CN105163382A - 一种室内区域定位优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种室内区域定位优化方法及系统,包括:采集通信范围内多个待定位传感器移动节点信号强度指示值;将采集的移动节点唯一标识,信号强度指示值,本网关节点唯一标识,当前时间组装成数据包,发送给定位服务器;定位服务器根据接收到的数据包对信号强度值进行平滑处理;根据平滑过后的强度值进行正逻辑判断,得到移动节点可能的区域位置列表;根据平滑过后的强度值进行反逻辑判断,得到移动节点不可能在的区域位置列表;从可能在的区域列表中去除不可能在的区域,得到最后的区域列表;通过可信度计算方法,选择区域列表中可信度最高的区域位置为最终的定位位置。本方法通过引入混合逻辑,用于室内区域定位,提高了室内区域定位的准确率。

Description

一种室内区域定位优化方法及系统
技术领域
本发明涉及定位技术领域,尤其涉及一种室内区域定位优化方法及系统。
背景技术
定位主要分为室内定位与室外定位,室内环境复杂不能直接使用一些成熟的室外定位技术如GPS。目前的室内定位技术主要分为基于传播模型与基于指纹模型两种。
基于传播模型的定位依靠分析信号传播过程中的特性来推算传播距离。常用的特性包括:RSSI(ReceivedSignalStrengthIndication,信号强度值),AOA(AngelofArrival,到达角度),TOA(TimeofArrival,到达时间)。
基于指纹模型的定位是一种基于学习的模型,运用模式匹配的技术,根据所在位置的测量值跟已经采集的测量值作比较,根据匹配情况确定位置。一般可以分为两个阶段:离线采样阶段和在线定位阶段。第一阶段为训练/离线阶段,主要工作是采集所需定位区域各参考节点位置的信号特征参数,例如信号场强、多径相角分量功率等,将一组指纹信息对应一个特定的位置形成位置指纹数据库。第二阶段为定位/在线阶段,利用接收机测定接收信号的参数,采用匹配算法来确定与数据库中哪一组数据相匹配,从而得出用户的实际位置。
本专利面向区域级的室内定位,提出一种混合逻辑的室内区域定位优化算法,提高了室内区域定位准确率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足,提供一种室内区域定位优化方法及系统。
本发明使用RSSI信号强度值,设计提出一种基于混合逻辑的室内区域定位算法,从而提升室内区域定位准确率。这里混合逻辑指的是:正向判断可能区域逻辑、逆向判断不可能区域逻辑、区域可信度判断逻辑。系统中的硬件主要包括:定位基准网关,网关两面分别装有定向天线,指向该网关连通的两个区域;待定位移动节点,被定位的设备。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种室内区域定位优化方法,采用混合逻辑算法定位,具体步骤包括:
步骤1,传感器网关节点采集通信范围内多个待定位传感器移动节点信号强度指示值;
步骤2,网关节点将采集的移动节点唯一标识,信号强度指示值,本网关节点唯一标识,当前时间组装成数据包,发送给定位服务器;
步骤3,定位服务器根据当前接收到的数据包,对信号强度值进行平滑处理;
步骤4,定位服务器根据平滑过后的强度值进行正逻辑判断,得到移动节点可能的区域位置列表;
步骤5,定位服务器根据平滑过后的强度值进行反逻辑判断,得到移动节点不可能在的区域位置列表;
步骤6,从可能在的区域列表中去除不可能在的区域,得到最后的区域列表;
步骤7,最后通过一种可信度的计算方法,选择区域列表中可信度最高的区域位置为最终的定位位置。
在上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。
进一步,所述步骤1中网关节点作为定位基准节点,搭载双定向天线,环境中部署多个网关节点,多个待定位移动节点广播信号强度值数据包,网关节点捕获数据包。
进一步,所述步骤2中,每个网关定位基准节点及待定位移动节点都有其在整个定位系统中唯一的标识,待定位移动节点广播包中包含其标识。网关节点在接收到待定位移动节点广播包时,将接收时间,本网关唯一标识,重新组包,并以一定的时间间隔向中心服务器发送。
进一步,所述步骤3中定位中心服务器在接收到网关上传的实时数据时,将其与已经存储的前3秒的数据进行平均平滑处理,这样可以减少信号抖动不稳定,带来的定位偏差。
进一步,所述步骤4中采用了正逻辑判断可能区域列表,具体地基于信号强度值大小,采用多网关联合判断,得出一个待定位移动节点可能在的区域列表。
进一步,所述步骤5中采用了反逻辑判断算法,具体地基于信号强度值大小,得出一个待定位移动节点不可能在的区域列表。
进一步,所述步骤5中从可能在的区域列表中去除不可能在的区域,得到最后的区域列表,该区域列表即为最终的定位结果列表。
