CN104619017B - 基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方案 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方案，基于室内地图矢量信息的辅助，采用WDA墙体检测算法计算出参考点和WiFi接入点之间墙体的数量和信号与墙体竖直垂面的角度，并将其充分考虑到参考点的指纹计算当中；然后利用最大化所有参考点指纹间的欧几里德距离之和的优化模型来解出优化部署的各个WiFi接入点坐标。根据本发明部署的WiFi接入点定位精准度相对于无地图辅助的WiFi接入点部署方案有明显提高。

Description

基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方案
技术领域
本发明涉及无线定位技术领域，特别地涉及一种基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方案。
背景技术
随着物联网和移动互联网的快速发展，人们对室内定位技术的需求日益增大。传统的卫星定位技术是获取室外坏境位置信息的最常用方式，但是卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，因此卫星定位技术并不适用于室内。目前室内定位技术迅速发展，已成为卫星定位技术的有力补充。
现有室内定位系统主要采用红外、超声波、蓝牙、WiFi、RFID等短距离无线技术，其中WiFi网络以其广泛的部署和较低的成本被广泛使用到室内定位系统中。
基于WiFi的室内定位，首要工作就是在室内环境中优化部署WiFi接入点，从而实现精准有效定位。在文献Y.Zhao,H.Zhou,and M.Li,“Indoor Access Points LocationOptimization Using Differential Evolution,”in 2008International Conference onComputer Science and Software Engineering,2008,vol.1,pp.382–385.中，一个最大化所有参考点指纹间的欧几里德距离之和的优化模型被提出。参考点RPi(以下简称RPi)的指纹采用RSSI计算模型，该计算模型未充分考虑RPi和WiFi接入点APk(以下简称APk)之间墙体造成的信号衰落，从而影响到定位的精准度。
发明内容
本发明提供一种基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方案，采用WDA墙体检测算法获取RPi与APk之间墙体的数量和信号与墙体竖直垂面的角度，进而算出RPi和APk之间墙体造成的信号衰落，并将其充分考虑到参考点的指纹计算当中，从而实现精准定位。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方案，包括如下步骤：
步骤一：从矢量室内地图中获取楼层及房间结构的信息；
步骤二：采用WDA墙体检测算法计算RPi和APk之间墙体的数量和信号与墙体竖直垂面的角度β；
WDA墙体检测算法基本原理简述如下：
矢量上任意一点P的坐标，可以用和的线性组合表示为α∈[0,1]；简单转换后得等式α∈[0,1]；同样地，矢量上任意一点Q的坐标，也可以表示为β∈[0,1]；
如果与相交，交点恰为上的P点和上的Q点，则点P和点Q重合为 一点，可推出将上式转换到x坐标轴 上得等式xr+αxp+βxq＝0，转换到y坐标轴上得等式yr+αyp+βyq＝0，两式联立可得式中的xr、yr分别为在x轴和y轴上的投影，xp、yp分 别为在x轴和y轴上的投影，xq、yq分别为在x轴和y轴上的投影，实际应用时不需要 求出α和β的具体数值，只需要判断是否在[0,1]范围内，若α、β均在[0,1]范围，则与相交；
根据公式计算信号与墙体平行面的夹角θ，信号与墙体竖直垂面的夹角β与夹角θ互为补角，根据计算夹角β；
RPi和APk之间墙体的数量：检测到墙体并确定信号传播路径与墙体相交后，RPi和APk之间墙体数量自加1；
步骤三：计算RPi和APk之间墙体造成的信号强度衰落其中N是RPi和APk之间墙体的个数，tj是第j堵墙体的厚度，βj是信号与第j堵墙体竖直垂面的夹角，ω是墙体每厚度单位的衰落因子。
步骤四：计算移动设备在RPi处接收到来自APk的信号强度L0表示到参考距离d0的已知信号强度，n为路径衰落指数，用来表示随着距离的增加路径衰落的增加比率，dist(i,k)表示RPi与APk之间的距离；
步骤五：计算两个不同参考点RPi与RPj指纹间的欧式距离其中M是WiFi接入点的数量。
步骤六：采用粒子群优化算法来最大化所有参考点指纹间的欧几里德距离之和式中Di＝{j|dist(i,j)≤r}表示到RPi的距离小于r的参考点的集合，N为参考点的数量；
粒子群算法中的粒子位置和速度更新按如下两式：
式中c1、c2称之为加速因子，r1、r2为[0,1]中均匀分布的随机数，λ是惯性权重因子；
执行粒子群算法首先随机初始化m个粒子的位置和速度，然后通过迭代寻找粒子最佳位置，粒子的位置表示待优化问题的解，在本发明中即表示优化部署的APk的位置。
