CN104869536B - 无线室内定位指纹地图的自动更新方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法及装置，所述方法包括：获取定位场所内所有采集点处的信号指纹，根据信号指纹构建初始指纹地图，定位场所内设置有作为可移动的参考点的移动设备；在移动设备静止时，收集信号指纹数据和路径信息，根据信号指纹数据和路径信息确定移动设备静止时的位置；以移动设备静止时的位置为当前参考点，根据初始指纹地图，确定非参考点与参考点上的信号指纹数据之间的映射关系；根据映射关系以及参考点上的信号指纹数据确定非参考点的指纹数据。本发明提供的无线室内定位指纹地图的自动更新方法及装置，计算量小，精度高，可在定位服务的非高峰期或者非服务时间进行，不影响正常时段的定位服务。

Description

无线室内定位指纹地图的自动更新方法及装置

技术领域

本发明涉及无线网络领域，尤其涉及一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法及装置。

背景技术

室内定位技术在过去的十年内得到了迅速的发展并产生了广泛的应用。比如说，WIFI定位技术、射频识别(Radio Frequency Identification，简称RFID)定位技术、声音定位技术等多种多样的定位技术被提出。其中，由于WIFI网络的广泛覆盖，基于WIFI的室内定位技术成为最主要和最具有普适应用价值的技术之一。WIFI室内定位通常采用基于无线信号指纹的方式，该方式包含两个阶段：现场勘测阶段，即记录定位空间中每个位置上的无线信号的指纹特征，从而建立一个指纹地图数据库；定位阶段，即用户提交定位请求，服务器通过在事先建立的指纹数据库中寻求查询指纹的最佳匹配，作为用户的位置估计。近年来可以通过智能手机的惯性感知辅助自动构建指纹地图。

WIFI指纹定位技术采用接收信号强度(Received Signal Strength Indication，简称RSSI)作为指纹特征。RSSI极易受到环境变化的影响，包括移动物体、门窗开关、光线、温度和湿度等天气条件的变化等，都可能引起RSSI的变化，在复杂室内环境中的多径效应进一步加剧了RSSI的时变性，这样会导致在定位阶段实时采集的RSSI可能已经大幅偏离指纹数据库中那些采集于初始部署阶段的无线信号指纹。在长期部署运行过程中，静止不变的指纹数据库将会随着时间推移而逐渐失效，导致不精确的定位结果。

不精确的定位结果最直观的方法是定期反复执行现场勘测以维持最新的指纹数据库，但是由于现场勘验时费力，且这种方法可行性低，不适合做大规模的推广。在定位环境中部署一定数量的固定参考点的方式，通过这些参考点汇报上来的最新数据更新整个指纹数据库，部署额外的参考点需要较高的成本且难以推广，不适合做大规模的推广。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法及装置，计算量小、精度高。

第一方面，本发明提供一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法，包括：

获取定位场所内所有采集点处的信号指纹，根据所述信号指纹构建初始指纹地图，所述定位场所内设置有作为可移动的参考点的移动设备；

在所述移动设备静止时，收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，根据所述信号指纹数据和所述路径信息确定所述移动设备静止时的位置；

以所述移动设备静止时的所述位置为当前参考点，根据所述初始指纹地图，确定所述定位场所中非参考点与所述参考点上的信号指纹数据之间的映射关系，所述非参考点为所述定位场所中与所述当前参考点相邻的采集点；

