CN105699938A - 一种基于无线信号的精确定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种基于无线信号的精确定位方法及装置，公开了一种定位方法和装置。单位时间内，云端接收来自移动端的移动端数据并根据所述移动端数据计算所述移动端与其他移动端之间的设备间距离；所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；所述云端将所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并绘制出位置实时信息图。本发明实现了移动端在多环境、多条件下精确的相对定位，提高了绝对定位精度，同时能够获得移动端与建筑物或障碍物之间的相对位置关系。

Description

一种基于无线信号的精确定位方法及装置
技术领域
本申请属于通信技术领域，具体地说，涉及一种基于无线信号的精确定位方法及装置。
背景技术
近些年来，随着移动设备的普及，定位技术服务越来越受到人们的青睐，室内定位和室外定位都为人们对生活带来了很多便捷的使用体验。
大家所熟知的移动设备GPS或AGPS定位是依靠卫星及移动设备基站进行位置信息获取的，部分没有GPS功能的移动设备也可以借助移动设备通讯基站的LBS地理位置信息服务来进行定位，这些技术主要用于进行室外定位。
GPS定位的基本原理是利用三角函数测距法。卫星发射的信号被用户接收到需要一段时间，把信号传输速度按光速来计算，根据接收信号的时间可以确定用户距离卫星的直线距离，然后根据多颗卫星与用户的距离关系推算出用户的实际位置。GPS的优点是定位相对精准，在晴朗的户外，民用GPS的精度可达10米级，但是GPS容易受环境的影响，比如野外阴天的森林，天上有云、电离层都会对卫星信号产生影响甚至有可能定位失败。当然，GPS最大的局限性是不能在封闭的空间内比如大楼里面使用，这对室内定位来说是一个非常大的局限。
A-GPS(AssistedGPS)即辅助GPS技术，它可以通过移动通信运营基站实现快速定位。当在很差的信号条件下，例如在一座城市，用于GPS定位的卫星发射信号可能会被许多不规则的建筑物、墙壁或树木削弱。在这样的条件下，A-GPS系统可以通过运营商基站信息来进行快速定位。但是A-GPS也存在许多的缺陷，首先A-GPS的定位实现必须通过多次网络传输(最多可达六次单向传输)，这对运营商来说是被认为大量的占用了空中资源。而且AGPS手机比一般手机在耗电上有一定的额外负担，间接减短了手机的待机时间。其次A-GPS技术的精度很低，即使在室外，定位精度仍然在百米级。当然最重要的缺陷如GPS一样，室内定位依然存在非常大的局限性，由于障碍物、信号衰减等因素，在室内的定位精度往往在千米级。
在地下室，或是大型室内购物广场等建筑物内，室内定位问题无法解决。因为室内的建筑结构复杂，让传统的定位系统失去了作用，需要借助Wi-Fi或是ZigBee、RFID、蓝牙(Bluetooth)等技术来实现室内的精确定位。
在现有的室内精确定位技术中，通常需要预先布设参考基准点，如RADAR室内定位方法、HORUS系统定位方法等。RADAR是一个基于WLAN的室内定位系统，该系统依赖室内的wifi设备进行定位。这个定位系统需在室内环境中选取参考基准点，利用欧氏距离和无线电信号在室内传播的特性来实现对目标单位的定位。但是由于室内环境非常复杂，墙壁，桌椅，书柜等物品对信号有着严重的干扰，会对信号产生严重的多径效应。而多径效应会导致严重的码间串扰，从而导致RADAR室内定位精度无法提升，实际使用价值并不高。
HORUS系统室内定位方法是一个完全基于指纹数据库的wlan室内定位系统。该系统没有使用复杂的无线电信号模型，而是增加了需要定位的室内环境中的参考基准点数量，从而通过比对数据库中的信息来实现系统定位。HORUS定位方法仍然存在着很大的问题，首先，参考点的增加使得系统在离线采样阶段需要花费更多的人力和物力，而且这个离线采样过程如果室内环境一旦发生改变，就必须重新进行离线采样。这使得定位数据库只能应对一个区域的一个样子，不能够灵活的使用。由于室内信号的噪声没有一个高精度的模型，在这个方法中他只能近似的使用高斯模型进行模拟和估计。但是实际在室内定位的过程中，高斯模型并不一定能够很好的契合，因此，HORUS系统室内定位方法准确度低，成本又非常高。
由此可见，室内环境是一个复杂的环境，信号在传播过程中受室内的人员和物品墙壁的影响，衰减比较大，这样给室内环境下的人和物品的精确定位带来了困难。设置参考基准点不仅耗费定位成本，同时基准点本身也容易受到室内环境的影响。然而，在实际应用中，精确的室内定位具有非常高的使用价值。比如，当大楼、地下室、矿井、车库等环境下的人员和物品，如在发生火灾，地震等灾难时，有一套有效的室内定位系统，将有利于我们实施快速而准确的救援，减少对人和物品的伤害。因此，一个高精度的室内定位方法亟待提出。
