CN103747419B - 一种基于信号强度差值与动态线性插值的室内定位方法 - Google Patents
一种基于信号强度差值与动态线性插值的室内定位方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于信号强度差值与动态线性插值的室内定位方法。该方法首先将目标区域划分成均匀网格,在各网格中心点测量接收到的各信标节点的RSSI值;再采用基准信标节点选择算法,选取对不同参考点区分最明显及稳定性最好的信标节点最为基准信标节点,并基于该基准信标节点计算各参考点的信号强度差值;接着采用基于SSD空间相关性的线性插值法,在该相邻参考点之间位置插入指纹,构建射频训练图谱,减少训练数据采集工作量。在线定位阶段,引入参考点SSD作为各参考点的权重,参与加权,从而实现定位。本方法简单易行,定位精度高,能有效减少RSSI随机抖动以及室内人员走动干扰等因素引起射频地图过时对定位计算造成的影响。
Description
技术领域
本发明涉及室内无线定位领域,特别涉及一种基于信号强度差值与动态线性插值的室内无线定位方法。
背景技术
随着移动通信和无线技术的发展,基于位置的服务受到越来越广泛的关注。人们对室内定位信息的需求与日俱增,地下停车场、物流仓储、矿井、医院、监狱、考古现场、展厅、博物馆等大型的室内场所都需要对人员或物品进行实时定位,才能实现导航、监控和智能管理等功能。基于射频地图的室内定位方法由于有较高的定位精度且计算方法简单,成为近年来最主要的室内无线定位方法之一。
传统基于射频指纹的定位方法利用接收到无线网络基站(称为信标节点)发射的射频信号强度(如RSSI)作为定位参考,这些方法由于RSSI信号易室内环境噪声、与节点配置有关因素的影响,因而得到的结果往往受室内干扰因素影响较大。有研究者信号提出将信号强度差值(Signal Strength Difference,SSD)作为射频指纹,能在一定程度上消去室内环境噪声、与节点配置有关因素。然而,由于室内信号传播受多径、反射、衍射等因素的影响,信标节点测得各参考点的射频指纹往往不同,这也是基于射频指纹定位方法的主要原理依据。不同参考点的射频指纹越是不同,即对不同参考点区分越明显,会带来越明显的效果。同时,信标节点测得各参考点的射频指纹可靠性越大,表示该信标节点的稳定性越好,选择该信标节点作为基准信标节点有利于定位系统的定位效果。因此,在基于信号强度差分的定位方法中,基准信标节点的选择会影响定位的效果。
因此,针对室内无线网络定位中基于射频地图的室内定位方法的精度问题,提出一种减少消去室内环境噪声、与节点配置有关因素影响的方法已成为本领域技术人员亟待解决的技术课题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种无线网络中一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法,该方法有利于减小RSSI室内环境噪声、与节点配置有关因素引起的定位误差,从而提高室内定位精度。
本发明采用以下方案实现:一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法,其特征在于包括以下步骤:
1)将目标区域划分成均匀网格,在各网格中心点测量接收到的各信标节点的RSSI值;
2)采用基准信标节点选择算法,选取对不同参考点区分最明显及稳定性最好的信标节点最为基准信标节点,然后基于该基准信标节点计算各参考点的SSD;
3)采用基于SSD空间相关性的线性插值法,在该相邻参考点之间的位置插入指纹,构建射频训练地图;
4)引入参考点SSD作为各参考点的权重,参与K邻居加权算法估计出未知节点的位置。
所述步骤1)中将目标区域划分成均匀网格,要使得每个网格中心点之间的间隔为1.5m,在目标区域内放置适量的校验节点,校验节点应较均匀地分布在目标区域,并在目标区域四个角落各放置一个信标节点,信标节点通过移动节点与基站通信。
所述步骤2)中基准信标节点选择算法如下:
设有N个参考点,以第i个信标节点作为基准信标节点,定义此时信标节点对不同参考点的射频指纹总区分度为,
其中表示第k个信标节点与第i个信标节点测得第j个参考点处RSSI之差,表示其余M-1个信标节点(除第i个信标节点外)与第i个信标节点测得第j个参考点处RSSI之差的均值。
定义此时各参考点的射频指纹可信度为
其中var为Rij的方差。
定义参数β为基准信标节点的选择依据,β越大表示选该信标节点作为基准信标节点时信标节点对不同参考点的射频指纹总区分能力越强度且各参考点的射频指纹可靠性越大。在基于信号强度差值的定位方法中,通过计算每个信标节点的β,并选β最大的信标节点最为基准信标节点。
在本发明一实施例中,所述步骤3)中基于SSD空间相关性的线性插值法如下:
设Ta,b,Ta,b+1表示同一行两个相邻参考点,ta,p表示在相邻参考点之间插入的第p个指纹,则该指纹可以用下式计算,
其中SSDk(Ti,j),表示Ti,j处对应第k个信标节点的射频指纹,φ为经验参数,φ=1表示射频指纹每相差1插入一个指纹。