根据所述映射关系以及所述参考点上的信号指纹数据确定非参考点的指纹数据。

优选地，在所述移动设备静止时，收集所述移动设备的信号指纹数据和路径信息之前，还包括：

判断所述移动设备静止在当前位置之前或之后的预设时间段内是否移动，所述当前位置为所述移动设备静止时所处位置；

若所述移动设备在预设时间段内移动，则相应地，

收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，包括：

收集所述移动设备静止在当前位置时的信号指纹数据和所述移动设备在预设时间段内的移动路径。

优选地，所述方法还包括：若所述移动设备在预设时间段内没有移动，则所述路径信息为空信息，相应地，

收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，包括：

收集所述移动设备静止在当前位置时的信号指纹数据。

优选地，所述获取定位场所内所有采集点处的信号指纹，根据所述信号指纹构建初始指纹地图，包括：

在所述定位场所内按预设密度均匀选取若干个采样点；

在每个所述采样点上记录预设时长的无线信号数据，所述无线信号数据形成所述采样点的信号指纹；

获取所有采集点处的信号指纹，根据所述信号指纹构建初始指纹地图，所述初始指纹地图为所有采样点对应的信号指纹形成的集合。

优选地，所述收集所述移动设备在预设时间段内的移动路径，包括：

获取记录在所述移动路径上的运动信息，所述运动信息包括用户设备移动的步数、方向和步长；

根据所述移动设备移动的步数、方向和步长确定所述移动路径的位移和方向；

根据所述移动路径的位移和方向，确定所述移动路径的平均方位。

优选地，所述根据所述信号指纹数据和所述路径信息确定所述移动设备静止时的位置，包括：

获取所述移动路径上的WiFi采样数据，根据所述WiFi采样数据确定可行域；

获取平均方位及误差范围，根据所述平均方位及误差范围确定可行方向；

匹配所述移动路径，根据所述移动路径的匹配结果，确定所述移动设备静止时的位置。

优选地，所述获取所述移动路径上的WiFi采样数据，根据所述WiFi采样数据确定可行域，包括：

根据所述移动路径上的WiFi采样，在所述初始指纹地图中，进行指纹匹配；

根据指纹匹配结果，确定若干个第一候选位置；

划定所述若干个第一候选位置所形成的区域为可行域。

优选地，所述根据所述初始指纹地图，确定所述定位场所中非参考点与所述当前参考点上的信号指纹数据之间的映射关系，包括：

根据公式一确定所述映射关系：

公式一

其中，表示第j个AP在位置上的最新接收信号强度RSSI值，则是该AP在位置l_j上的更新后的RSSI值。

第二方面，本发明提供一种无线室内定位指纹地图的自动更新装置，包括：

获取单元，用于获取定位场所内所有采集点处的信号指纹；

构建单元，用于根据所述信号指纹构建初始指纹地图，所述定位场所内设置有作为可移动的参考点的移动设备；

收集单元，用于在所述移动设备静止时，收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息；

位置确定单元，用于根据所述信号指纹数据和所述路径信息确定所述移动设备静止时的位置；

映射关系确定单元，以所述移动设备静止时的所述位置为当前参考点，用于根据所述初始指纹地图，确定所述定位场所中非参考点与所述当前参考点上的信号指纹数据之间的映射关系，所述非参考点为所述定位场所中与所述当前参考点相邻的采集点；

指纹数据确定单元，用于根据所述映射关系以及所述参考点上的信号指纹数据确定非参考点的指纹数据。

优选地，所述装置还包括：

判断单元，用于判断所述移动设备静止在当前位置之前或之后的预设时间段内是否移动，所述当前位置为所述移动设备静止时所处位置；

若所述移动设备在预设时间段内移动，则相应地，

所述收集单元，还用于收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，所述路径信息为所述移动设备在预设时间段内的移动路径。

由上述技术方案可知，本发明提供的无线室内定位指纹地图的自动更新方法及装置，利用移动设备的指纹数据和路径数据，通过精确匹配和定位整条移动路径得到上述参考点的位置，得到在一定数量参考位置及在其上收集的最新指纹数据之后，根据初始指纹地图中建模得到的其他非参考点位置的指纹与这些参考点位置上的指纹之间的关系，确定其他非参考节点的最新指纹数据，从而实现整个指纹地图的更新。

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为本发明实施例一提供的一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法的部分流程示意图；

