CN104066175A - 基于WiFi的室内定位系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于WiFi的室内定位系统，其特征在于，包括：移动终端，用于获取周围无线接入点的信号，同时获得第一信号特征；网络服务器，耦合于移动终端，用于接收来自移动终端的第一信号特征，同时传送第一信号特征；以及定位服务器，耦合于网络服务器，用于接收来自网络服务器的第一信号特征，进行定位运算，从而得到移动终端的位置估计，其中定位服务器采用基于权值的指纹匹配定位算法。本发明提供的基于WiFi的室内定位系统克服了信号强度指示随机扰动带来的定位误差，提高了定位精度。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，并且特别涉及一种基于WiFi的室内定位系统及方法。
背景技术
近年来，随着无线通信技术的发展以及各种无线网络的广泛部署，基于WiFi等短距离无线通信技术的定位技术由于不仅没有视距要求，而且还无需另外搭建昂贵的定位基础设施而受到越来越多的关注。目前，基于WiFi等短距离无线通信技术的定位技术已成为GPS等卫星定位的有益补充，特别适合在室内、地下等封闭和半封闭场景中应用。
无线定位技术是指对接收到的无线电波信号的特征参数进行分析，进而根据特定的算法来计算被测物体所在的位置。常用的定位技术包括：测量信号强度，例如，接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication,RSSI）；测量信号方向，例如，到达角度；测量信号传输时间，例如，到达时间等。射频指纹技术是通过测量被测点信号强度来实现定位的，通过某个无线终端在某个位置被多个无线接入点（Access Point,AP）采集到的RSSI组成指纹特征向量来表示对应的位置，其中RSSI向量是由多个AP采集到的数据组合而成。
指纹匹配方式定位算法建立在实验数据基础上，它主要包括离线训练和在线定位2个阶段，其中离线训练阶段的任务是建立射频信号强度向量和和客户端位置间的一一对应关系，形成一个指纹库。定位阶段则使用实时采集的信号强度向量去匹配训练阶段构建的指纹库，从而获得目标的位置估计。因此，指纹定位选取的信号传播模型、定位场景中AP与位置指纹参考点的配置以及选取的定位算法均会影响定位精度。
现有的基于射频指纹匹配定位方法主要包括确定型和概率型两种。其中，确定型定位算法一般是在指纹库中选择与实时采集的射频指纹距离最小的几个点的质心作为目标的位置估计。确定型定位算法的计算效率较高，但精度较低。概率型定位算法一般采用贝叶斯估计理论，通过不同的似然函数，计算目标位置的后验概率，并取后验概率最大的位置点作为目标的最终位置估计。概率型定位算法具有较高的定位精度和定位鲁棒性，但计算量相对较大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于WiFi的室内定位系统及方法。
本发明实施例提供一种基于WiFi的室内定位系统，其特征在于，包括：移动终端，用于获取周围无线接入点的信号，同时获得第一信号特征；网络服务器，耦合于所述移动终端，用于接收来自所述移动终端的所述第一信号特征，同时传送所述第一信号特征；以及定位服务器，耦合于所述网络服务器，用于接收来自所述网络服务器的所述第一信号特征，进行定位运算，从而得到所述移动终端的位置估计，其中，所述定位服务器采用基于权值的指纹匹配定位算法。
较优地，所述第一信号特征包含信号强度特征向量。
较优地，还包括耦合与所述定位服务器的数据库。
较优地，所述定位服务器根据所述第一信号特征查询所述数据库，进行所述定位运算。
较优地，在所述指纹匹配定位算法的离线训练阶段采集的数据多于在所述指纹匹配定位算法的在线定位阶段采集的数据。
本发明实施例提供一种基于WiFi的室内定位方法，其特征在于，包括：移动终端定期扫描周围接入点的信号，同时将获得的第一信号特征提交至网络服务器；所述网络服务器在接收所述移动终端提交的所述第一信号特征之后将所述第一信号特征传送至定位服务器；所述定位服务器根据所接收的所述第一信号特征查询数据库，进行定位运算，从而得到所述移动终端的位置估计，其中，所述定位服务器采用基于权值的指纹匹配定位算法；以及所述移动终端在获得定位结果后更新界面显示。
较优地，所述第一信号特征包含信号强度特征向量。
较优地，在所述指纹匹配定位算法的离线训练阶段采集的数据多于在所述指纹匹配定位算法的在线定位阶段采集的数据。
本发明提供的基于WiFi的室内定位系统及方法，采用了基于权值的指纹匹配定位算法，克服了信号强度指示随机扰动带来的定位误差，提高了定位精度。
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是本发明一实施例提供的基于WiFi的室内定位系统的结构示意图。
图2是本发明一实施例提供的基于WiFi的室内定位方法的具体流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是本发明一实施例提供的基于WiFi的室内定位系统100的结构示意图。如图1所示，室内定位系统100包括移动终端102、网络服务器104、定位服务器106和数据库108。
