CN104159294B - 一种基于蓝牙4.0技术的云定位平台 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于蓝牙4.0技术的云定位平台，包括蓝牙终端、智能移动设备、服务端；所述服务端包括应用云、计算云、数据云；通过蓝牙终端与智能移动设备形成云定位平台的位置采集系统。以基于蓝牙4.0定位方法的研究为对象，将研究算法成果应用于蓝牙终端与移动设备形成的位置采集系统，加上配套的移动客户端与云服务管理系统，搭建基于蓝牙4.0的云定位平台。云平台为用户提供精准实时的定位服务，以解决易丢失物品/易走失人群的找寻问题。

Description

一种基于蓝牙4.0技术的云定位平台

技术领域

本发明属于移动互联技术领域，具体为一种基于蓝牙4.0技术的云定位平台。

背景技术

随着普适计算的发展，定位技术和行为识别是普适计算研究领域中两个热门的研究问题，通过感知用户的位置信息和行为状态信息，自动提供适时适地的服务，广泛应用于室内导航、目标跟踪、智能家居等领域。蓝牙4.0作为一种短距离、低功耗无线通信技术，在各领域中得到广泛应用，如手机、PDA等设备都已具备蓝牙模块。构建一个蓝牙定位网络，就能对持有蓝牙设备的用户实现定位追踪，提供特定的基于位置的服务。如博物馆场景中，定位系统能够确认用户在某个展品的位置，然后将展品图片等信息推送到用户手机上，这时需要“米级”的定位精度。利用蓝牙4.0技术实现的高精度定位为这项需求提供了服务的可能。

基于RSSI(received signal strength indicator，RSSI)指纹标定的定位方法定位精度较高，但需要耗费大量人力采集标定数据，限制了该方法的推广应用。在免标定定位方法研究中，采用了基于信号传播模型的方法，利用电磁波的衰减特性构造接收信号强度RSSI与距离的对数线性模型。一种基于WiFi信号的SDM(Signal Distance Map)免标定定位方法，在锚节点位置布置相应参考点，利用参考点提供的信息构造信号强度与距离的映射关系，该方法能动态地适应环境变化，在蓝牙定位中也能得到应用。

现有的定位方法和蓝牙4.0的低功耗、低成本、3毫秒低延迟、超长有效连接距离、AES-128加密等新特性，为基于蓝牙4.0云定位平台提供了技术基础。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于蓝牙4.0技术的云定位平台，以基于蓝牙4.0定位方法的研究为对象，将研究算法成果应用于蓝牙终端与移动设备形成的位置采集系统，加上配套的移动客户端与云服务管理系统，搭建基于蓝牙4.0的云定位平台。云平台为用户提供精准实时的定位服务，以解决易丢失物品/易走失人群的找寻问题。其技术方案为：

一种基于蓝牙4.0技术的云定位平台，包括蓝牙终端、智能移动设备、服务端；所述服务端包括应用云、计算云、数据云；通过蓝牙终端与智能移动设备形成云定位平台的位置采集系统。

优选地，所述蓝牙终端是自带纽扣电池的蓝牙4.0芯片，负责发送自身设备ID以及RSSI、LQ、TPL的数据。

优选地，所述智能移动设备是指支持蓝牙4.0的移动设备，苹果移动设备如iPhone4S及其后续机型、The New iPad、iPad4、MacBook Air、Macbook Pro，安卓移动设备还必须支持安卓4.3以上版如三星NOTE系列、Galaxy S3及其后续机型等；其主要功能是将接收到的数据发送到服务端，并提供搜索、查看的功能。

优选地，所述应用云包含应用服务器，所述应用服务器采用8层框架构建，包括安全控制层、控制转移层、异常处理层、日志处理层、流程控制层、业务逻辑层、数据访问层和公共处理层；提供将来自智能移动设备的数据进行排序、筛选、保存，并自动识别当前场景，根据不同场景选择最适合当前场景的定位算法进行定位，并将定位结果和ID信息存储到数据库，返回查询信息的服务。服务端由应用云、计算云、数据云三部分组成，其中数据云用于存储数据，计算云提供计算服务，应用云为平台提供业务逻辑以及处理访问请求。三种云平台使用相同的框架，但提供不同的服务。