图3为本发明一实施例提供的一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法的部分流程示意图；

图4为本发明一实施例提供的一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法的部分流程示意图；

图5为本发明一实施例提供的一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法的流程示意图；

图6为本发明一实施例提供的移动路径的监测示意图；

图7为本发明一实施例提供的移动路径匹配算法的示意图；

图8为本发明一实施例提供的一种无线室内定位指纹地图的自动更新装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他的实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示出了本发明一实施例提供的无线室内定位指纹地图的自动更新方法的流程示意图，如图1所述，本实施例的无线室内定位指纹地图的自动更新方法如下所述。

101、获取定位场所内所有采集点处的信号指纹，根据信号指纹构建初始指纹地图。

本实施例中，在定位场所内设置有作为可移动的参考点的移动设备，其中，移动设备可以为一个，也可以为多个。

102、在移动设备静止时，收集移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，根据信号指纹数据和路径信息确定所述移动设备静止时的位置。

举例来说，信号指纹数据可以采用接收信号强度RSSI作为指纹特征。

103、以所述移动设备静止时的位置为当前参考点，根据所述初始指纹地图，确定所述定位场所中非参考点与当前参考点上的信号指纹数据之间的映射关系。

应说明的是，当定位服务部署之后，想要获得在t时刻的最新指纹地图RM_t，先需要收集t时刻的一定数量的参考点上的最新信号指纹。

本实施例中，所述移动设备静止时的位置是未知的，在确定所述移动设备静止时的位置后，将移动设备当前静止的位置作为定位场所内的参考点。

104、根据映射关系以及参考点上的信号指纹数据确定非参考点的指纹数据。

本实施例中，参考点可以为构建初始指纹地图时的采样点，也可以是定位场所内的其他位置，非参考点可以为定位场所中与当前参考点相邻的某一个采集点，或者是与当前参考点最近的某一采集点。

当非参考点的指纹数据确认后，所述指纹地图即自动更新完成。

在另一种实施方式中，在步骤102之前还可以包括图1中未示出的步骤102a:

102a、判断移动设备静止在当前位置之前或之后的预设时间段内是否移动。

其中，所述当前位置为所述移动设备静止时所处位置。

若所述移动设备在预设时间段内移动，则相应地，收集移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，包括：收集移动设备静止在当前位置时的信号指纹数据和移动设备在预设时间段内的移动路径。

或者，若移动设备在预设时间段内没有移动，则路径信息为空信息，相应地，收集移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，包括：收集所述移动设备静止在当前位置时的信号指纹数据。

可以理解的是，本实施例需要对移动设备的移动性进行监控，当移动设备静止时，只采集移动设备静止时的最新信号指纹数据，当移动设备从静止状态进入移动状态且收集了足够数量的指纹数据时，同时获取移动设备的路径信息，所述路径信息为移动路径的信息。

在步骤102a中，判断移动设备静止在当前位置之前或之后的预设时间段内是否移动，可以理解为：

判断所述移动设备静止在当前位置之前的预设时间段内是否移动，若所述移动设备移动，获取所述当前位置作为终点时所述移动设备的移动路径；

或者，判断所述移动设备静止在当前位置之后的预设时间段内是否移动，若所述移动设备移动，获取所述当前作为起点时所述移动设备的移动路径。

其中，当前位置为移动路径静止时所处位置。

在具体应用中，在移动设备静止时，根据最新指纹数据和路径信息，确定当前静止时的位置，并以当前位置作为一个参考点，当移动设备移动至另一位置并静止时，根据另一位置处的最新指纹数据和路径信息确定另一个参考点位置，遍历整个定位场所，本实施例利用移动设备的指纹数据和路径数据，通过精确匹配和定位整条移动路径可以得到多个参考点的位置，在得到在一定数量参考位置及在其上收集的最新指纹数据之后，根据初始指纹地图中建模得到的其他非参考点位置的指纹与这些参考点位置上的指纹之间的关系，确定其他非参考节点的最新指纹数据，从而实现整个指纹地图的更新。