进一步,所述步骤5中通过一种可信度的计算方法,选择区域列表中可信度最高的区域位置为最终的定位位置,具体地根据输入的区域,得到与该区域直接相连的所有基准网关节点,获取这些网关节点的信号强度值,根据信号强度值进行数学计算得出最终的可信度。
进一步,数学计算采用了公式其中rssir指采集到的信号强度值,指最大的信号强度值。
一种室内区域定位优化系统,包括多个定位基准网关,网关两面分别装有定向天线,指向该网关连通的两个区域;多个待定位移动节点,被定位的设备;定位服务器,产生定位结果;
遍布在环境中的基准网关节点采集由移动节点发送的信号强度数值包RSSI,网关节点以一定的间隔将采集到的信号强度值、移动节点标识、网关节点标识组装成数据包,通过网络发送给定位服务器进行统一定位处理;
定位服务器接收到网关上传的数据包时,首先对数据进行平滑处理,再采用混合逻辑定位方法,产生该移动节点的区域定位结果。
当系统收到最新的数据包时,将得到的瞬时信号强度值,与之前存储的记录进行平滑处理,得到两个二维数组r1、r2。其中r1代表所有网关正面的信号强度值与对应的网关数组,r2代表所有网关背面的信号强度值与对应的网关数组。将r1、r2按照信号强度值从大到小排序,得到最后的输入数组。
一、正向判断可能区域
将得到的根据信号强度大小的已排序数组输入到正向判断算法中。正向判断算法启动,算法流程如图2。
本算法的主要思想是根据信号强度值的大小,联合多网关的信号数据进行区域位置判定。主要的判断依据有:当r1、r2最大信号是同一网关时,定位区域是该网关较大信号值所指向的区域;当最大值指向同一区域时,最终定位区域即是该区域;当r1最大值比r2最大值大于一个阈值时,使用r1数组判断区域;当r2最大值比r1最大值大于一个阈值时,使用r2数组判断区域;当r1最大与r2第1或第2大指向同一区域时,该区域即为最终定位区域;当r2最大与r1第1或第2大指向同一区域时,该区域即为最终定位区域;如果上述都失败,算法结束。
二、逆向判断不可能区域
将得到的根据信号强度大小的已排序数组输入到逆向判断算法中。逆向判断算法启动,算法流程如图3。
本算法的主要思想是根据信号强度值,得到待定位移动节点不可能存在的区域。主要的流程有:循环读取系统中已有网关;将网关信号值较弱一侧对应区域加入不在的区域列表。
三、区域可信度判断
将需要计算的可信度的区域作为算法输入,算法启动,算法流程如图4。
本算法的主要思想是根据传入的区域,读取指向该区域的所有网关的信号强度值,根据定义的数学公式计算出可信度。
最后采用图5的方式,将上述三种算法融合,最终得出定位结果。
本发明的有益效果是:本发明的区域定位方法,采用了数据平滑技术,利用了混合逻辑算法,结合了区域可信度判定,最终提高了室内区域定位准确率。
附图说明
图1为本发明定位方法的流程图;
图2为本专利混合逻辑定位方法中,正向逻辑判断可能区域算法流程图;
图3为本专利混合逻辑定位方法中,逆向逻辑判断不在区域算法流程图;
图4为本专利混合逻辑定位方法中,区域可信度计算算法流程图;
图5为本专利混合逻辑定位方法中,正向逻辑、逆向逻辑、区域可信度计算三种算法融合流程图;
图6为本专利的一种实施例方案。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
本发明公开了一种室内区域定位优化方法及系统,包括以下步骤:传感器网关节点采集通信范围内多个待定位传感器移动节点信号强度指示值;网关节点将采集的移动节点唯一标识,信号强度指示值,本网关节点唯一标识,当前时间组装成数据包,发送给定位服务器;定位服务器根据当前接收到的数据包,对信号强度值进行平滑处理;定位服务器根据平滑过后的强度值进行正逻辑判断,得到移动节点可能的区域位置列表;定位服务器根据平滑过后的强度值进行反逻辑判断,得到移动节点不可能在的区域位置列表;从可能在的区域列表中去除不可能在的区域,得到最后的区域列表;最后通过一种可信度的计算方法,选择区域列表中可信度最高的区域位置为最终的定位位置。本方法通过引入混合逻辑,用于室内区域定位,提高了室内区域定位的准确率。
如图1-6所示。
一种室内区域定位优化方法,采用混合逻辑算法定位,具体步骤包括:
步骤1,传感器网关节点采集通信范围内多个待定位传感器移动节点信号强度指示值;
步骤2,网关节点将采集的移动节点唯一标识,信号强度指示值,本网关节点唯一标识,当前时间组装成数据包,发送给定位服务器;
步骤3,定位服务器根据当前接收到的数据包,对信号强度值进行平滑处理;
步骤4,定位服务器根据平滑过后的强度值进行正逻辑判断,得到移动节点可能的区域位置列表;
步骤5,定位服务器根据平滑过后的强度值进行反逻辑判断,得到移动节点不可能在的区域位置列表;
步骤6,从可能在的区域列表中去除不可能在的区域,得到最后的区域列表;
步骤7,最后通过一种可信度的计算方法,选择区域列表中可信度最高的区域位置为最终的定位位置。
