CN103476109B

CN103476109B - 一种室内ap定位方法

Info

Publication number: CN103476109B
Application number: CN201310359649.8A
Authority: CN
Inventors: 江昊; 张迅; 黎伟; 黄翠翠
Original assignee: WUHAN FEIWO NETWORK Co Ltd
Current assignee: Wuhan Feiwo Technology Co ltd
Priority date: 2013-08-16
Filing date: 2013-08-16
Publication date: 2016-12-28
Anticipated expiration: 2033-08-16
Also published as: CN103476109A

Abstract

本发明公开了一种室内AP定位方法，定位过程为：步骤一：测试模块将测试坐标的数据信号通过无线通信协议传输到VPN服务器，所述VPN服务器将数据信号转化成数据回传后台服务器；步骤二：后台服务器对数据进行预处理，并储存至数据库；步骤三：分析数据，对移动热点进行定位，利用关联规则的Apriori算法进行楼层的判别；步骤四：根据接收的测试坐标的数据信号强度，选取信号强度最大的三点，当这三点的信号强度大于预定限值时，采用三点质心定位算法求质心得出测试坐标位置；当这三点任一信号强度小于预定限值时，采用加权式全交点质心定位算法得出测试坐标位置。通过先进行楼层判别，再进行位置定位的方法，实现室内AP的准确定位。

Description

一种室内AP定位方法

技术领域

本发明涉及一种定位方法，更具体地说是涉及一种室内AP(Access Point，无线访问接入点)定位方法。

背景技术

随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位和导航的需求日益增大，尤其是在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下室等等环境中，常常需要确定移动终端或者其持有者、设施与物品在室内的位置信息。

目前主要有以下几种定位技术：

(1)GPS定位技术。当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时间信息是不可能的，而且对于室内定位来说这种定位方法也存在明显的缺点，定位信号到达地面时较弱，不能穿透建筑物，而且定位器终端的成本较高。因此GPS定位技术不能很好地应用于建筑物内楼层等室内的定位。

(2)红外线室内定位技术。由于光线不能穿过障碍物，使得红外射线仅能视距传播。直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。当标识放在口袋里或者有墙壁及其他遮挡时就不能正常工作，需要在每个房间、走廊安装接收天线，造价较高。因此，红外线只适合短距离传播，而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰，在精确定位上有局限性，特别是室内AP定位十分不方便。

(3)基于电波信号的室内AP定位跟踪技术，也存在着很大的问题。这是因为一个狭窄空间里的地板、墙壁和人体等各种物体都会将使得用于定位的电波信号产生形式极为复杂的衰减和衰退，这样，如果依赖于这个简单的模型计算某处室内位置接收到的信号强度，则此信号强度会被估计得过高，尤其在一个有许多被墙壁隔开的房间的建筑物内会是这样，因此也不利于室内AP定位。

而且上述定位方法还存在一个共同的问题，那就是是定位的时候，没有进行室内AP的楼层判别，设备采集到的数据可能会包括其他楼层AP的数据，不进行楼层判别，直接进行定位会大大降低定位的准确度。因此上述方法定位时由于室内信号微弱，且反射现象严重，以及其他设备的干扰，使得室内AP的准确定位存在较大的挑战，而且也不能进行楼层定位，这与现有的定位技术需求十分不符。

发明内容

为了解决上述问题，本发明采用的定位方法能够通过先进行楼层判别，再进行位置定位的方法，实现室内AP的准确定位，解决现有定位技术不能准确定位室内AP的缺陷，满足了日益增长的生活需求，极具使用价值。

本发明的定位方法具体过程为：

步骤一：测试模块将测试坐标的数据信号通过无线通信协议传输到VPN服务器，所述VPN服务器将数据信号转化成数据回传后台服务器；

步骤二：后台服务器对数据进行预处理，并储存至数据库；

步骤三：分析数据，对移动热点进行定位，利用关联规则的Apriori算法进行楼层的判别；

步骤四：根据接收的测试坐标的数据信号强度，选取信号强度最大的三点，当这三点的信号强度大于预定限值时，采用三点质心定位算法得出测试坐标位置；当这三点任一信号强度小于预定限值时，采用加权式全交点质心定位算法得出测试坐标位置。