本实施例提供的无线室内定位指纹地图的自动更新方法，无需额外专用硬件设施，仅通过移动设备静止状态下的最新指纹数据即可更新指纹地图，结构简单，成本低。

图2示出了本发明实施例提供的无线室内定位指纹地图的自动更新方法的部分流程示意图，具体地，图2为图1中子步骤101的流程示意图，如图2所述，步骤101具体包括：

1011、在所述定位场所内按预设密度均匀选取若干个采样点。

本实施例中，在初始阶段，需在定位场所中进行勘测，即在定位场所内按预设密度均匀选取一定数量的采样点，其中，所述预设密度可以根据生产经验自行设定，本实施例不对预设密度进行限定。

1012、在每个所述采样点上记录预设时长的无线信号数据，所述无线信号数据形成所述采样点的信号指纹。

1013、获取所有采集点处的信号指纹，根据所述信号指纹构建初始指纹地图，所述初始指纹地图为所有采样点对应的信号指纹形成的集合。

举例来说，假设物理空间被采样为一个有限的位置集合L＝{l₁，l₂，...，l_n}，其中n为采样点的总个数，每个采样点对应一组二位坐标l_i＝(x_i，y_i)。相应地，所有的信号指纹数据可以建模为一个信号指纹空间F＝{f₁，f₂，...，f_n)，其中f_i＝{f_i1，f_i2，...，f_ip}表示位置l_i对应的信号指纹，f_ij表示该信号指纹中第j个AP的RSSI值(1≤j≤p，p为定位区域中总的AP数量)，所构建的初始时刻的指纹地图记作RM₀。

图3示出了本发明实施例提供的无线室内定位指纹地图的自动更新方法的部分流程示意图，具体地，图3为图1中子步骤102的流程示意图，如图3所述，步骤102具体包括：

1021、获取所述移动路径上的WiFi采样数据，根据所述WiFi采样数据确定可行域。

1022、获取平均方位及误差范围，根据所述平均方位及误差范围确定可行方向。

举例来说，根据路径的平均朝向附加一定范围的最大误差界Δφ，形成一个方位区间通常Δφ的取值可以为10°左右，因为是移动路径上所有方向估计的平均值，而每一步的估计值误差基本不会超出20°。

1023、匹配所述移动路径，根据所述移动路径的匹配结果，确定所述移动设备静止时的位置。

应说明的是，根据匹配算法在满足移动路径几何形状约束的前提下优化整体的指纹差值，使其最小，即：

||d_j-d′_j||≤Δd，j＝1，2，...，w-1

其中，d′_j＝||i_c(j+1)-i_c(j)||表示s_j和s_j+1的候选位置c_j和c_j+1之间的距离，Δd表示最小距离差约束，可以根据实际的环境设置，比如通常可以设置为现场勘测采样密度的一半。每一次迭代时将候选位置平移Δt米或者将角度旋转Δr度，直到上述优化目标最小。

本实施例中，在整个物理空间中匹配整条移动路径，通过迭代式的平移、旋转和缩放，找到移动路径在整个指纹地图上的最佳匹配。

在具体应用中，步骤1021具体还包括图3未示出的如下步骤：

S1、根据所述移动路径上的WiFi采样，在所述初始指纹地图中，进行指纹匹配；

S2、根据指纹匹配结果，确定若干个第一候选位置；

S3、划定所述若干个第一候选位置所形成的区域为可行域。

本实施例中，根据移动路径上的WiFi采样，在指纹数据库中进行指纹匹配，得出一系列初始位置估计作为可能的候选位置，划定这些候选点所形成的凸包作为可行域，后续的位置估计只在此可行域范围内进行。

图4示出了本发明实施例提供的无线室内定位指纹地图的自动更新方法的部分流程示意图，具体地，图4为图3中子步骤1022的流程示意图，如图4所述，所述获取平均方位具体包括：

M1、获取记录在所述移动路径上的运动信息，所述运动信息包括用户设备移动的步数、方向和步长。

本实施例中，当移动设备从静止状态进入移动状态且收集了足够数量的指纹数据时，同时记录移动路径上的运动信息和无线信号信息。运动信息包括用户设备移动的步数、方向和步长。