优选地，所述的不同场景具体为：场景分为室内场景与室外场景，室内场景又分为简单室内场景与复杂室内场景，室外场景分为单蓝牙终端单智能移动设备与单蓝牙终端多智能移动设备。

优选地，所述定位算法具体为：适合当前场景的定位算法针对不同的场景使用不同的算法，简单室内场景采用基于核岭回归的自适应蓝牙定位算法，复杂室内场景采用模糊指纹定位算法，单蓝牙终端单智能移动设备场景采用到达时间定位算法，单蓝牙终端多智能移动设备场景采用接收信号强度定位算法。

优选地，所述基于核岭回归的自适应蓝牙定位算法的基本原理是利用固定的蓝牙终端之间的信息来构造回归模型，同时能将实时搜集的节点之间的信号样本更新模型参数，实现自适应免标定定位，所述基于核岭回归的自适应蓝牙定位算法步骤：

1)训练阶段

a)在线搜集训练样本；

b)预处理；

c)KRR训练学习；

2)定位阶段

a)收集目标设备信号样本；

b)定位计算。

优选地，所述模糊指纹定位算法的基本原理为离线阶段建立模糊指纹库，在线阶段进行模糊决策，从而实现对蓝牙终端的定位，所述模糊指纹定位算法步骤为：

1)离线阶段

建立模糊指纹库，该指纹库较为全面地描述了定位区域内RSSI值和LQ值与空间位置的对应关系，并存储于数据云中；

2)在线阶段

智能移动设备进入定位区域，智能移动设备对蓝牙锚节点的RSSI值和LQ值进行测量后，将测量数据上传到服务端，在计算云中进行模糊决策定位。

优选地，所述到达时间定位算法的基本原理为通过无线信号传播时间乘以无线信号传输速度计算移动设备和蓝牙终端之间的距离，所述到达时间定位算法步骤为：

1)获取到无线信号传播的时间，并进行预处理；

2)计算设备与蓝牙终端之间的距离。

优选地，所述采用接收信号强度定位算法的基本原理为通过信号强度和已知信号衰弱模型来估计移动设备与蓝牙终端的距离，根据多个移动设备距离蓝牙终端的距离值画出圆，多个圆的重叠部分就是蓝牙终端的位置，接收信号强度定位算法具体为：

1)获取到目标点到各已知位置点的RSSI值，并进行预处理；

2)根据电磁波传播模型，计算目标点到各点间的距离；

3)利用三角定位模型计算目标节点的位置。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明通过不同场景利用不同的定位算法对蓝牙终端进行定位，能更好的提高精确度并具有自适应性，并且通过蓝牙终端与智能移动设备形成云定位平台，加入云平台的用户越多，云平台所覆盖的定位范围越广，提供的云服务越精确。通过实施本发明，为用户提供方便快捷的寻物方式；为那些易于走失的儿童、老人以及病患者的监督人提供服务，让监督人更省心；在复杂的室内环境中为用户提供精确的室内导航。

附图说明

图1为云定位平台拓扑结构图；

图2为蓝牙4.0协议分层结构图；

图3为云定位平台移动应用框架图；

图4为云定位平台云平台框架图

图5为服务端架构图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步说明。

本发明基于蓝牙4.0技术的云定位平台包括蓝牙终端、智能移动设备应用、服务端(应用服云、计算云、数据云)三大部分，如图1所示为云定位平台拓扑结构图。

蓝牙终端：蓝牙4.0协议分层结构如图2所示，包括物理层(PHY)、链路层(LL)、主机控制接口层(HCI)、逻辑链路与适配协议层(L2CAP)、属性协议层(ATT)、安全管理层(SM)、通用属性剖面层(GATT)、通用接入层(GAP)。其中，基于逻辑链路与适配协议即L2CAP以上的部分可在客户端，这一部分可称为主机端部分，HCI层以下部分可称为芯片控制器层也可简称底层。