在一实施例中，移动终端102用于获取周围AP的信号，同时将获得的第一信号特征110提交至网络服务器104，其中，第一信号特征110包含信号强度特征向量。以Android系统为例，其提供的接口能够方便地实现这一功能，其接口实现的伪代码如以下所示。
在一实施例中，网络服务器104耦合于移动终端102，用于接收移动终端102提交的第一信号特征110，然后将第一信号特征110传送至定位服务器106。其中，网络服务器104运行Apache Tomcat 6.0.20，响应网络的定位请求，相应的软件设置参数如下所示。
在一实施例中，定位服务器106耦合于网络服务器104，根据所接收的第一信号特征110查询耦合于定位服务器106的数据库108，进行定位运算，从而得到移动终端102的位置估计。其中，定位服务器106采用基于权值的指纹匹配定位算法。具体而言，在指纹匹配定位算法的离线训练阶段和在线定位阶段多次采集在同一位置的每个AP的数据，然后对采集的多个数据进行平均，其中，在离线训练阶段采集的数据多于在线定位阶段采集的数据，如此在离线训练阶段可以获得较多的信息，而在在线定位阶段由于采集的数据较少，可以减少定位延时，一定程度上提高了实时性。其中，定位服务器106的软件配置参数与网络服务器102类似。
在一实施例中，移动终端102在获得定位结果112后更新界面显示。
图2是本发明一实施例提供的基于WiFi的室内定位方法200的具体流程图。如图2所示，基于WiFi的室内定位方法200包括以下步骤。
步骤S202：移动终端定期扫描周围AP的信号，同时将获得的第一信号特征提交至网络服务器。其中，第一信号特征包含信号强度特征向量。
步骤S204：网络服务器接收在移动终端提交的第一信号特征之后将第一信号特征传送至定位服务器。
步骤S206：定位服务器根据所接收的第一信号特征查询数据库，进行定位运算，从而得到移动终端的位置估计。其中，定位服务器采用基于权值的指纹匹配定位算法。具体而言，在指纹匹配定位算法的离线训练阶段和在线定位阶段多次采集在同一位置的每个AP的数据，然后对采集的多个数据进行平均，其中，在离线训练阶段采集的数据多于在线定位阶段采集的数据，如此在离线训练阶段可以获得较多的信息，而在在线定位阶段由于采集的数据较少，可以减少定位延时，一定程度上提高了实时性。
步骤S208：移动终端在获得定位结果后更新界面显示。
有利地，本发明实施例提供的基于WiFi的室内定位系统及方法，采用了基于权值的指纹匹配定位算法，经过实际环境测试，多次定位实验的精度在4米左右，此外适当调整AP的布置还可以进一步提高定位精度，这克服了RSSI信号随机扰动带来的定位误差，提高了定位精度。因此，可将本系统方便地部署到展馆、校园等实际场景中。
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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于WiFi的室内定位系统，其特征在于，包括：
移动终端，用于获取周围无线接入点的信号，同时获得第一信号特征；
网络服务器，耦合于所述移动终端，用于接收来自所述移动终端的所述第一信号特征，同时传送所述第一信号特征；以及
定位服务器，耦合于所述网络服务器，用于接收来自所述网络服务器的所述第一信号特征，进行定位运算，从而得到所述移动终端的位置估计，其中，所述定位服务器采用基于权值的指纹匹配定位算法。
2.如权利要求1所述的基于WiFi的室内定位系统，其特征在于，所述第一信号特征包含信号强度特征向量。
3.如权利要求1所述的基于WiFi的室内定位系统，其特征在于，还包括耦合与所述定位服务器的数据库。
4.如权利要求3所述的基于WiFi的室内定位系统，其特征在于，所述定位服务器根据所述第一信号特征查询所述数据库，进行所述定位运算。
5.如权利要求1所述的基于WiFi的室内定位系统，其特征在于，在所述指纹匹配定位算法的离线训练阶段采集的数据多于在所述指纹匹配定位算法的在线定位阶段采集的数据。
6.一种基于WiFi的室内定位方法，其特征在于，包括：
移动终端定期扫描周围无线接入点的信号，同时将获得的第一信号特征提交至网络服务器；
所述网络服务器在接收所述移动终端提交的所述第一信号特征之后将所述第一信号特征传送至定位服务器；
所述定位服务器根据所接收的所述第一信号特征查询数据库，进行定位运算，从而得到所述移动终端的位置估计，其中，所述定位服务器采用基于权值的指纹匹配定位算法；以及
所述移动终端在获得定位结果后更新界面显示。
7.如权利要求6所述的基于WiFi的室内定位方法，其特征在于，所述第一信号特征包含信号强度特征向量。
8.如权利要求6所述的基于WiFi的室内定位方法，其特征在于，在所述指纹匹配定位算法的离线训练阶段采集的数据多于在所述指纹匹配定位算法的在线定位阶段采集的数据。
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