M2、根据所述移动设备移动的步数、方向和步长确定所述移动路径的位移和方向。

应说明的是，步数、方向和步长可以利用通用惯性导航技术从移动设备如智能手机上普遍配备的加速度传感器、陀螺仪和指南针中计算获得。

M3、根据所述移动路径的位移和方向，确定所述移动路径的平均方位。

在具体应用中，可以将用户设备获得的单点数据平均为一条无线信号指纹向量r_k＝{r_k1，r_k2，...，r_kp}，其中r_kj表示在参考点k(对应未知的实际位置l_kj)采集到的指纹数据中第j个AP的RSSI均值。一旦这些单点数据所对应的真实位置已知，它们即可作为实效数据用来更新整个地图。

伴随单点数据的路径数据，可以表示为J＝{s₁，s₂，...，s_w}，其中s_i表示该条移动路径上第i条指纹记录。显然，其中的第一条指纹记录s₁即为r_k。同时由于我们已经得到了移动路径上相连两条采样记录之间的距离和方向，可分别记作d＝{d₁，d₂，...，d_w-1}和φ＝{α₁，α₂，...，α_w-1}，其中d_i和α_i分别指示连续路径上第i条采样和第i+1条采样之间的距离与方向。我们同时也可以得到整条路径的平均方位为

本实施例提出获取“大头针”类型的更新数据。所谓“大头针”类型数据包括：移动设备静止在某一个位置上时采集的足够数量的信号指纹数据；其中，静止时的所述位置是未知的，所述信号指纹数据为单点数据，以及以该位置为起点或者终点的一连串路径数据。

应说明的是，本实施例中的运动信息不仅仅包括用户移动的步数、方向和步长信息，还可以包括其他信息，本实施例不对其进行具体限定。

本实施例的数据提供了足以刻画某一个位置的完整的无线信号特征的指纹记录，从而可以用在后续更新整个指纹地图上，同时所包含的路径数据又使得可以准确获取移动终端的位置。

应说明的是，由于步长估计并不能十分准确，因此在迭代过程中还要尝试不同步长，即不同的d_j。具体地，假设估计的步长是70cm，则可以考虑60cm到80cm的范围，并以4cm左右的幅度迭代。

本实施例中，当一条路径被准确定位之后，其起始位置即参考点位置即可获得。通过在t_k时刻的一段时间内采集的足够数量的“大头针”数据，我们可以获得一个t_k时刻的参考点的集合R_k＝{i_r1，i_r2，...，i_rm}，每个l_ri是估计的第i个参考点的位置，这些参考点及在该位置上采集的最新的无线信号指纹将用于后续的指纹地图更新。

本实施例中的用户设备在静止时获取单点数据的准确位置，作为参考点，本实施例采用连续路径匹配，即匹配整条移动路径到位置空间中，同时考虑其无线信号指纹约束和路径几何形状约束，可以获得较高精度的位置信息。

本实施例中的指纹地图更新的基本原理为：

如图5至图7所示，假设在不同时刻，相邻位置的信号指纹数据之间存在某种关联。虽然每个位置单独的指纹会随着时间而变迁，但这种关联则不随时间而变化。因此当获取得到某一时刻的部分参考点数据时，可以将其用来推测其他位置的最新指纹。

假设在t_k时刻获得了一个参考点的集合R_k，则需要建模这些参考点位置的指纹和其他每一个非参考点位置的指纹之间的某种关系模型。考虑在位置l_i上的指纹中的第j个AP，根据下述关系模型：

其中，f_ij(t₀)表示在初始时刻t₀构建的指纹地图RM₀中位置l_i上的指纹中第j个AP的RSSI值。亦然。

由于无线信号在室内传播受严重的多径效应影响，上述关系式难以找到线性模型表达。本实施例采用能够很好地处理变量共线性情形的偏最小二乘方法来估计上述关系式H。

记为来自m个参考点的RSSI观测值，Y＝[f_ij]_n×1是位置l_i的RSSI值。显然Y是一个列向量，故亦可记作y。偏最小二乘算法通过以下迭代步骤来寻找前g个隐藏变量，从而估计回归模型。

