CN104427610A - WiFi室内定位方法与服务器 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种WiFi室内定位方法与服务器。该方法包括接收不同型号移动终端在室内各个位置点检测到的来自各个AP的信号强度向量；根据模糊聚类算法对接收的信号强度向量进行聚类并将AP分为稳定与问题AP；形成多条关于移动终端型号的关系曲线；接收待测移动终端在室内检测到的来自各个AP的信号强度和待测移动终端的型号；通过待测移动终端的型号与关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度；将所转换的参考移动终端接收的信号强度与指纹库中存储的参考移动终端在室内各个位置点针对每个稳定AP的信号强度进行匹配，以获知待测移动终端当前所在的位置点。本公开可以提高室内定位精度。

Description

WiFi室内定位方法与服务器
技术领域
本公开涉及室内定位领域，特别地，涉及一种WiFi室内定位方法与服务器。
背景技术
在特大城市室内外定位系统中，系统场景复杂，例如，建筑物的大小各异，不同建筑中接入点的分布不同，建筑中物品的摆放对接入点信号遮挡的不同，不同时间段、不同的室内温度、湿度对信号衰减影响的程度不同，接入点信号自身的不稳定，用户使用手机的不同型号等都是影响信号测量精度的相关性因素。如何减少相关性因素对系统的影响，是构建特大城市室内外定位系统的难点之一。
发明内容
本公开鉴于以上问题中的至少一个提出了新的技术方案。
本公开在其一个方面提供了一种WiFi室内定位方法，其可以提高室内定位精度。
本公开在其另一方面提供了一种WiFi室内定位服务器，其可以提高室内定位精度。
根据本公开，提供一种WiFi室内定位方法，包括：
接收不同型号移动终端在室内各个位置点检测到的来自各个AP（Access Point，接入点）的信号强度向量；
根据模糊聚类算法对接收的信号强度向量进行聚类；
根据聚类结果将各型号移动终端在室内各个位置点对应的AP分为稳定AP与问题AP；
通过滤波算法计算不同型号移动终端在室内同一位置点检测到的同一稳定AP多次发射的不同功率信号的信号强度聚类中值，并形成多条关于移动终端型号的关系曲线，每条关系曲线标识了同一移动终端型号不同发射功率所对应的信号强度聚类中值；
接收待测移动终端在室内检测到的来自各个AP的信号强度和待测移动终端的型号；
通过待测移动终端的型号与关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度；
在基于关系曲线将待测移动终端接收的信号强度转换为参考移动终端接收的信号强度后，将所转换的参考移动终端接收的信号强度与指纹库中存储的参考移动终端在室内各个位置点针对每个稳定AP的信号强度进行匹配，以获知待测移动终端当前所在的位置点。
在本公开的一些实施例中，该方法还包括：
在聚类出的各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP不同的情况下，将其交集作为各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP。
在本公开的一些实施例中，通过待测移动终端的型号与关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度的步骤包括：
将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度映射到关系曲线中待测移动终端型号的曲线中与待测移动终端检测到的信号强度最接近的坐标点；
根据坐标点获取与坐标点的发射功率对应的参考移动终端型号曲线上的相应接收信号强度。
在本公开的一些实施例中，模糊聚类算法包括K均值聚类算法。
在本公开的一些实施例中，滤波算法包括卡尔曼滤波器算法。
根据本公开，还提供了一种WiFi室内定位服务器，包括：
信号强度接收单元，用于接收不同型号移动终端在室内各个位置点检测到的来自各个AP的信号强度向量；
聚类处理单元，用于根据模糊聚类算法对接收的信号强度向量进行聚类；
AP分类单元，用于根据聚类结果将各型号移动终端在室内各个位置点对应的AP分为稳定AP与问题AP；
补偿曲线形成单元，用于通过滤波算法计算不同型号移动终端在室内同一位置点检测到的同一稳定AP多次发射的不同功率信号的信号强度聚类中值，并形成多条关于移动终端型号的关系曲线，每条关系曲线标识了同一移动终端型号不同发射功率所对应的信号强度聚类中值；
待测信息接收单元，用于接收待测移动终端在室内检测到的来自各个AP的信号强度和待测移动终端的型号；
信号强度补偿单元，用于通过待测移动终端的型号与关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度；