发明内容
传统移动设备定位方式在封闭区间内误差较大，进而无法获得移动设备之间精确的相对位置，有鉴于此，本申请所要解决的技术问题是提供了一种基于无线信号的精确定位方法及装置。本发明使用基于无线信号(蓝牙、WiFi、ZigBee等)强度，辅以GPS/北斗/wifi/基站/地磁定位等定位方式，实现移动端在多种环境、多种条件下精准的相对定位，同时能够获得与建筑或障碍物的相对位置关系。
本申请公开了一种基于无线信号的精确定位方法，移动端侧的实现主要包括以下步骤：
在单位时间内，移动端获取并优化自身的地理位置信息，得到所述移动端优化后的地理位置信息；
所述移动端接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，并从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识；
所述移动端将自身优化后的地理位置信息、接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度、所述其他移动端的标识实时发送至云端；以使所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端的数量，并根据所述移动端的所述优化后的自身地理位置信息和所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
本申请公开了一种基于无线信号的精确定位方法，云端侧的实现主要包括以下步骤：
在单位时间内，云端接收来自移动端的移动端数据，其中所述移动端数据包括所述移动端自身优化后的地理位置信息、所述移动端接收并优化后的其他移动端的无线信号强度、其他移动端的标识，其中所述其他移动端的标识为所述移动端通过所述其他移动端的无线信号获取到的所述其他移动端的无线信号标识符；
所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；
所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端和所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；
所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
本申请公开了一种基于无线信号的精确定位装置，位于移动端侧，包括如下的单元：
地理位置信息获取单元，用于在单位时间内，获取并优化自身的地理位置信息，得到所述移动端优化后的地理位置信息；
接收信号强度获取单元，用于接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，并从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识；
数据收发单元，用于将自身优化后的地理位置信息、接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度、所述其他移动端的标识实时发送至云端；以使所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端的数量，并根据所述移动端的所述优化后的自身地理位置信息和所述设备间距离计算出所述移动端和所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
本申请公开了一种基于无线信号的精确定位装置，位于云端侧，包括如下单元：
数据接收单元，用于在单位时间内，接收来自移动端的移动端数据，其中所述移动端数据包括所述移动端自身优化后的地理位置信息、所述移动端接收并优化后的其他移动端的无线信号强度、其他移动端的标识，其中所述其他移动端的标识为所述移动端通过所述其他移动端的无线信号获取到的所述其他移动端的无线信号标识符；
距离计算单元，用于根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；
位置计算单元，用于根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端和所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；
位置输出单元，用于将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
本申请公开了一种基于无线信号的精确定位系统，包括移动端和云端；其中，移动端包括上述位于移动端侧的基于无线信号的精确定位装置，云端包括上述位于云端侧的基于无线信号的精确定位装置。
与现有技术相比，本申请可以获得包括以下技术效果：
1)定位精度高。相对于传统GPS等方式的定位精度仅有10米级，本申请的定位精度可以达到米级。