初始时，令X₁＝X，y₁＝y。对于第j个隐藏变量，搜寻t_j＝X_jw_j使得协方差cov(X_jw_j，y_j)最大，并满足

t_j＝X_jw_j

当搜寻下一个隐藏变量t_j+1时，X_j和y₁都将被消去他们当前的回归估计，即然后针对X_j+1和y_j+1重复上述步骤。

当经过g次迭代后，本实施例可以得到两个m×g的矩阵W和P，和一个n×g的矩阵T，其每一列分别是w_j，p_j和t_j。迭代次数的选择是使得当第g次迭代之后的残差X_g+1＝X-TP^T和之间近似不相关。因此，偏最小二乘的回归模型为：

其中，即是回归值，而是回归系数。

根据所述回归模型，通过部分参考点的位置信息及其上的最新指纹，可自动更新整个指纹地图。假设R_t是在t时刻获得的m个参考点集合。对于一个非参考点位置l_i，首先从初始指纹地图RM₀中学习关系式H_ij，然后更新该位置上的指纹为：

其中，表示第j个AP在位置上的最新RSSI值，而则是该AP在位置l_j上的更新后的RSSI(t时刻最新RSSI)。

本实施例中的自动更新过程可以在定位服务的非高峰期或者非服务时间进行，不影响正常时段的定位服务。

图8示出了本发明实施例提供的一种无线室内定位指纹地图的自动更新装置的结构示意图，如图8所示，所述装置包括：获取单元81、构建单元82、收集单元83、位置确定单元84、映射关系确定单元85和指纹数据确定单元86；

其中，获取单元81用于获取定位场所内所有采集点处的信号指纹；

构建单元82用于在获取单元81获取信号指纹之后，根据所述信号指纹构建初始指纹地图，所述定位场所内设置有作为可移动的参考点的移动设备；

收集单元83用于在所述移动设备静止时，收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息；

位置确定单元84用于在收集单元83收集移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息之后，根据所述信号指纹数据和所述路径信息确定所述移动设备静止时的位置；

映射关系确定单元85用于以所述移动设备静止时的所述位置为当前参考点，根据所述初始指纹地图，确定所述定位场所中非参考点与所述当前参考点上的信号指纹数据之间的映射关系，所述非参考点为所述定位场所中与所述当前参考点相邻的采集点；

指纹数据确定单元86用于根据所述映射关系以及所述参考点上的信号指纹数据确定非参考点的指纹数据。

在另一种实施方式中，所述装置还包括图8未示出的判断单元87；

判断单元87用于判断所述移动设备静止在当前位置之前或之后的预设时间段内是否移动，所述当前位置为所述移动设备静止时所处位置；

若所述移动设备在预设时间段内移动，则相应地，

所述收集单元83还用于收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，所述路径信息为所述移动设备在预设时间段内的移动路径。

本实施例的无线室内定位指纹地图的自动更新装置，利用移动设备的移动路径，通过精确匹配和定位整条移动路径得到上述参考点的位置，得到在一定数量参考位置及在其上收集的最新指纹数据之后，根据初始指纹地图中建模得到的其他非参考点位置的指纹与这些参考点位置上的指纹之间的关系，确定其他非参考节点的最新指纹数据，从而实现整个指纹地图的更新。

本实施例的装置可执行前述的图1至图7所示的方法实施例中的流程，本实施例不在此进行详述。

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或者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在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但是，本发明的保护范围不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替代，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种无线室内定位指纹地图的自动更新方法，其特征在于，包括：

获取定位场所内所有采集点处的信号指纹，根据所述信号指纹构建初始指纹地图，所述定位场所内设置有作为可移动的参考点的移动设备；

在所述移动设备静止时，收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，根据所述信号指纹数据和所述路径信息确定所述移动设备静止时的位置，包括：获取所述移动路径上的WiFi采样数据，根据所述WiFi采样数据确定可行域；获取平均方位及误差范围，根据所述平均方位及误差范围确定可行方向；匹配所述移动路径，根据所述移动路径的匹配结果，确定所述移动设备静止时的位置；