定位单元，用于在基于关系曲线将待测移动终端接收的信号强度转换为参考移动终端接收的信号强度后，将所转换的参考移动终端接收的信号强度与指纹库中存储的参考移动终端在室内各个位置点针对每个稳定AP的信号强度进行匹配，以获知待测移动终端当前所在的位置点。
在本公开的一些实施例中，WiFi室内定位服务器还包括：
稳定AP确定单元，用于在聚类出的各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP不同的情况下，将其交集作为各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP。
在本公开的一些实施例中，信号强度补偿单元包括：
同型号数据映射子单元，用于将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度映射到关系曲线中待测移动终端型号的曲线中与待测移动终端检测到的信号强度最接近的坐标点；
不同型号数据映射子单元，用于根据坐标点获取与坐标点的发射功率对应的参考移动终端型号曲线上的相应接收信号强度。
在本公开的一些实施例中，模糊聚类算法包括K均值聚类算法。
在本公开的一些实施例中，滤波算法包括卡尔曼滤波器算法。
在本公开的技术方案中，由于利用关系曲线对因移动终端型号的不同而导致移动终端接收性能的不同进行了补偿，进而去除了移动终端型号对接收性能的影响，使得不同型号移动终端的接收信号具有相同的参考标准，因此，在接收信号强度补偿后可以为用户提供更精确的定位服务。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本申请的一部分。在附图中：
图1是本公开一个实施例的WiFi室内定位方法的流程示意图。
图2是本公开关系曲线的一个实例示意图。
图3是本公开一个实施例的WiFi室内定位服务器的结构示意图。
图4是本公开另一实施例的WiFi室内定位服务器的结构示意图。
图5是本公开又一实施例的WiFi室内定位服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图描述本公开。要注意的是，以下的描述在本质上仅是解释性和示例性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。除非另外特别说明，否则，在实施例中阐述的部件和步骤的相对布置以及数字表达式和数值并不限制本公开的范围。另外，本领域技术人员已知的技术、方法和装置可能不被详细讨论，但在适当的情况下意在成为说明书的一部分。
图1是本公开一个实施例的WiFi室内定位方法的流程示意图。
如图1所示，该实施例可以包括以下步骤：
S102，接收不同型号移动终端在室内各个位置点检测到的来自各个AP的信号强度向量；
S104，根据模糊聚类算法对接收的信号强度向量进行聚类，其中，模糊聚类算法可以包括但不限于K均值聚类算法，例如，还可以是模糊C-均值聚类算法等；
S106，根据聚类结果将各型号移动终端在室内各个位置点对应的AP分为稳定AP与问题AP；
S108，通过滤波算法计算不同型号移动终端在室内同一位置点检测到的同一稳定AP多次发射的不同功率信号的信号强度聚类中值，并形成多条关于移动终端型号的关系曲线，每条关系曲线标识了同一移动终端型号不同发射功率所对应的信号强度聚类中值，其中，滤波算法可以包括但不限于卡尔曼滤波器算法；
S110，接收待测移动终端在室内检测到的来自各个AP的信号强度和待测移动终端的型号；
S112，通过待测移动终端的型号与关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度；
S114，在基于关系曲线将待测移动终端接收的信号强度转换为参考移动终端接收的信号强度后，将所转换的参考移动终端接收的信号强度与指纹库中存储的参考移动终端在室内各个位置点针对每个稳定AP的信号强度进行匹配，以获知待测移动终端当前所在的位置点。
在该实施例中，由于利用关系曲线对因移动终端型号的不同而导致移动终端接收性能的不同进行了补偿，进而去除了移动终端型号对接收性能的影响，使得不同型号移动终端的接收信号具有相同的参考标准，因此，在接收信号强度补偿后可以为用户提供更精确的定位服务。
此外，需要指出的是，如果不同型号移动终端在同一位置点具有相同的稳定AP与问题AP，则可以仅以参考移动终端为代表，检测出参考移动终端在室内各个位置点接收到的来自AP的信号强度，再基于参考移动终端的测试结果进行聚类并分析出问题AP与稳定AP。在基于参考移动终端测出位置与信号强度的定位信息后，可以以某一个稳定AP为发射点，调整其发射功率，测出不同型号手机在同一发射功率下的接收信号强度映射关系。进而再根据该映射关系将待测移动终端的接收信号强度通过关系曲线映射为参考移动终端的信号强度。最后根据参考移动终端的信号强度和位置与参考移动终端信号强度的对应关系获取待测移动终端的当前位置点。还需要注意的是，上述无论是对位置点与参考移动终端的信号强度的对应关系还是不同型号移动终端发射与接收信号强度的关系曲线的计算均需通过多次采样与聚类获得。