针对蓝牙模块的使用探索最佳协议，同时探索蓝牙4.0新特性，并实现蓝牙模块超低功耗、长距离、高效率、持续地发送信号给智能移动设备。

智能移动设备应用：拟采用“HTML5+WebKit+底层交互”等相关技术进行搭建，并形成具有一定规范性的结构，如图3所示。基于该结构，加上移动设备的内置蓝牙进行蓝牙信号的搜索，探索移动设备通过客户端收发信号的最佳时间周期，及移动设备的内置蓝牙和移动设备应用之间采用的数据交换方式和协议，同时将获取到的信息发送至服务端。

服务端：由应用云、计算云、数据云三部分组成，其中数据云用于存储数据，计算云提供计算服务，应用云为平台提供业务逻辑以及处理访问请求。三种云平台使用相同的框架，如图4所示，但提供不同的服务。

云平台建立在Openstack集群(1台控制节点，多台计算节点)的基础上，Openstack向Cloudify提供基础设施资源，Cloudify将应用自动打包部署到Web虚拟机服务器和对应的数据库虚拟机服务器实例上。

其中应用云中计算节点的应用服务器：结合传统移动服务与JavaEE标准，提出平台分层结构模型。应用服务器模型按照逻辑结构分为8层，如图5所示，8层为JavaEE应用模型，通过该分层模型，可以层层处理数据，充分保证数据的安全性和有效性。

交互协议：服务端与智能移动设备的App之间采用JSON数据格式进行数据交换。同时探索移动设备的内置蓝牙模块和App之间最佳数据交换格式。

平台的服务流程如下：

Stepl：系统中需要定位的是蓝牙终端，蓝牙终端通过无线的方式与移动设备进行通信，将自身的信息(蓝牙终端ID信息和RSSI值)通过广播的方式发送给智能移动设备。

Step2：智能移动设备的App自动将接收到的蓝牙终端的数据信息，将蓝牙终端位置信息和ID信息发送到应用服务器。

Step3：应用服务器将各移动设备发送来的数据信息进行排序、筛选、保存。

Step4：用户通过智能移动设备的App发送查找特定ID的蓝牙终端的位置的请求，服务器接受请求，并返回相应ID的蓝牙终端的实时位置信息，并在App中的电子地图上标识。

如图1所示为云定位平台的框架结构图，其中分别包括：硬件、客户端和服务端。

硬件，即蓝牙终端主要是蓝牙集成电路，该蓝牙集成电路由晶体振荡器、存储器、纽扣电池组成，其中晶体振荡器与射频信号滤波器连接，用于广播自身信息。

客户端，即智能移动设备应用，实现用户与系统交互页面，可以是网页，也可是软件，由于应用服务与前端实现无关，故应用服务可提供给异构系统使用(网页或软件)。

智能移动设备应用中的交互包括：用户登录、查看设备列表、查看设备当前位置信息、报警控制、合理的异常提示、必要的帮助、出错信息处理等。并考虑到移动设备交互的相关特性：移动设备屏幕适应、手持操作习惯、数据流量等因素。

客户端主要采用“HTML5+WebKit+底层交互”等技术实现(如图3)，以达到上述要求。结合HTML5布局、JSON数据传输的模式完成移动设备的程序。

1)HTLM5

将基本HTML5页面框架、配置文件及其它不变资源放在客户端本地。客户端启动后读取本地资源进行显示以节约数据流量。为了提高客户端显示丰富性，则采用服务端JSON参数调整显示布局及内容。

2)WebKit

WebKit是高效稳定，兼容性好，且源码结构清晰，易于维护的浏览器内核。目前几乎所有网站和网银已经逐渐支持WebKit，未来可能将取代IE内核的浏览器。并且Google的手机Android、Appie的iPhone等所使用的Browser内核引擎，都是基于WebKit。

3)底层交互

主要负责页面与iOS/Android直接的通信，为页面提供封装好的iOS/Android接口，处理页面的请求，同时也可以调用页面的函数进行反馈与交互。

服务端由应用云、计算云、数据云三部分组成，其中数据云用于存储数据，计算云提供计算服务，应用云为平台提供业务逻辑以及处理访问请求，三部分各司其职，在执行任务时互不干扰，提供了高性能的数据计算和快捷的服务。三种云平台使用相同的框架，但提供不同的服务。