2)不依赖预设基准点。本申请的定位技术是基于移动设备之间的无线通信技术进行相对位置精确定位，辅以粗略定位方式，完成精确的绝对位置信息。而目前其他精确定位方案都需要依赖预先布设好的参考基准点。
3)环境适应性强。本申请主要依赖移动端之间的距离测量，所以在天气不好或室内等没有卫星定位的情况下，在地下室、地铁或偏远山区等没有GSM基站定位的情况下，依然能够确定移动端的精确位置。
4)精确得知移动端在房间内或外，确切得知移动端在相同物理区域内，进一步提高室内定位精度。
当然，实施本申请的任一产品必不一定需要同时达到以上所述的所有技术效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是本申请实施例一的技术流程图；
图2是本申请实施例二的技术流程图；
图3是本申请实施例三的技术流程图；
图4是本申请实施例四的技术流程图；
图5是本申请实施例五的装置结构图；
图6是本申请实施例六的装置结构图；
图7是本申请实施例二的移动端遍历联接示意图；
图8是本申请实施例四的环境衰减测试表；
图9是本申请实施例四的另一环境衰减测试表；
图10是本申请实施例四的物理区域划分示意图。
具体实施方式
针对传统定位技术的精度不高且易受室内环境限制的缺陷，本申请提出了一种基于无线信号的精确定位方法及装置，以下将配合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式，藉此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
本发明的核心在于，对所有参与定位的移动端的标识进行预先统一定义，授予每个移动端独立、唯一、格式统一的身份标识，以准确无误地判别接收到的无线信号的来源；并通过每个移动端对自身地理位置信息的优化以及对接收到的其他移动端的无线信号强度的优化，计算出移动端之间精确的相对距离，实现了精确的室内相对定位，从而进一步提高室内的绝对定位精度；在未得到室外定位的辅助下，通过多个移动端接收到的其他移动端的无线信号强度进行数据拟合，得到多个移动端之间精确的相对定位。
本发明的核心还在于，预先建立移动端接收到的无线信号强度与不同传播介质之间的衰减对照表，多个移动端进行物理区域的划分，并得到室内定位下，移动端与墙体等阻隔物的相对地理位置关系。
本发明实施例中，移动端侧主要通过以下步骤实现基于无线信号的精确定位：
在单位时间内，移动端获取并优化自身的地理位置信息，得到所述移动端优化后的地理位置信息；
所述移动端接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，并从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识；
所述移动端将自身优化后的地理位置信息、接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度、所述其他移动端的标识实时发送至云端；以使所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端的数量，并根据所述移动端的所述优化后的自身地理位置信息和所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
本发明实施例中，云端侧主要通过以下步骤实现基于无线信号的精确定位：
在单位时间内，云端接收来自移动端的移动端数据，其中所述移动端数据包括所述移动端自身优化后的地理位置信息、所述移动端接收并优化后的其他移动端的无线信号强度、其他移动端的标识，其中所述其他移动端的标识为所述移动端通过所述其他移动端的无线信号获取到的所述其他移动端的无线信号标识符；
所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；
所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；
所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
以下将通过更加具体的实施例分别介绍云端与移动端各自的实施方式以及云端与移动端配合工作的实施方式。
实施例一
图1为本发明实施例一的技术流程图，结合图1，本申请一种基于无线信号的精确定位方法中，移动端侧与云端侧的整体工作流程如下所述：
步骤101：在单位时间内，移动端获取并优化自身的地理位置信息，得到所述移动端优化后的地理位置信息；
移动端通过自身的GPS定位或者通信基站定位等方式可以获得自身粗略的地理位置信息，但因受天气因素、无线电、遮蔽物等干扰因素的影响，在一段时间之内，移动端的定位并非只有一个结果，可能会产生些许误差，因此，若是想获得更精确的定位，移动端需将自身的地理位置信息进行优化以获得更精确的自身地理位置信息。当每一个移动端都对自身地理位置信息进行优化之后，云端接收到的即为优化后的移动端数据，从而保证了根据优化后的移动端数据计算出的移动端相对位置和绝对位置更加精确。