其中，在步骤S102中，假设在室内部署了N个AP，不同型号的移动终端分别接收这N个AP发射的信号，以根据来自这些AP的信号实现对移动终端的定位。AP可以按照设定步长在其发射功率范围内发射信号，在同一功率下进行多次实验，以生成不同型号移动终端的接收信号强度与发射信号强度之间的对应关系曲线。每种型号的移动终端分别在室内不同位置点分别检测N个AP发射的信号，一方面用于区分稳定AP与问题AP，另一方面还可以基于参考移动终端在室内各个位置点的测量结果实现对其他型号移动终端的定位。其中，参考移动终端可以随机选自不同型号移动终端中的任一款，进一步地，也可以选取无线接收性能最稳定的一款终端作为参考移动终端。
定位服务器接收到的来自移动终端的信号强度向量可以包括但不限于以下属性信息：位置点信息与接收到的来自N个A P的信号强度信息，如果未检测到某些AP的发射信号，则可以将自这些AP接收的信号设置为系统能检测到的最小信号强度。
在步骤S104中，以K均值聚类算法为例进行说明。
K均值聚类算法如下：
（1）从元素集合D中随机取K个元素，作为K个簇的各自的中心；
（2）分别计算集合D中剩下的元素到K个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇；
（3）根据聚类结果重新计算K个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数；
（4）将集合D中全部元素按照新的中心重新聚类；
（5）重复第（4）步直到聚类结果不再发生变化。
将同一型号移动终端在同一位置点接收的多个信号强度作为集合D进行聚类，依此类推，分别计算出同一型号移动终端在每个位置点聚类后的结果。
由于为了测出问题AP与稳定AP，因此可以将K个AP作为初始的簇中心进行聚类，最终聚类结果中，每个簇中可能会包括一个或多个AP。
在步骤S106中，可以假设K＝3，例如，可以选取3个簇中数据量比例最高的一个簇中包含的AP作为稳定AP，其他两个簇中的AP为问题AP。需要指出的是，还可以利用其他现有方法区分问题AP与稳定AP。
进一步地，在步骤S106之后，如果聚类出的各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP不同，则可以将这些不同型号移动终端对应的稳定AP的交集作为各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP。
在计算出稳定AP后，可以利用前述模糊聚类结果生成参考移动终端在室内各个位置点针对每个稳定AP的信号强度，例如，可以通过诸如卡尔曼滤波器算法等的滤波算法递归实现。
在步骤S108中，为了测出不同型号移动终端的接收性能差异，可以以同一位置点和同一稳定AP为基准，以避免由于位置点不同以及AP的不同等因素对型号不同的测量造成影响。
假设AP的发射功率范围是[-100dBm,-70dBm]，可以自-100dBm开始测量相同发射功率时，不同型号移动终端的接收信号强度，例如，针对-100dBm可以测试T次，然后再以5dBm为步长，针对-95dBm测试T次，依此类推，最后针对-70dBm测试T次。在测试完成后，针对每个发射功率的测试点，可以利用卡尔曼滤波器算法计算出每个测试功率点上不同型号移动终端接收信号强度的对应关系，如图2所示。
在步骤S110中，为了使得定位服务器能够实现对待测移动终端的定位，待测移动终端将其自身检测到的信号强度与其型号告知定位服务器，以便定位服务器能够根据型号和图2所示的曲线对待测移动终端的信号强度进行补偿。
在步骤S112中，通过待测移动终端的型号与关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度的步骤可以包括：
将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度映射到关系曲线中待测移动终端型号的曲线中与待测移动终端检测到的信号强度最接近的坐标点；
根据坐标点获取与坐标点的发射功率对应的参考移动终端型号曲线上的相应接收信号强度。
以图2为例进行说明，假设待测移动终端的型号为1，其接收的一个AP的信号强度为-112dBm，根据图2可以将其映射到移动终端1的曲线上的坐标点[-100，-110]上。然后根据移动终端1与参考移动终端的对应关系，在AP发射功率为-100dBm的情况下，在同一位置点移动终端1的接收信号强度为-110dBm，参考移动终端的接收信号强度为-115dBm，此时，将移动终端1接收的-112dBm补偿为参考移动终端的-115dBm。其他型号的移动终端也采用相同的方法将其接收信号强度映射为参考移动终端的接收信号强度。