本发明利用数据挖掘方法中的关联规则可以有效的从测试文件中剔除不属于测试楼层的AP，提取出属于本楼层的AP，从而减小其他楼层AP对本楼层AP定位以后规划的影响，同时提出了根据测试场景和面积设置最小支持度参数的方法，极大地提高了准确率；另外据关联规则的Apriori算法挖掘出本楼层的所有AP之后，结合测试轨迹坐标点上接收到的AP的RSSI(Received Signal Strength Indication，接收的信号强度指示)，利用基于RSSI的混合室内定位技术方法准确的定位出每个AP在测试楼层的所处位置。因此本发明先进行楼层判别，再进行位置定位的方法，实现室内AP的准确定位，非常具有实用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明整体的数据生成及其处理流程图；

图2是本发明采用加权式全交点质心定位算法的框架流程图；

图3是本发明利用关联规则的Apriori算法进行判别的框架流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示为整体的数据生成及其处理流程图，测试系统、后台服务器启动完毕后，通过无线通信向远端VPN服务器注册，在手持测试系统和后台服务器之间搭建一条虚拟专用网络专用网络线路，用于快速地回传数据，测试人员手持测试系统进行测试，生成原始数据；测试人员操作测试系统，通过将测试数据回传到后台服务器上的ftp(File TransferProtocol，文件传输协议)服务器，后台服务器先对数据进行预处理，提取出轨迹信息等，预处理后的数据存入数据库中。

其中数据包括信道信息和步测轨迹信息，信道信息包括整个信道的全局统计信息，如某个信道中的无线数据帧数等；每个无线热点及其下用户信息，如热点的重传数据帧数及用户的下载速度等。步测数据包含具体的位置信息，用于对无线热点及用户的定位。

本发明的定位方法具体过程为：

步骤二：后台服务器对数据进行预处理，并储存至数据库；

步骤四：根据接收的测试坐标的数据信号强度，选取信号强度最大的三点，当这三点的信号强度大于预定限值时，采用三点质心定位算法得出测试坐标位置；当这三点任一信号强度小于预定限值时，采用加权式全交点质心定位算法得出测试坐标位置，具体参考图2。

如图3所示为本发明利用关联规则的Apriori算法进行判别的框架流程图，具体操作步骤如下：

①算法开始，根据测试场景及测试面积设置各项目支持度参数；

②扫描数据库，对每个项进行计数，得到的数据形成1阶段选项目集；

③扫描1阶段选项目集，筛选大于最小支持度的数据，得到1阶频繁项目集；

④将1阶频繁项目集的数据通过Apriori算法得到2阶候选项目集；

⑤对2阶候选项目集每个项进行计数，若小于某一项目最小支持度，算法结束；大于最小支持度的得到数据形成2阶频繁项目集；

⑥对得到的2阶频繁项目集的数据循环步骤④、⑤操作，直至大于最终项目最小支持度的数据，形成K+1阶频繁项目集。

利用关联规则的Apriori算法模块依据测试系统在测试轨迹上测试得到的数据集，作为算法模块的数据库输入，在设置合适的最小支持度参数后，通过不断地迭代运算，直至得到的候选项目集不满足大于最小支持度的条件，那么迭代算法就会终止，在输出结果中上一阶的候选项目集就是本楼层AP的集合。

本发明采用加权式全交点质心定位算法的框架流程图，依据上述的关联规则挖掘出本楼层的所有AP之后，结合测试轨迹坐标点上接收到的AP的RSSI(Received SignalStrength Indication，接收的信号强度指示)无线发送层的可选部分，用来判定链接质量，以及是否增大广播发送强度，利用基于RSSI的混合室内定位技术方法准确的定位出每个AP在测试楼层的所处位置。计算的规则为，对待计算AP的RSSI进行排序，选取信号强度最大的三个点，当这三个点的信号强度大于一定门限时，我们就可以认为测试轨迹走到了这个AP的附近。此时就可以运用传统的三点质心定位。传统的三点质心定位把待计算AP的RSSI进行排序，选取三个最大的点，根据其RSSI做加权，求质心。同时若小于这个门限时我们采用加权式全交点质心定位算法，通过这种方法极大的提高了定位的准确性。