同理,设Ta,b,Ta+1,b表示同一列两个相邻参考点,tq,b表示在相邻参考点之间插入
的第q个指纹,则该指纹可以用下式计算,
所述步骤4)是根据定位阶段移动节点获取的SSD=(SSD1,SSD2…,SSDm),计算其中最大值SSDmax对应的信标节点λ,在指纹数据库中查找各优选参考点对应信标节点λ的SSDlλ,l=(1,…,K)。
定义优选参考节点与移动节点的欧式距离为El=(E1,E2,…,EK),用下式确定各优选参节点的权重,
因此该算法估计未知节点的坐标为,
其中(xl,yl)为第l个优选参考点的位置坐标。
本发明的有益效果在于:
1.本发明采用一种基准信标节点选择算法,选取对不同参考点区分最明显及稳定性最好的信标节点最为基准信标节点,然后基于该基准信标节点计算各参考点的SSD,削弱室内环境噪声、与节点配置有关因素。
2.本发明采用基于SSD空间相关性的线性插值法,在该相邻参考点之间的位置插入指纹,构建射频训练地图,减少离线训练工作量同时提高定位精度。
3.本发明引入参考点SSD作为各参考点的权重,参与K邻居加权算法估计出未知节点的位置,削弱室内物品移位、人员走动等随机干扰因素的影响,使得定位精确度进一步提高
4.本发明所提供的一种无线网络中一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法中,没有大量运算,实现简单,非常适合能量受限、计算能力受限、存储资源受限以及通信能力受限的无线网络的应用场景。
附图说明
图1是本发明的无线网络中一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法的流程图。
图2是本发明实施例中无线网络节点及网格点部署图。
图3是本发明实施例得出的随机选取的参考点处不同时刻RSSI与SSD受环境影响对比图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
图3中,图3(左)表示在随机选取的参考点处不同时刻RSSI分布;图3(右)表示在随机选取的参考点处不同时刻SSD分布。
实施例1
本实施例提供一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法,其特征在于包括以下步骤:
1)将目标区域划分成均匀网格,在各网格中心点测量接收到的各信标节点的RSSI值;
2)采用基准信标节点选择算法,选取对不同参考点区分最明显及稳定性最好的信标节点最为基准信标节点,然后基于该基准信标节点计算各参考点的SSD;
3)采用基于SSD空间相关性的线性插值法,在该相邻参考点之间的位置插入指纹,构建射频训练地图;
4)引入参考点SSD作为各参考点的权重,参与K邻居加权算法估计出未知节点的位置。
在本发明一实施例中,所述步骤1)中将目标区域划分成均匀网格,要使得每个网格中心点之间的间隔为1.5m,在目标区域内放置适量的校验节点,校验节点应较均匀地分布在目标区域,并在目标区域四个角落各放置一个信标节点,信标节点通过移动节点与基站通信。
所述步骤2)中基准信标节点选择算法如下:
设有N个参考点,以第i个信标节点作为基准信标节点,定义此时信标节点对不同参考点的射频指纹总区分度为,
其中表示第k个信标节点与第i个信标节点测得第j个参考点处RSSI之差,表示其余M-1个信标节点(除第i个信标节点外)与第i个信标节点测得第j个参考点处RSSI之差的均值。
定义此时各参考点的射频指纹可信度为
其中var为Rij的方差。
定义参数β为基准信标节点的选择依据,β越大表示选该信标节点作为基准信标节点时信标节点对不同参考点的射频指纹总区分能力越强度且各参考点的射频指纹可靠性越大。在基于信号强度差值的定位方法中,通过计算每个信标节点的β,并选β最大的信标节点最为基准信标节点。
在本发明一实施例中,所述步骤3)中基于SSD空间相关性的线性插值法如下:
设Ta,b,Ta,b+1表示同一行两个相邻参考点,ta,p表示在相邻参考点之间插入的第p个指纹,如图3所示,则该指纹可以用(9)计算,
其中SSDk(Ti,j),表示Ti,j处对应第k个信标节点的射频指纹,φ为经验参数,φ=1表示射频指纹每相差1插入一个指纹。
同理,设Ta,b,Ta+1,b表示同一列两个相邻参考点,tq,b表示在相邻参考点之间插入的第q个指纹,如图3所示,则该指纹可以用下式计算,
在本发明一实施例中,所述步骤4)是根据定位阶段移动节点获取的SSD=(SSD1,SSD2…,SSDm),计算其中最大值SSDmax对应的信标节点λ,在指纹数据库中查找各优选参考点对应信标节点λ的SSDlλ,l=(1,…,K)。
定义优选参考节点与移动节点的欧式距离为El=(E1,E2,…,EK),用下式确定各优选参节点的权重,
因此该算法估计未知节点的坐标为,
其中(xl,yl)为第l个优选参考点的位置坐标。
具体的,如附图1所示,包括如下步骤:
步骤1:在本实施例中无线网络节点的部署如附图2所示,将目标区域划分成均匀网格,使得每个网格中心点之间的间隔为1.5m,在目标区域内放置适量的校验节点,校验节点应较均匀地分布在目标区域,并在目标区域四个角落各放置一个信标节点,信标节点通过移动节点与基站通信。在要采集网格中心点及校验节点连续n次采集RSSI值,对接收到的每个信标节点的RSSI值取平均,即:
N为参考点数目,j=(1,…,P),P为信标节点数目,n为自然数。
步骤2:由于信号强度差值能有效地消去室内环境噪声、与节点配置(如发射功率,天线增益等)有关因素(如附图3所示),因此将信号强度差值作为射频指纹。同时,在基于信号强度差分的定位方法中基准信标节点的选择会影响定位的效果,我们提出一种基准信标节点选择算法,通过选取对不同参考点区分最明显及稳定性最好的信标节点最为基准信标节点,具体如下:
设有N个参考点,以第i个信标节点作为基准信标节点,定义此时信标节点对不同参考点的射频指纹总区分度为,
其中表示第k个信标节点与第i个信标节点测得第j个参考点处RSSI之差,表示其余M-1个信标节点(除第i个信标节点外)与第i个信标节点测得第j个参考点处RSSI之差的均值。
定义此时各参考点的射频指纹可信度为
其中var为Rij的方差。
定义参数β为基准信标节点的选择依据,β越大表示选该信标节点作为基准信标节点时信标节点对不同参考点的射频指纹总区分能力越强度且各参考点的射频指纹可靠性越大。在基于信号强度差值的定位方法中,通过计算每个信标节点的β,并选β最大的信标节点最为基准信标节点。
步骤3:根据步骤2得到的SSD指纹数据库,采用基于SSD空间相关性的线性插值法,在该相邻参考点之间的位置插入指纹,构建射频训练地图。由于室内环境中不同区域布局不同,信号损耗幅度也不一致,因此相邻参考点接收到同一信标节点发射的无线信号强度差值大小不一。基于SSD空间相关性的线性插值法依据相邻参考点位置指纹的差值大小,动态计算相邻参考点位置指纹插入指纹的个数并插入相应指纹,具体方法如下:
设Ta,b,Ta,b+1表示同一行两个相邻参考点,ta,p表示在相邻参考点之间插入的第p个指纹,如图3所示,则该指纹可以用下式计算,
其中SSDk(Ti,j),表示Ti,j处对应第k个信标节点的射频指纹,φ为经验参数,φ=1表示射频指纹每相差1插入一个指纹。
同理,设Ta,b,Ta+1,b表示同一列两个相邻参考点,tq,b表示在相邻参考点之间插入的第q个指纹,如图3所示,则该指纹可以用下式计算,
步骤4:在线定位阶段,引入参考点SSD作为各参考点的权重,参与K邻居加权算法估计出未知节点的位置。由于在室内无线信号易受多径、绕射、障碍物的干扰,各参考点获到取的各信标节点的SSD值及其不稳定,但是参考点的SSD越强,其可信度越高,表示该参考点对未知节点的位置越有信心,即其信心指数越大。因此我们把参考点SSD作为各参考点的信心指数参与加权,从而削弱室内物品移位、人员走动的影响,使得定位精确度提高。
定义移动节点获取的实时SSD=(SSD1,SSD2…,SSDm),计算其中最大值SSDmax对应的信标节点λ,在指纹数据库中查找各优选参考点对应信标节点λ的SSDlλ,l=(1,…,K)。
定义优选参考节点与移动节点的欧式距离为El=(E1,E2,…,EK),用式(7)确定各优选参节点的权重,
因此该算法估计未知节点的坐标为,
其中(xl,yl)为第l个优选参考点的位置坐标。
综上所述,本发明通过采用基准信标节点选择算法,选取对不同参考点区分最明显及稳定性最好的信标节点最为基准信标节点,并基于该基准信标节点计算各参考点的信号强度差值;接着采用基于SSD空间相关性的线性插值法,在该相邻参考点之间的位置插入指纹,构建射频训练图谱,减少训练数据采集工作量。在线定位阶段,引入参考点SSD作为各参考点的权重,参与加权,从而实现定位。本方法简单易行,定位精度高,能有效减少RSSI随机抖动以及室内人员走动干扰等因素引起射频地图过时对定位计算造成的影响。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰,皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (4)
1.一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法,其特征在于包括以下步骤:
1)将目标区域划分成均匀网格,以各网格中心点作为定位参考点,并在各参考点测量能接收到的各信标节点的RSSI值;
2)采用基准信标节点选择算法,为每个参考点选取一个基准信标节点;
所述基准信标节点选择算法,设有N个参考点,以第i个信标节点作为基准信标节点,定义基准节点对不同参考点的射频指纹总区分度为,
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其中,表示在第j个参考点处测得第k个信标节点与第i个信标节点的RSSI之差,表示在第j个参考点处测得其余M-1个信标节点(除第i个信标节点外)与第i个信标节点的RSSI之差的均值;
定义各参考点的射频指纹可信度为
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其中Var为的方差;