假设经步骤S106处理后可以确定出稳定AP的个数为W个，在步骤S114中，指纹库中存储了参考移动终端在室内各个位置点的每个稳定AP的信号强度，例如，[位置1，AP11，AP12，…，AP1W]，[位置2，AP21，AP22，…，AP2W]，[位置3，AP31，AP32，…，AP3W]，…,[位置S，APS1，APS2，…，APSW]。将待测移动终端补偿后的对应的参考移动终端的接收信号强度与指纹库中的各个位置点对应的信号强度进行匹配，例如，可以将通过曲线补偿后的参考移动终端的信号强度与上述位置与信号强度对应关系中欧式距离最近的位置点确定为待测移动终端的位置点，也可以利用其他现有技术匹配或映射出待测移动终端的位置点。
本领域普通技术人员可以理解，实现上述方法实施例的全部和部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算设备可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤，而前述的存储介质可以包括ROM、RAM、磁碟和光盘等各种可以存储程序代码的介质。
图3是本公开一个实施例的WiFi室内定位服务器的结构示意图。
如图3所示，该实施例中的定位服务器30可以包括信号强度接收单元302、聚类处理单元304、AP分类单元306、补偿曲线形成单元308、待测信息接收单元310、信号强度补偿单元312和定位单元314。其中，
信号强度接收单元302，用于接收不同型号移动终端在室内各个位置点检测到的来自各个AP的信号强度向量；
聚类处理单元304，用于根据模糊聚类算法对接收的信号强度向量进行聚类，其中，模糊聚类算法可以包括但不限于K均值聚类算法；
AP分类单元306，用于根据聚类结果将各型号移动终端在室内各个位置点对应的AP分为稳定AP与问题AP；
补偿曲线形成单元308，用于通过滤波算法计算不同型号移动终端在室内同一位置点检测到的同一稳定AP多次发射的不同功率信号的信号强度聚类中值，并形成多条关于移动终端型号的关系曲线，每条关系曲线标识了同一移动终端型号不同发射功率所对应的信号强度聚类中值，其中，滤波算法可以包括但不限于卡尔曼滤波器算法；
待测信息接收单元310，用于接收待测移动终端在室内检测到的来自各个AP的信号强度和待测移动终端的型号；
信号强度补偿单元312，用于通过待测移动终端的型号与关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度；
定位单元314，用于在基于关系曲线将待测移动终端接收的信号强度转换为参考移动终端接收的信号强度后，将所转换的参考移动终端接收的信号强度与指纹库中存储的参考移动终端在室内各个位置点针对每个稳定AP的信号强度进行匹配，以获知待测移动终端当前所在的位置点。
在该实施例中，由于利用关系曲线对因移动终端型号的不同而导致移动终端接收性能的不同进行了补偿，进而去除了移动终端型号对接收性能的影响，使得不同型号移动终端的接收信号具有相同的参考标准，因此，在接收信号强度补偿后可以为用户提供更精确的定位服务。
图4是本公开另一实施例的WiFi室内定位服务器的结构示意图。
如图4所示，与图3中的实施例相比，该实施例中的WiFi室内定位服务器40还可以包括：
稳定AP确定单元402，用于在聚类出的各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP不同的情况下，将其交集作为各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP。
图5是本公开又一实施例的WiFi室内定位服务器的结构示意图。
如图5所示，与图3中的实施例相比，该实施例中的定位服务器50中的信号强度补偿单元502可以包括同型号数据映射子单元502a和不同型号数据映射子单元502b。其中，
同型号数据映射子单元502a，用于将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度映射到关系曲线中待测移动终端型号的曲线中与待测移动终端检测到的信号强度最接近的坐标点；
不同型号数据映射子单元502b，用于根据坐标点获取与坐标点的发射功率对应的参考移动终端型号曲线上的相应接收信号强度。
本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同和相似的部分可以相互参见。对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处可以参见方法实施例部分的说明。
虽然已参照示例性实施例描述了本公开，但应理解，本公开不限于上述的示例性实施例。对于本领域技术人员显然的是，可以在不背离本公开的范围和精神的条件下修改上述的示例性实施例。所附的权利要求的范围应被赋予最宽的解释，以包含所有这样的修改以及等同的结构和功能。