根据本发明部署的WiFi接入点定位精准度相对于无地图辅助的WiFi接入点部署方案有明显提高。
附图说明
图1为本发明步骤流程图。
图2为WDA墙体检测算法流程图。
图3为信号传播路径与墙体不相交实例。
图4为RPi与APk之间由墙体所造成的信号衰落示意图。
图5为具体实施例中的楼层室内地图。
图6为具体实施例中的具体参数。
图7为无地图辅助法和地图辅助法得出的WiFi接入点部署方案得出的定位误差距离对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例进一步阐述本发明。
本发明所提供的一种基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方案，如图1所示，包括步骤如下：
步骤一：从矢量室内地图中获取楼层及房间结构的信息；
步骤二：采用WDA墙体检测算法计算RPi和APk之间墙体的数量和信号与墙体竖直垂面的角度β；
WDA墙体检测算法采用软件实现，流程图如图2所示，用快速排斥试验判断信号传播路径与墙体是否不相交，原理为分别以和为对角线做矩形R和矩形T，如图3所示，若矩形R和矩形T不相交，则与必不相交；然后判断和是否在[0,1]范围内，若均在[0,1]范围内，则与相交，接着计算信号与墙体竖直垂面的角度β并且RPi和APk之间墙体的数量自加1，如此循环，直至室内所有墙体检测完毕为止；
步骤三：RPi和APk之间墙体造成的信号衰落其中N是RPi和APk之间墙体的个数，tj是第j堵墙体的厚度，βj是信号与第j堵墙体竖直垂面的夹角，ω是墙体每厚度单位的衰落因子，如图4所示；
步骤四：计算移动设备在RPi处接收到来自APk的信号强度L0表示到参考距离d0的已知信号强度，n为路径衰落指数，用来表示随着距离的增加路径衰落的增加比率，dist(i,k)表示RPi与APk之间的距离；
步骤五：计算两个不同参考点RPi与RPj指纹间的欧式距离其中M是WiFi接入点的数量。
步骤六：采用粒子群优化算法来最大化所有参考点指纹间的欧式距离之和式中Di＝{j|dist(i,j)≤r}表示到RPi的距离小于r的参考点的集合，N为参考点的数量；
粒子群算法中的粒子位置和速度更新按如下两式：
式中c1、c2称之为加速因子，r1、r2为[0,1]中均匀分布的随机数，λ是惯性权重因子；
执行粒子群算法首先随机初始化m个粒子的位置和速度，然后通过迭代寻找粒子最佳位置，粒子的位置表示待优化问题的解，在本发明中即表示优化部署的APk的位置。
将本发明运用到一个面积大约为1200m2，包括12间教室和一个大厅的教学楼层中进行了具体实施，楼层地图如图5所示。本发明中使用到的具体参数如图6所示。图7对比了无地图辅助法和地图辅助法得出的WiFi接入点部署方案，明显采用本发明基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方案，定位误差距离更小，定位更精准。
以上对本发明的具体方式进行了描述。本文中对于发明的描述是说明性的，因而本发明的范围不应限制于上述具体实施方式。本领域技术人员应清楚，在不脱离本发明的主旨或本质特征的情况下，对上述具体实施方式进行其他变形或改变，也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：从矢量室内地图中获取楼层及房间结构的信息；
步骤二：根据步骤一获取的楼层及房间结构计算参考点RPi和WiFi接入点APk之间墙体的数量N和信号与墙体竖直垂面的角度β；
步骤三：根据步骤二计算出的参考点RPi和WiFi接入点APk之间墙体的数量N和信号与墙体竖直垂面的角度β计算参考点RPi和WiFi接入点APk之间墙体造成的信号衰落 其中N是RPi和APk之间墙体的个数，tj是第j堵墙体的厚度，βj是信号与第j堵墙体竖直垂面的夹角，ω是墙体每厚度单位的衰落因子；
步骤四：计算移动设备在参考点RPi处接收到来自WiFi接入点APk的信号强度rssi(k)，L0表示到参考距离d0的已知信号强度，n为路径衰落指数，用来表示随着距离的增加路径衰落的增加比率，dist(i,k)表示RPi与APk之间的距离；
步骤五：计算两个不同参考点RPi与RPj指纹间的欧式距离uij；
步骤六：最大化所有参考点指纹间的欧几里德距离之和，得出优化后的各个WiFi接入点部署坐标。
2.如权利要求1所述的基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方法，其特征在于：所述的步骤二采用由矢量图技术演算出的WDA墙体检测算法。
3.如权利要求1所述的基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方法，其特征在于：所述的步骤四采用优化的RSSI计算模型，将所述的步骤三得出的RPi和APk之间墙体造成的信号衰落充分考虑到rssi(k)的计算当中。
4.如权利要求1所述的基于地图辅助的室内定位系统WiFi接入点部署方法，其特征在于：所述的步骤六采用粒子群优化算法来计算出WiFi接入点的最优部署坐标。
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