步骤102：所述移动端接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，并从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识；
每个移动端都在向外发射无线信号，随着无线信号的传播，周围存在的其他移动端接收到了该移动端发射的无线信号，根据传播的距离和介质不同，无线信号的强度产生了不同程度上的衰减。因此，每个移动端需将接收到的其他移动端的无线信号强度值发送至云端以使云端能够准确根据衰减后的无线信号强度判断若干移动端之间的相对地理位置以及不同移动端之间相隔了何种传播介质。
移动端发射的无线信号在传播过程中易受空气湿度、电器设备信号、天气状况等等的影响，一段时间之内，一个移动端接收到的其他移动端的无线信号强度通常非定值，误差是时常存在的，因此，移动端需将单位时间之内接收到的其他移动端的无线信号强度进行优化得到一个更加合理的值，优化方式可以是取平均值的方法，可以是高斯加权求和的方法，也可以是排序取中值的方法，当然本发明实施例并不仅限于上述三种方法。
接收并优化其他移动端无线信号强度的同时，每个所述移动端通过其他移动端的无线信号可以获取到相应的其他移动端的标识，这个标识是预先为移动端设置的能够识别移动端唯一的标识，用来区分和标记每个不同移动端及其相应的无线信号强度。
步骤103：所述移动端将自身优化后的地理位置信息、接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度、所述其他移动端的标识实时发送至云端；
步骤104：在单位时间内，云端接收来自移动端的移动端数据，其中所述移动端数据包括所述移动端自身优化后的地理位置信息、所述移动端接收并优化后的其他移动端的无线信号强度、其他移动端的标识，其中所述其他移动端的标识为所述移动端通过所述其他移动端的无线信号获取到的所述其他移动端的无线信号标识符；
步骤105：所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；
无线信号的传播过程中，随着传播距离的增大，其衰减程度也会随之增大，因此，根据两个移动端之间无线信号经一段距离产生衰减之后的强度即可计算出两移动设备之间的距离。
步骤106：所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；
每个移动端在向云端上传数据时，上传了其能够搜索到的其他移动设备的标识以及每个标识对应的无线信号强度，即任意两个能够互相搜索到的移动端上传的数据都包括能够识别对方移动端的标识以及接收到的与标识相应的无线信号强度。若在某一房间内，一移动端向云端发出了定位请求，则云端根据这一发出请求的移动端上传数据中的所述标识分析得到发出定位请求的移动端能够搜索到的其他移动端，并读取云端已经计算完成的该发出请求的移动端与能够搜索到的所述其他移动端之间的设备间距离、该发出请求的移动端能够搜索到的所述其他移动端之间的设备间距离、该发出请求的移动端与间接搜索到的所述其他移动端之间的设备间距离便可实现对该发出定位请求的移动设备进行精确的相对定位，辅以所述移动端和所述其他移动端向云端上传的自身地理位置信息，便可同时得到精度优化后的绝对定位，其中所述间接搜索为所述发出请求的移动端通过一定数量的移动端搜索到另外一定数量的其他移动端。需要说明的是，本步骤还可以有如下的实现方式，若在某一房间内，一移动端向云端发出了定位请求，云端根据这一发出请求的移动端的地理位置信息，通过RedisGeo技术查询附近其他移动端的标识和地理位置信息。读取所述其他移动端之间的距离、所述移动端与所述其他移动端之间的距离，便可实现对该发出定位请求的移动设备进行精确的相对定位。其中，RedisGeo是Redis新增的位置服务模块，提供许多有关位置计算与位置存储的命令可以直接调用。
步骤107：所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
本发明实施例中，使用基于无线传输信号强度计算移动端之间的精确的相对距离，辅以传统定位方式计算移动端之间的相对方位，实现了移动端及其所能搜索到的其他移动端在多种环境、多种条件下的精准相对定位。并且定位过程不需预设参考基准点，只需利用其他移动设备即可实现精准定位，在提高定位精度的同时极大节省了定位的成本。
实施例二
图2为本申请实施例二的技术流程图，结合图2，本申请一种基于无线信号的精确定位方法中，需要预先进行数据准备，以下两个步骤为数据准备的过程，但是值得注意的是，本发明实施例的以下两步骤之间并无先后的顺序。
步骤201：通过测试不同设备间接收和发送信号时的参考信号强度，建立发射信号的移动端和接收信号的移动端端相隔单位距离时的信号强度对照表。
