CN104507053A - 差分气压测高辅助 wlan 指纹定位中的楼层判别方法 - Google Patents

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刘克强
闫中亚
王坚
李昕
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Abstract

本发明公开了一种差分气压测高辅助WLAN指纹定位中的楼层判别方法，在室内定位楼层判定中，在区域内建立气压观测基站，实时获取本区域气压观测值，在用户进行在线定位时可以同时获取WLAN信号和气压观测信号，WLAN信号进行平面位置获取，而气压信号可以获取楼层信息；利用基站的气压传感器获得气压信号值，并实时将气压及温度数据上传至WLAN定位服务器，在移动终端请求定位时，对实时同步气压信号进行滤波处理，并进行高差解算，获得高差后进行楼层判定。测高分辨率约为0.2m，测高的精度优于0.5m，准确度约为1m左右，高差解算精度和准确度都比较高，适于室内定位实时楼层判别。

Description

差分气压测高辅助 WLAN 指纹定位中的楼层判别方法
技术领域
本发明属于测量技术领域，涉及一种差分气压测高辅助WLAN指纹定位中的楼层判别方法。
背景技术
在开放环境中，全球卫星导航定位系统(GNSS，Global NavigationSatellite System)以其高精度、全天候、高效率等特征得到了广泛的应用，但由于信号衰减及多路径等问题，无法在室内定位中获得良好效果，室内定位技术发展至今，已采用了多种定位方法，但是各种定位方法重点在解决平面位置问题，而弱化了楼层判别问题的研究，或在楼层判别上结果并不理想，一般在WLAN(无线局域网，Wireless LAN)指纹定位系统中，一般采用将楼层信息写入指纹库，从而来判别楼层，但精度和可靠性较低。气压测高是一种传统的测高方法，在广阔区域的气压测高已得到广泛应用，在室内定位应用中，大气环境变化小，采用气压测高来分辨楼层，具有一定的适用性。同时，在WLAN指纹定位普及的趋势下，智能手机是理想的应用平台，而智能手机中集成的气压传感器，是理想的楼层分辨辅助设备。
文献提出在WLAN定位采样阶段即指纹库训练阶段获得指纹库数据后，再利用AP在不同的楼层的信号特征利用K-means算法进行聚类，最后在实时定位阶段获得楼层平面位置信息的同时获得楼层信息，该方法能够提高效率，但在准确度上有所欠缺。文献提出地面移动通信基站差分气压测高辅助GPS定位，对将差分气压测高辅助室内定位有所提及。文献涉及差分气压测高及室内定位，其重点是传感器模块设计与性能分析。
差分压力测高辅助室内定位楼层判别虽在各类文献中有所提及，但未就差分气压真正在室内定位楼层判定应用做出详细分析。
发明内容
本发明的目的是提供一种差分气压测高辅助WLAN指纹定位中的楼层判别方法，解决了现有技术中存在的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种差分气压测高辅助WLAN指纹定位中的楼层判别方法，按照以下步骤进行：
步骤1，
在室内定位楼层判定中，在区域内建立气压观测基站，实时获取本区域气压观测值，在用户进行在线定位时可以同时获取WLAN信号和气压观测信号，WLAN信号进行平面位置获取，而气压信号可以获取楼层信息；
步骤2，
利用基站的气压传感器获得气压信号值，并实时将气压及温度数据上传至WLAN定位服务器，在移动终端请求定位时，对实时同步气压信号进行滤波处理，并进行高差解算，获得高差后进行楼层判定。
本发明的特征还在于，
滤波处理为低通滤波的方式，模型为：
Yn＝aXn+(1-a)Yn-1
式中：Yn为本次滤波输出值，Xn为当前读出数据，Yn-1为上次滤波输出值，a＝0.125。
步骤2中采用拉普拉斯压高公式进行高差解算。
本发明的有益效果是，根据WLAN指纹定位系统的特征，利用当前智能手机集成的气压传感器信号，提出基于差分气压测高的室内定位楼层判别方法：基站的气压传感器获得气压信号值并实时将气压及温度数据上传至WLAN定位服务器，在移动终端请求定位时，对实时同步的基站和终端的气压信号进行滤波处理，并进行高差解算，获得高差后进行楼层判定，并返回结果。实验表明：气压传感器分辨率较高，滤波后数据稳定，测高分辨率约为0.2m，测高的精度优于0.5m，准确度约为1m左右，高差解算精度和准确度都比较高，适于室内定位实时楼层判别。
附图说明
图1差分气压辅助楼层判定过程图。
图2差分气压测高辅助楼层判定流程图。
图3为24小时气压数据图。
图4气压数据滤波前后对比图。
图5各层采样点原始值及滤波后值图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
一种差分气压测高辅助WLAN指纹定位中的楼层判别方法，主要过程是基站和用户同步获取气压数据，滤波去噪后进行差分从而获得高差，利用高差和基站的楼层判断用户所在楼层。具体按照以下步骤进行：
步骤1，