以所述移动设备静止时的所述位置为当前参考点，根据所述初始指纹地图，确定所述定位场所中非参考点与所述参考点上的信号指纹数据之间的映射关系，所述非参考点为所述定位场所中与所述当前参考点相邻的采集点；

根据所述映射关系以及所述参考点上的信号指纹数据确定非参考点的指纹数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述移动设备静止时，收集所述移动设备的信号指纹数据和路径信息之前，还包括：

判断所述移动设备静止在当前位置之前或之后的预设时间段内是否移动，所述当前位置为所述移动设备静止时所处位置；

若所述移动设备在预设时间段内移动，则相应地，

收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，包括：

收集所述移动设备静止在当前位置时的信号指纹数据和所述移动设备在预设时间段内的移动路径。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述移动设备在预设时间段内没有移动，则所述路径信息为空信息，相应地，

收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，包括：

收集所述移动设备静止在当前位置时的信号指纹数据。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取定位场所内所有采集点处的信号指纹，根据所述信号指纹构建初始指纹地图，包括：

在所述定位场所内按预设密度均匀选取若干个采样点；

在每个所述采样点上记录预设时长的无线信号数据，所述无线信号数据形成所述采样点的信号指纹；

获取所有采集点处的信号指纹，根据所述信号指纹构建初始指纹地图，所述初始指纹地图为所有采样点对应的信号指纹形成的集合。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取平均方位，包括：

获取记录在所述移动路径上的运动信息，所述运动信息包括用户设备移动的步数、方向和步长；

根据所述移动设备移动的步数、方向和步长确定所述移动路径的位移和方向；

根据所述移动路径的位移和方向，确定所述移动路径的平均方位。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述移动路径上的WiFi采样数据，根据所述WiFi采样数据确定可行域，包括：

根据所述移动路径上的WiFi采样，在所述初始指纹地图中，进行指纹匹配；

根据指纹匹配结果，确定若干个第一候选位置；

划定所述若干个第一候选位置所形成的区域为可行域。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始指纹地图，确定所述定位场所中非参考点与所述当前参考点上的信号指纹数据之间的映射关系，包括：

根据公式一确定所述映射关系：

其中，表示第j个AP在位置上的最新接收信号强度RSSI值，则是该AP在位置l_j上的更新后的RSSI值。

8.一种无线室内定位指纹地图的自动更新装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取定位场所内所有采集点处的信号指纹；

构建单元，用于根据所述信号指纹构建初始指纹地图，所述定位场所内设置有作为可移动的参考点的移动设备；

收集单元，用于在所述移动设备静止时，收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息；

位置确定单元，用于根据所述信号指纹数据和所述路径信息确定所述移动设备静止时的位置，包括：获取所述移动路径上的WiFi采样数据，根据所述WiFi采样数据确定可行域；获取平均方位及误差范围，根据所述平均方位及误差范围确定可行方向；匹配所述移动路径，根据所述移动路径的匹配结果，确定所述移动设备静止时的位置；

映射关系确定单元，以所述移动设备静止时的所述位置为当前参考点，用于根据所述初始指纹地图，确定所述定位场所中非参考点与所述参考点上的信号指纹数据之间的映射关系，所述非参考点为所述定位场所中与所述当前参考点相邻的采集点；

指纹数据确定单元，用于根据所述映射关系以及所述参考点上的信号指纹数据确定非参考点的指纹数据。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

判断单元，用于判断所述移动设备静止在当前位置之前或之后的预设时间段内是否移动，所述当前位置为所述移动设备静止时所处位置；

若所述移动设备在预设时间段内移动，则相应地，

所述收集单元，还用于收集所述移动设备静止时的信号指纹数据和路径信息，所述路径信息为所述移动设备在预设时间段内的移动路径。