云平台搭建使用到“Openstack+Cloudify”，OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源软件，它提供一个部署云的操作平台或工具集。Cloudify是GigaSpaces公司推出的基于Java的PaaS平台。从语言习惯上看基于Java的Cloudify更贴近我们的开发习惯。Cloudify提供一个简单的机制来部署和管理任何应用程序，有足够的灵活性，能支持任何类型的应用程序，与其他现有云平台不同，Cloudify不需要针对平台编写代码，保持现有的软件开发方式和过程。Cloudify建立了一个新型框架，除了能灵活处理任何应用程序外，也能够完全隔离应用程序和底层的基础设施。

各云平台建立在Openstack集群(1台控制节点，多台计算节点)的基础上，Openstack向Cloudify提供基础设施资源，Cloudify将应用自动打包部署到Web虚拟机服务器和对应的数据库虚拟机服务器实例上。

其中应用云中计算节点的应用服务器：结合传统移动服务与JavaEE标准，提出平台分层结构模型。应用服务器模型按照逻辑结构分为8层，如图5所示，8层为JavaEE应用模型，通过该分层模型，可以层层处理数据，充分保证数据的安全性和有效性。

1)安全控制层

安全过滤层实现UI到服务器的第一层安全控制，主要进行用户访问资源的鉴权，单用户登录控制等。主要对系统进行安全保护，在软件方面保证系统正确、有效地工作。安全系统将提供统一配置管理界面对所有模块进行动态管理，保证系统使用过程中的灵活性和系统的扩展性。

2)控制转移层

控制转移层实现请求检测、数据校验、请求实施和响应。前述的用户请求在安全过滤层得到权限后，还不能直接处理业务，这需要接收参数。得到参数后，再调用相关业务逻辑处理类，家电控制业务逻辑类的查询家电信息方法将在这里被调度。调度之后数据以JSON格式返回到客户端。

3)异常处理层

异常处理层实现业务调用的异常处理，主要包含了异常捕获、异常码解释并回传异常信息。异常处理层分离了接收错误代码和处理错误代码。首先将各种用户异常和系统异常配置到XML文件中，当异常产生抛出后，系统就进入异常处理状态，异常处理工厂根据错误码和错误处理类名生成对应的异常处理对象，具体处理交由专门的异常处理类处理。这个异常处理层理清了编程者的思绪，也帮助代码增强了可读性，方便了维护者的阅读和理解。

4)日志管理层

日志管理层实现业务方法的日志记录，为关键数据和操作进行记录以保证数据和操作的安全性。日志记录工厂通过XML文件配置属性生成对应的日志对象，通过日志记录器的注入以及注解记录日志的方式来进行日志统一管理。

5)流程控制层

流程控制层实现对流程的定义，并对对注入式流程进行管理控制。

6)业务逻辑层

业务逻辑层实现系统的逻辑处理，是系统实现的核心层。业务逻辑层是系统的核心，它负责对系统的业务进行处理。访问控制层要调度本层中的业务处理对象，那么业务逻辑层的重要工作就是提供业务对象。

7)数据访问层

数据访问层实现数据库和数据文件的读写操作，是系统访问数据的唯一通路。数据访问层是为了简化数据操作(数据的插入、读取、更新、删除)，将其操作进一步抽象，为业务逻辑操作提供统一简单的数据操作接口。将数据访问层与业务逻辑层分离，使得数据操作与业务操作能够独立开发与测试，保证系统的低耦合性与高内聚性，保障软件质量，降低后期维护升级的成本。