下面对本发明加权式全交点质心定位算法作进一步详细的描述，

a.选取信号强度最大的四个点，坐标分别为

A(x₁,y₁),B(x₂,y₂),C(x₃,y₃),D(x₄,y₄),待计算的测试坐标设为E(x,y)，首选A、B、C三点，计算出测试坐标与A、B、C三点的距离d_A,d_B,d_C；

b.原则上以A，B，C三点为圆心，d_A,d_B,d_C为半径画圆作圆会存在交点，但实际上可能因为计算的d_A,d_B,d_C不太准确，三个圆没有交点，只存在一个公共区域，此时利用改进的定位算法，先根据下面的方程组：

\{\begin{matrix} {(x_{1} - x)}^{2} + {(y_{1} - y)}^{2} = {d_{A}}^{2} .......... (1) \\ {(x_{2} - x)}^{2} + {(y_{2} - y)}^{2} = {d_{B}}^{2} .......... (2) \\ {(x_{3} - x)}^{2} + {(y_{3} - y)}^{2} = {d_{C}}^{2} .......... (3) \end{matrix}

分别解出圆A与圆C的交点(x_ac1,y_ac1)、(x_ac2,y_ac2)，圆B与圆C的交点(x_bc1,y_bc1)、(x_bc2,y_bc2)，圆A与圆B的交点(x_ab1,y_ab1)、(x_ab2,y_ab2)，将圆A与圆C的交点(x_ac1,y_ac1)、(x_ac2,y_ac2)代入式可找出距圆心B的距离或远或近的两点，为了使误差减小，取d_B值较小、距离圆心B较近的那点，并设其点坐标为(x_b,y_b)，同理可找出圆B、圆C交点中，圆A和圆B交点中满足上述条件的两点，分别设点坐标为(x_a,y_a)、(x_c,y_c)，依据质心定位思想估算由三点构成的三角形的质心，则其质心坐标为：

\begin{matrix} {x^{'}}_{1} = \frac{x_{a} + x_{b} + x_{c}}{3}, & {y^{'}}_{1} = \frac{y_{a} + y_{b} + y_{c}}{3} \end{matrix}

则估算的待计测试坐标的一个估计点坐标为(x₁',y₁')；

c.同上理计算出D点与待计算测试坐标的距离d_D；

d.利用上述方法通过A、B、D点得到E点的坐标估计(x'₂,y'₂)，通过A、C、D点得到E点的坐标估计(x'₃,y'₃)，通过B、C、D点得到E点的坐标估计(x'₄,y'₄)；

e.由于计算距离存在误差，利用引用距离的加权来修正误差公式为：

x = \frac{\frac{x_{1}^{'}}{d_{A} + d_{B} + d_{C}} + \frac{x_{2}^{'}}{d_{A} + d_{B} + d_{D}} + \frac{x_{3}^{'}}{d_{A} + d_{D} + d_{C}} + \frac{x_{4}^{'}}{d_{D} + d_{B} + d_{C}}}{\frac{1}{d_{A} + d_{B} + d_{C}} + \frac{1}{d_{A} + d_{B} + d_{D}} + \frac{1}{d_{A} + d_{D} + d_{C}} + \frac{1}{d_{D} + d_{B} + d_{C}}}

y = \frac{\frac{y_{1}^{'}}{d_{A} + d_{B} + d_{C}} + \frac{y_{2}^{'}}{d_{A} + d_{B} + d_{D}} + \frac{y_{3}^{'}}{d_{A} + d_{D} + d_{C}} + \frac{y_{4}^{'}}{d_{D} + d_{B} + d_{C}}}{\frac{1}{d_{A} + d_{B} + d_{C}} + \frac{1}{d_{A} + d_{B} + d_{D}} + \frac{1}{d_{A} + d_{D} + d_{C}} + \frac{1}{d_{D} + d_{B} + d_{C}}}

最终得出定位的测试坐标E(x,y)的准确值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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