在室内定位楼层判定中，在区域内建立气压观测基站，实时获取本区域气压观测值，在用户进行在线定位时可以同时获取WLAN信号和气压观测信号，WLAN信号进行平面位置获取，而气压信号可以获取楼层信息，具体过程如图1所示。
步骤2，
在室内定位应用环境中，由于楼内位置距离较近，温度的影响可以认为是同步的，其他因素诸如湿度、重力加速度等也由于位置距离近而影响较弱，同时，由于基站实时将气压、温度数据传送给定位服务器，用户测得实时气压数据后可以进行实时计算，由于各方面有利因素，在同一楼内的气压基站会收到良好的差分效果，若给定气压基站的高程数据，则可以获得较高精度的绝对高程值。其中差分气压测高辅助楼层判定主要处理过程如图2所示：利用基站的气压传感器获得气压信号值，并实时将气压及温度数据上传至WLAN定位服务器，在移动终端请求定位时，对实时同步气压信号进行滤波处理，并进行高差解算，获得高差后进行楼层判定。
本发明的发明点在于：利用差分方式获得用户与基站之间的高差，利用高差与基站所在楼层判断用户所在楼层。
实验场所为中国矿业大学环境与测绘学院大楼1-5层，实验硬件平台为SAMSUNG I9300Android智能手机，其集成气压传感器为意法半导体公司生产的型号为LPS331AP的压力传感器。
选用同型号三台手机气压传感器进行实验，分别在同一水平面(同一楼层不同位置，水平间隔约30m)以及同一垂直面(同一水平位置但不同楼层，高度间隔约8m)进行24小时气压测量，获得数据如图3所示。其中，图3(a)和图3(b)为气压传感器1和气压传感器2所得24小时数据，图3(c)为在同一水平面的气压传感器1和气压传感器2在同一坐标系下的表示，图3(d)为在同一垂直面的气压传感器1和气压传感器3在同一坐标系下的表示。可知，在大楼内，无论是同一水平面还是同一垂直面，气压趋势一致性较好，这也是气压测高能应用的前提条件，据此也可以利用差分方法来进行室内楼层匹配。
传感器分辨率及系统稳定性：
根据LPS331AP产品数据表，可知该传感器额定检测范围为260-1260hPa，高分辨率模式下气压误差均方根(RMS)为0.020hPa，则据公式分析可知，在温度为-25℃-50℃范围内，其高度分辨率约为0.2m，室内楼层高度约为3-4m，故该气压传感器理论上可以用于楼层判别。
如图3所示，在同一水平测点和垂直测点连续测量24h，可以发现气压传感器变化趋势一致，但气压值会产生抖动，为了更清楚地显示，截取气压传感器1在12:50-03:50数据在图4(a)表示，由图示可以看出，气压测量模块测得值会产生抖动，为了减小输出值的抖动，提高气压测量值的准确度，本文采用低通滤波的方式避免噪声干扰，结果如图4(b)，其中低通滤波模型为：
Yn＝aXn+(1-a)Yn-1  (6)
式中：Yn为本次滤波输出值，Xn为当前读出数据，Yn-1为上次滤波输出值，a是介于0-1之间的系数，本文取a＝0.125。
由图4(b)可以看出，滤波后的数据减少了随机噪声的影响，波形更加稳定，更能显示气压的变化趋势。
测高精度及准确度：
利用一台含气压传感器的智能手机在中国矿业大学环境与测绘学院1层大厅布设为气压基站，同时获取气压值并测量温度，并同时在利用另一含同一型号气压传感器的智能手机作为流动站在2-5层测量同一时间段的气压值，每秒采样5次，每层与基站同时采样5min。对于获得的气压数据先利用公式(6)的滤波模型进行滤波，如图5所示，其中第一行为基站与各流动站同一时间段气压值，自左到右依次是基站与2层、基站与3层、基站与4层、基站与5层数据，第二排为滤波后的值。滤波后，再利用拉普拉斯压高公式进行高度解算，获得高差值与实际值进行比较，统计误差列于表1中。
表1误差统计表(单位：m)
由上表可知，标准差显示差分气压测高的精度优于0.5m，均方根误差显示差分气压测高的准确度约为米级，而一般楼层高差约为3-4m，故差分气压测量方法适用于楼层判别需求，气压传感器辅助方法也能更好地利用多传感器辅助WLAN指纹定位中的楼层判定。

Claims (3)

1.一种差分气压测高辅助WLAN指纹定位中的楼层判别方法，其特征在于，按照以下步骤进行：
步骤1，
在室内定位楼层判定中，在区域内建立气压观测基站，实时获取本区域气压观测值，在用户进行在线定位时可以同时获取WLAN信号和气压观测信号，WLAN信号进行平面位置获取，而气压信号可以获取楼层信息；
步骤2，
利用基站的气压传感器获得气压信号值，并实时将气压及温度数据上传至WLAN定位服务器，在移动终端请求定位时，对实时同步气压信号进行滤波处理，并进行高差解算，获得高差后进行楼层判定。
2.根据权利要求1所述的一种差分气压测高辅助WLAN指纹定位中的楼层判别方法，其特征在于，所述滤波处理为低通滤波的方式，模型为：
Yn＝aXn+(1-a)Yn-1
式中：Yn为本次滤波输出值，Xn为当前读出数据，Yn-1为上次滤波输出值，a＝0.125。
3.根据权利要求1所述的一种差分气压测高辅助WLAN指纹定位中的楼层判别方法，其特征在于，所述步骤2中采用拉普拉斯压高公式进行高差解算。
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