K，

步骤四：选择D_k与距离d之间距离最小的参考节点，将其坐标作为移动终端的定位结果。该距离可以通过定位服务器计算采用K个参考点坐标与d的方差，方差最小的参考点确定为待定位移动终端的位置。

实施例中，所述的移动终端是带有Wi-Fi芯片装置，可以是手机，平板电脑等。

在本发明的另一个实施例中，AP固定点可以是无线交换机，也可以用无线路由器来代替。

以上对本发明的具体方式进行了描述。本文中对于发明的描述是说明性的，因而，本发明的范围不应限制于上述具体实施方式。本领域技术人员应清楚，在不脱离本发明的主旨或本质特征的情况下，对上述具体实施方式进行其他变形或改变，也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于Wi-Fi的室内定位方法，包括

步骤一：在室内选择多个参考节点；

步骤二：对于上述多个参考节点，在每个参考节点处采集多个第一无线AP的Wi-Fi信号信息，将上述Wi-Fi信号信息存入定位服务器的指纹数据库中；

其特征在于，该定位方法还包括：

步骤六：分别计算上述K个指纹数据对应参考点与上述接收到的信号强度最大的第二无线AP的距离；确定上述K个指纹数据对应参考点与上述接收到的信号强度最大的第二无线AP的距离与待定位的移动终端和该接收到的信号强度最大的第二无线AP的实际距离的偏差；

步骤七：选择所述偏差最小的指纹数据对应参考点，将其坐标作为移动终端的定位结果。

2.根据权利要求1所述的基于Wi-Fi的室内定位方法，其特征在于：所述的Wi-Fi信号信息包括参考节点处各第一无线AP的MAC地址、参考节点处的信号强度、以及该参考节点的位置坐标。

3.根据权利要求2所述的基于Wi-Fi的室内定位方法，其特征在于：所述第二无线AP的位置信息存储在所述定位服务器中。

4.根据权利要求2所述的基于Wi-Fi的室内定位方法，其特征在于：所述的实际距离基于对数正态传播衰减模型获得。