8)公共辅助层

实现系统公共类管理，为系统提供辅助功能。公共处理层主要封装一些公共工具，如图片处理、日期转换类、数据加密类、文件读写类、数据格式转换类等。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员，在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变换或等效替换均落入本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，包括蓝牙终端、智能移动设备、服务端；所述服务端包括应用云、计算云、数据云；通过蓝牙终端与智能移动设备形成云定位平台的位置采集系统，所述应用云包含应用服务器，所述应用服务器采用8层框架构建，包括安全控制层，实现UI到服务器的第一层安全控制，主要进行用户访问资源的鉴权，单用户登录控制；控制转移层，实现请求检测、数据校验、请求实施和响应；异常处理层，实现业务调用的异常处理，包含了异常捕获、异常码解释并回传异常信息；日志处理层，实现业务方法的日志记录，为关键数据和操作进行记录以保证数据和操作的安全性；流程控制层，实现对流程的定义，并对注入式流程进行管理控制；业务逻辑层，实现系统的逻辑处理；数据访问层，实现数据库和数据文件的读写操作；和公共辅助层，实现系统公共类管理，为系统提供辅助功能；

提供将来自智能移动设备的数据进行排序、筛选、保存，并自动识别当前场景，根据不同场景选择最适合当前场景的定位算法进行定位，并将定位结果和ID信息存储到数据库，返回查询信息的服务。

2.根据权利要求1所述的基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，所述蓝牙终端是自带纽扣电池的蓝牙4.0芯片，负责发送自身设备ID以及RSSI、LQ、TPL的数据。

3.根据权利要求1所述的基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，所述智能移动设备是指支持蓝牙4.0的移动设备，苹果移动设备，安卓移动设备还必须支持安卓4.3以上版；其功能是将接收到的数据发送到服务端，并提供搜索、查看的功能。

4.根据权利要求1所述的基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，所述的不同场景具体为：场景分为室内场景与室外场景，室内场景又分为简单室内场景与复杂室内场景，室外场景分为单蓝牙终端单智能移动设备与单蓝牙终端多智能移动设备。

5.根据权利要求1所述的基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，所述定位算法具体为：适合当前场景的定位算法针对不同的场景使用不同的算法，简单室内场景采用基于核岭回归的自适应蓝牙定位算法，复杂室内场景采用模糊指纹定位算法，单蓝牙终端单智能移动设备场景采用到达时间定位算法，单蓝牙终端多智能移动设备场景采用接收信号强度定位算法。

6.根据权利要求5所述的基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，所述基于核岭回归的自适应蓝牙定位算法的基本原理是利用固定的蓝牙终端之间的信息来构造回归模型，同时能将实时搜集的节点之间的信号样本更新模型参数，实现自适应免标定定位，所述基于核岭回归的自适应蓝牙定位算法步骤：

1)训练阶段

a)在线搜集训练样本；

b)预处理；

c)KRR训练学习；

2)定位阶段

a)收集目标设备信号样本；

b)定位计算。

7.根据权利要求5所述的基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，所述模糊指纹定位算法的基本原理为离线阶段建立模糊指纹库，在线阶段进行模糊决策，从而实现对蓝牙终端的定位，所述模糊指纹定位算法步骤为：

1)离线阶段

建立模糊指纹库，该指纹库较为全面地描述了定位区域内RSSI值和LQ值与空间位置的对应关系，并存储于数据云中；

2)在线阶段

智能移动设备进入定位区域，智能移动设备对蓝牙锚节点的RSSI值和LQ值进行测量后，将测量数据上传到服务端，在计算云中进行模糊决策定位。

8.根据权利要求5所述的基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，所述到达时间定位算法的基本原理为通过无线信号传播时间乘以无线信号传输速度计算移动设备和蓝牙终端之间的距离，所述到达时间定位算法步骤为：

1)获取到无线信号传播的时间，并进行预处理；

2)计算设备与蓝牙终端之间的距离。

9.根据权利要求5所述的基于蓝牙4.0技术的云定位平台，其特征在于，所述采用接收信号强度定位算法的基本原理为通过信号强度和已知信号衰弱模型来估计移动设备与蓝牙终端的距离，根据多个移动设备距离蓝牙终端的距离值画出圆，多个圆的重叠部分就是蓝牙终端的位置，接收信号强度定位算法具体为：

1)获取到目标点到各已知位置点的RSSI值，并进行预处理；

2)根据电磁波传播模型，计算目标点到各点间的距离；

3)利用三角定位模型计算目标节点的位置。