所述步骤1中网关节点作为定位基准节点,搭载双定向天线,环境中部署多个网关节点,多个待定位移动节点广播信号强度值数据包,网关节点捕获数据包。
所述步骤2中,每个网关定位基准节点及待定位移动节点都有其在整个定位系统中唯一的标识,待定位移动节点广播包中包含其标识。网关节点在接收到待定位移动节点广播包时,将接收时间,本网关唯一标识,重新组包,并以一定的时间间隔向中心服务器发送。
所述步骤3中定位中心服务器在接收到网关上传的实时数据时,将其与已经存储的前3秒的数据进行平均平滑处理,这样可以减少信号抖动不稳定,带来的定位偏差。
所述步骤4中采用了正逻辑判断可能区域列表,具体地基于信号强度值大小,采用多网关联合判断,得出一个待定位移动节点可能在的区域列表。
所述步骤5中采用了反逻辑判断算法,具体地基于信号强度值大小,得出一个待定位移动节点不可能在的区域列表。
所述步骤5中从可能在的区域列表中去除不可能在的区域,得到最后的区域列表,该区域列表即为最终的定位结果列表。具体地所述步骤5中通过一种可信度的计算方法,选择区域列表中可信度最高的区域位置为最终的定位位置。
根据输入的区域,得到与该区域直接相连的所有基准网关节点,获取这些网关节点的信号强度值,根据信号强度值进行数学计算得出最终的可信度。
数学计算采用了公式其中rssir指采集到的信号强度值,指最大的信号强度值。
一种室内区域定位优化系统包括:多个定位基准网关,网关两面分别装有定向天线,指向该网关连通的两个区域;多个待定位移动节点,被定位的设备;定位服务器,产生定位结果。
遍布在环境中的基准网关节点采集由移动节点发送的RSSI(信号强度数值包),网关节点以一定的间隔将采集到的信号强度值、移动节点标识、网关节点标识组装成数据包,通过网络发送给定位服务器进行统一定位处理。
定位服务器接收到网关上传的数据包时,首先对数据进行平滑处理,再采用混合逻辑定位方法,产生该移动节点的区域定位结果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种室内区域定位优化方法,其特征在于,采用混合逻辑算法定位,具体步骤包括:
步骤1,传感器网关节点采集通信范围内多个待定位传感器移动节点信号强度指示值;
步骤2,网关节点将采集的移动节点唯一标识,信号强度指示值,本网关节点唯一标识,当前时间组装成数据包,发送给定位服务器;
步骤3,定位服务器根据当前接收到的数据包,对信号强度值进行平滑处理;
步骤4,定位服务器根据平滑过后的强度值进行正逻辑判断,得到移动节点可能的区域位置列表;
步骤5,定位服务器根据平滑过后的强度值进行反逻辑判断,得到移动节点不可能在的区域位置列表;
步骤6,从可能在的区域列表中去除不可能在的区域,得到最后的区域列表;
步骤7,最后通过一种可信度的计算方法,选择区域列表中可信度最高的区域位置为最终的定位位置。
2.根据权利要求1所述一种室内区域定位优化方法,其特征在于,所述步骤1中网关节点作为定位基准节点,搭载双定向天线,环境中部署多个网关节点,多个待定位移动节点广播信号强度值数据包,网关节点捕获数据包。
3.根据权利要求1所述一种室内区域定位优化方法,其特征在于,所述步骤2中,每个网关定位基准节点及待定位移动节点都有其在整个定位系统中唯一的标识,待定位移动节点广播包中包含其标识,网关节点在接收到待定位移动节点广播包时,将接收时间,本网关唯一标识,重新组包,并以一定的时间间隔向中心服务器发送。
4.根据权利要求1所述一种室内区域定位优化方法,其特征在于,所述步骤3中定位中心服务器在接收到网关上传的实时数据时,将其与已经存储的前3秒的数据进行平均平滑处理,这样可以减少信号抖动不稳定,带来的定位偏差。
5.根据权利要求1所述一种室内区域定位优化方法,其特征在于,所述步骤4中采用了正逻辑判断可能区域列表,具体为基于信号强度值大小,采用多网关联合判断,得出一个待定位移动节点可能在的区域列表。
6.根据权利要求1所述一种室内区域定位优化方法,其特征在于,所述步骤5中采用了反逻辑判断算法,具体为基于信号强度值大小,得出一个待定位移动节点不可能在的区域列表。
7.根据权利要求1所述一种室内区域定位优化方法,其特征在于,所述步骤5中从可能在的区域列表中去除不可能在的区域,得到最后的区域列表,该区域列表即为最终的定位结果列表。
8.根据权利要求1所述一种室内区域定位优化方法,其特征在于,所述步骤5中通过一种可信度的计算方法,选择区域列表中可信度最高的区域位置为最终的定位位置,具体地根据输入的区域,得到与该区域直接相连的所有基准网关节点,获取这些网关节点的信号强度值,根据信号强度值进行数学计算得出最终的可信度。
9.根据权利要求8所述一种室内区域定位优化方法,其特征在于,数学计算采用了公式其中rssir指采集到的信号强度值,指最大的信号强度值。