1.一种室内AP定位方法，其特征在于，定位过程为：

步骤二：后台服务器对数据进行预处理，并储存至数据库；

步骤三：分析数据，对移动热点进行定位，利用关联规则的Apriori算法进行楼层的判别，具体地，用测试数据作为Apriori算法的输入，在设置合适的最小支持度参数后，通过不断地迭代运算，直至得到的候选项目集不满足大于最小支持度的条件，那么迭代算法就会终止，在输出结果中上一阶的候选项目集就是本楼层AP的集合；

步骤四：依据上述的关联规则挖掘出本楼层的所有AP之后，根据接收的测试坐标的数据信号强度，选取信号强度最大的三点，当这三点的信号强度大于预定限值时，采用三点质心定位算法求质心得出测试坐标位置；当这三点任一信号强度小于预定限值时，采用加权式全交点质心定位算法得出测试坐标位置,

所述步骤四中加权式全交点质心定位算法为：

a.选取信号强度最大的四个点，坐标分别为A(x₁,y₁),B(x₂,y₂),C(x₃,y₃),D(x₄,y₄),待计算的测试坐标设为E(x,y)，首选A、B、C三点，计算出测试坐标与A、B、C三点的距离d_A,d_B,d_C；

b.利用改进的定位算法，首先根据下面的方程组：

\{\begin{matrix} {(x_{1} - x)}^{2} + {(y_{1} - y)}^{2} = {d_{A}}^{2} ... (1) \\ {(x_{2} - x)}^{2} + {(y_{2} - y)}^{2} = {d_{B}}^{2} ... (2) \\ {(x_{3} - x)}^{2} + {(y_{3} - y)}^{2} = {d_{C}}^{2} ... (3) \end{matrix}

{x^{'}}_{1} \frac{x_{a} + x_{b} + x_{c}}{3}, {y^{'}}_{1} = \frac{y_{a} + y_{b} + y_{c}}{3}

则估算的待计测试坐标的一个估计点坐标为(x′₁,y′₁)；

c.同上理计算出D点与待计算测试坐标的距离d_D；

d.利用上述方法通过A、B、D点得到E点的坐标估计(x′₂,y′₂)，通过A、C、D点得到E点的坐标估计(x′₃,y′₃)，通过B、C、D点得到E点的坐标估计(x′₄,y′₄)；

x = \frac{\frac{x_{1}^{'}}{d_{A} + d_{B} + d_{C}} + \frac{x_{2}^{'}}{d_{A} + d_{B} + d_{D}} + \frac{x_{3}^{'}}{d_{A} + d_{D} + d_{C}} + \frac{x_{4}^{'}}{d_{D} + d_{B} + d_{C}}}{\frac{1}{d_{A} + d_{B} + d_{C}} + \frac{1}{d_{A} + d_{B} + d_{D}} + \frac{1}{d_{A} + d_{D} + d_{C}} + \frac{1}{d_{D} + d_{B} + d_{C}}}

y = \frac{\frac{y_{1}^{'}}{d_{A} + d_{B} + d_{C}} + \frac{y_{2}^{'}}{d_{A} + d_{B} + d_{D}} + \frac{y_{3}^{'}}{d_{A} + d_{D} + d_{C}} + \frac{y_{4}^{'}}{d_{D} + d_{B} + d_{C}}}{\frac{1}{d_{A} + d_{B} + d_{C}} + \frac{1}{d_{A} + d_{B} + d_{D}} + \frac{1}{d_{A} + d_{D} + d_{C}} + \frac{1}{d_{D} + d_{B} + d_{C}}}

最终得出定位的测试坐标E(x,y)的准确值。

2.如权利要求1所述的一种室内AP定位方法，其特征在于，所述测试坐标的数据信号至少包括信道信息和轨迹信息，所述信道信息包含无线热点及其下的用户信息数据；所述轨迹信息至少包括气压、海拔和角度信息数据。

3.如权利要求1所述的一种室内AP定位方法，其特征在于，步骤三中分析数据，对移动热点进行定位，利用关联规则的Apriori算法进行楼层的判别的具体过程为：

4.如权利要求1所述的一种室内AP定位方法，其特征在于，步骤四中加权式全交点质心定位算法时，选取信号强度最大的三点不在一条直线。