Claims (10)

1.一种WiFi室内定位方法，其特征在于，包括：
接收不同型号移动终端在室内各个位置点检测到的来自各个接入点AP的信号强度向量；
根据模糊聚类算法对接收的信号强度向量进行聚类；
根据聚类结果将各型号移动终端在室内各个位置点对应的AP分为稳定AP与问题AP；
通过滤波算法计算不同型号移动终端在室内同一位置点检测到的同一稳定AP多次发射的不同功率信号的信号强度聚类中值，并形成多条关于移动终端型号的关系曲线，每条关系曲线标识了同一移动终端型号不同发射功率所对应的信号强度聚类中值；
接收待测移动终端在室内检测到的来自各个AP的信号强度和待测移动终端的型号；
通过所述待测移动终端的型号与所述关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度；
在基于所述关系曲线将待测移动终端接收的信号强度转换为参考移动终端接收的信号强度后，将所转换的参考移动终端接收的信号强度与指纹库中存储的参考移动终端在室内各个位置点针对每个稳定AP的信号强度进行匹配，以获知待测移动终端当前所在的位置点。
2.根据权利要求1所述的WiFi室内定位方法，其特征在于，所述方法还包括：
在聚类出的各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP不同的情况下，将其交集作为各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP。
3.根据权利要求1所述的WiFi室内定位方法，其特征在于，通过所述待测移动终端的型号与所述关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度的步骤包括：
将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度映射到所述关系曲线中待测移动终端型号的曲线中与待测移动终端检测到的信号强度最接近的坐标点；
根据所述坐标点获取与所述坐标点的发射功率对应的参考移动终端型号曲线上的相应接收信号强度。
4.根据权利要求1所述的WiFi室内定位方法，其特征在于，所述模糊聚类算法包括K均值聚类算法。
5.根据权利要求1所述的WiFi室内定位方法，其特征在于，所述滤波算法包括卡尔曼滤波器算法。
6.一种WiFi室内定位服务器，其特征在于，包括：
信号强度接收单元，用于接收不同型号移动终端在室内各个位置点检测到的来自各个接入点AP的信号强度向量；
聚类处理单元，用于根据模糊聚类算法对接收的信号强度向量进行聚类；
AP分类单元，用于根据聚类结果将各型号移动终端在室内各个位置点对应的AP分为稳定AP与问题AP；
补偿曲线形成单元，用于通过滤波算法计算不同型号移动终端在室内同一位置点检测到的同一稳定AP多次发射的不同功率信号的信号强度聚类中值，并形成多条关于移动终端型号的关系曲线，每条关系曲线标识了同一移动终端型号不同发射功率所对应的信号强度聚类中值；
待测信息接收单元，用于接收待测移动终端在室内检测到的来自各个AP的信号强度和待测移动终端的型号；
信号强度补偿单元，用于通过所述待测移动终端的型号与所述关系曲线将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度转换为参考移动终端的相应信号强度；
定位单元，用于在基于所述关系曲线将待测移动终端接收的信号强度转换为参考移动终端接收的信号强度后，将所转换的参考移动终端接收的信号强度与指纹库中存储的参考移动终端在室内各个位置点针对每个稳定AP的信号强度进行匹配，以获知待测移动终端当前所在的位置点。
7.根据权利要求6所述的WiFi室内定位服务器，其特征在于，所述WiFi室内定位服务器还包括：
稳定AP确定单元，用于在聚类出的各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP不同的情况下，将其交集作为各型号移动终端在室内各个位置点对应的稳定AP。
8.根据权利要求6所述的WiFi室内定位服务器，其特征在于，所述信号强度补偿单元包括：
同型号数据映射子单元，用于将待测移动终端针对每个稳定AP的信号强度映射到所述关系曲线中待测移动终端型号的曲线中与待测移动终端检测到的信号强度最接近的坐标点；
不同型号数据映射子单元，用于根据所述坐标点获取与所述坐标点的发射功率对应的参考移动终端型号曲线上的相应接收信号强度。
9.根据权利要求6所述的WiFi室内定位服务器，其特征在于，所述模糊聚类算法包括K均值聚类算法。
10.根据权利要求6所述的WiFi室内定位服务器，其特征在于，所述滤波算法包括卡尔曼滤波器算法。
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