定义参数β为基准信标节点的选择依据,β越大表示选该信标节点作为基准信标节点时信标节点对不同参考点的射频指纹总区分能力越强度且各参考点的射频指纹可靠性越大。在基于信号强度差值的定位方法中,通过计算每个信标节点的β,并选β最大的信标节点最为基准信标节点;
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3)基于选取的基准信标节点,计算各参考点的SSD;
4)采用基于SSD空间相关性的线性插值法,在该相邻参考点之间的位置插入指纹,构建射频训练地图;
5)引入参考点SSD作为各参考点的权重,参与K邻居加权算法估计出未知节点的位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法,其特征在于:所述步骤1)中将目标区域划分成均匀网格,要使得每个网格中心点之间的间隔为1.5m,在目标区域内放置适量的校验节点,校验节点应较均匀地分布在目标区域,并在目标区域四个角落各放置一个信标节点,信标节点通过移动节点与基站通信。
3.根据权利要求1所述的一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法,其特征在于:所述步骤3)中基于SSD空间相关性的线性插值法如下:
设Ta,b,Ta,b+1表示同一行两个相邻参考点,ta,p表示在相邻参考点之间插入的第p个指纹,如图3所示,则该指纹可以用下式计算,
<mrow>
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<mi>SSD</mi>
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其中SSDk(Ti,j),表示Ti,j处对应第k个信标节点的射频指纹,φ为经验参数,φ=1表示射频指纹每相差1插入一个指纹。
同理,设Ta,b,Ta+1,b表示同一列两个相邻参考点,tq,b表示在相邻参考点之间插入的第q个指纹,如图3所示,则该指纹可以用下式计算,
<mrow>
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<mi>SSD</mi>
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<mrow>
<mi>a</mi>
<mo>,</mo>
<mi>b</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mi>&phi;</mi>
</mfrac>
</mrow>
4.根据权利要求1所述的一种基于信号强度差分与动态线性插值的室内定位方法,其特征在于:所述步骤5)是根据定位阶段移动节点获取的SSD=(SSD1,SSD2…,SSDm),计算其中最大值SSDmax对应的信标节点λ,在指纹数据库中查找各优选参考点对应信标节点λ的SSDlλ,l=(1,…,K);
定义优选参考节点与移动节点的欧式距离为El=(E1,E2,…,EK),用下式确定各优选参节点的权重,
<mrow>
<msub>
<mi>w</mi>
<mi>l</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>SSD</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mi>&lambda;</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>/</mo>
<msubsup>
<mi>E</mi>
<mi>l</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mrow>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>SSD</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mi>&lambda;</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>/</mo>
<msubsup>
<mi>E</mi>
<mi>l</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
因此该算法估计未知节点的坐标为,
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>w</mi>
<mi>l</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>l</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>l</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
其中,(xl,yl)为第l个优选参考点的位置坐标。
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