10.一种室内区域定位优化系统,其特征在于,包括多个定位基准网关,网关两面分别装有定向天线,指向该网关连通的两个区域;多个待定位移动节点,被定位的设备;定位服务器,产生定位结果;
遍布在环境中的基准网关节点采集由移动节点发送的信号强度数值包RSSI,网关节点以一定的间隔将采集到的信号强度值、移动节点标识、网关节点标识组装成数据包,通过网络发送给定位服务器进行统一定位处理;
定位服务器接收到网关上传的数据包时,首先对数据进行平滑处理,再采用混合逻辑定位方法,产生该移动节点的区域定位结果。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108226912A (zh) * 2018-01-22 2018-06-29 深圳大学 一种定位方法及定位系统
CN108632741A (zh) * 2017-03-20 2018-10-09 中国移动通信集团湖北有限公司 信令数据的筛选方法和装置
CN110081888A (zh) * 2019-05-15 2019-08-02 华南师范大学 一种基于可信度的惯导和地磁融合的室内定位算法
CN110351695A (zh) * 2019-08-12 2019-10-18 中南大学湘雅医院 双向通信方法、控制方法及装置及通信系统及存储介质
CN111418185A (zh) * 2017-12-05 2020-07-14 昕诺飞控股有限公司 用于定位在通信互连的节点设备的网络中的节点设备处可用的信息的方法、系统和节点设备

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106971610B (zh) * 2017-04-28 2018-03-23 北京摩拜科技有限公司 确定物体处于目标区域的方法、停车管理设备和系统
CN111199636B (zh) * 2017-06-07 2021-07-02 吴玉芳 基于云计算的水文气象业务系统的工作方法
CN110493710B (zh) * 2019-07-22 2021-01-26 香港中文大学(深圳) 轨迹重建方法、装置、计算机设备和存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110009059A1 (en) * 2009-07-10 2011-01-13 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Extended network communication system
CN202121780U (zh) * 2010-12-31 2012-01-18 中国科学技术大学苏州研究院 线性环境下活动节点定位跟踪系统
CN102685886A (zh) * 2012-04-16 2012-09-19 浙江大学城市学院 一种应用于移动传感网的室内定位方法
CN103945330B (zh) * 2014-05-12 2017-10-27 重庆邮电大学 虚拟私有云平台、虚拟私有云安全接入方法和系统

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108632741A (zh) * 2017-03-20 2018-10-09 中国移动通信集团湖北有限公司 信令数据的筛选方法和装置
CN108632741B (zh) * 2017-03-20 2020-12-25 中国移动通信集团湖北有限公司 信令数据的筛选方法和装置
CN111418185A (zh) * 2017-12-05 2020-07-14 昕诺飞控股有限公司 用于定位在通信互连的节点设备的网络中的节点设备处可用的信息的方法、系统和节点设备
CN108226912A (zh) * 2018-01-22 2018-06-29 深圳大学 一种定位方法及定位系统
CN108226912B (zh) * 2018-01-22 2021-11-09 深圳大学 基于稀疏网络的非接触物体感知定位的方法及系统
CN110081888A (zh) * 2019-05-15 2019-08-02 华南师范大学 一种基于可信度的惯导和地磁融合的室内定位算法
CN110081888B (zh) * 2019-05-15 2021-06-22 华南师范大学 一种基于可信度的惯导和地磁融合的室内定位算法
CN110351695A (zh) * 2019-08-12 2019-10-18 中南大学湘雅医院 双向通信方法、控制方法及装置及通信系统及存储介质
CN110351695B (zh) * 2019-08-12 2022-04-29 中南大学湘雅医院 双向通信方法、控制方法及装置及通信系统及存储介质

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