无线信号的传输有一定的距离限制，随着传输距离的增大，无线信号的强度逐渐减弱，另一方面，移动设备的平台和系统不同，则无线信号的发送和接收机制也不相同，因此，本发明实施例中，预先通过大量的实验和测量，得到不同设备间隔一定距离时无线信号强度的对照表。例如可以通过大量实验来测试基于android系统的手机和基于ios系统的手机在间隔1米的情况下，手机之间能够接收到对方的无线信号的强度，或者是测试基于android系统的手机和基于同系统的手机在间隔2米时的无线信号强度。经反复测试，将得到的数据进行列表以供后续查询使用。其中，所述无线信号包括但不限于蓝牙、RFID、WLAN与WiFi/WAPI、zigbee、红外等等。
步骤202：通过测试不同传播介质对无线信号强度的影响，建立单位距离内不同传播介质与无线信号强度衰减值的对照表。
不同的传播介质即阻隔物对无线信号的削弱程度是不一样的，例如金属障碍物、钢筋混凝土障碍物、过浓气体等等。因此，为了减小不同环境下精准定位的误差，需要经过大量的实验，以测试无线信号在不同环境下被削弱的程度。
本发明实施例中，采用RSSI对无线信号强度进行判别，对无线信号经过不同物理间隔时的强度衰减，进行多种设备、多种设备的大量测试，得到固定长度下无线信号穿过砖墙、石膏墙、木墙、混凝土墙、玻璃、玻璃幕墙、金属车厢、玻璃纤维车厢等多种材质阻隔物后的RSSI，生成阻隔RSSI衰减对照表，如图8和图9所示。当然阻隔物的种类并非上述几种，本发明实施例中列举上述几种阻隔物仅仅是为了举例说明，实际上并不仅限于上述的阻隔物类型。
假设发送端与接收端的距离为1米，图8和图9分别为在相同设备条件下，空旷环境中无线信号衰减情况进行对比。如图8和图9之间的对比是不同的设备在相同条件下的对照。单位距离内不同环境下的RSSI值对标准RSSI值的商即可得到环境衰减因子n。
建立阻隔RSSI衰减对照表的目的主要在于判断所述移动端与所述其他移动端之间是否有阻隔物以及何种阻隔物，进行室内定位时尤其在危险的情况下，能够判断出阻隔物的种类对室内定位的价值是一种极大的提升。
实施例三
本发明实施例中，移动端一侧的操作步骤主要如下所示：
步骤301：在单位时间内，移动端获取并优化自身的地理位置信息，得到所述移动端优化后的地理位置信息；
本发明实施例中，所述移动端通过定位方式获取自身的地理位置信息，所述定位方式包括GPS定位、北斗定位、WiFi定位、地磁定位、基站定位；
GPS定位的原理主要是依赖空间部分的卫星，GPS的空间部分是由24颗卫星组成(21颗工作卫星，3颗备用卫星)，它位于距地表20200km的上空,均匀分布在6个轨道面上(每个轨道面4颗),轨道倾角为55°。卫星的分布使得在全球任何地方、任何时间都可观测到4颗以上的卫星,并能在卫星中预存的定位信息。GPS的卫星因为大气摩擦等问题，随着时间的推移，定位精度会逐渐降低。
北斗卫星定位系统是全球卫星定位系统的一种，其工作的基本原理是测量出已知位置的卫星到用户接收机之间的距离，然后综合多颗卫星的数据就可知道接收机的具体位置。要达到这一目的，卫星的位置可以根据星载时钟所记录的时间在卫星星历中查出。而用户到卫星的距离则通过纪录卫星信号传播到用户所经历的时间，再将其乘以光速得到(由于大气层电离层的干扰，这一距离并不是用户与卫星之间的真实距离，而是伪距(PR)：当北斗卫星行为系统的卫星正常工作时，会不断地用1和0二进制码元组成的伪随机码(简称伪码)发射定位电文。定位电文包括卫星星历、工作状况、时钟改正、电离层时延修正、大气折射修正等信息。它是从卫星信号中解调制出来，以50b/s调制在载频上发射的。当用户接受到定位电文时，提取出卫星时间并将其与自己的时钟做对比便可得知卫星与用户的距离，再利用定位电文中的卫星星历数据推算出卫星发射电文时所处位置，用户在WGS-84大地坐标系中的位置速度等信息便可得知。
Wi-Fi能够对用户进行定位，因为在Android、iOS和WindowsPhone这些手机操作系统中内置了位置服务，由于每一个Wi-Fi热点都有一个独一无二的Mac地址，智能手机开启Wi-Fi后就会自动扫描附近热点并上传其位置信息，这样就建立了一个庞大的热点位置数据库。这个数据库是对用户进行定位的关键。每一个无线AP(路由器)都有一个全球唯一的MAC地址，并且一般来说无线AP在一段时间内不会移动；设备在开启Wi-Fi的情况下,即可扫描并收集周围的AP信号，无论是否加密,是否已连接，甚至信号强度不足以显示在无线信号列表中，都可以获取到AP广播出来的MAC地址；设备将这些能够标示AP的数据发送到位置服务器,服务器检索出每一个AP的地理位置,并结合每个信号的强弱程度,计算出设备的地理位置并返回到用户设备。
地磁定位是一种自主式定位方法，通过实时采集一维地磁场强来获得二维定位。地磁匹配测量仪可以同时测量地磁场三个方向的分量，如北向分量、东向分量、垂直分量，或者任意正交的三个分量。对这三个分量做代数运算，则可以获得当地地磁场的特征量。首先将载体所经过的区域划分为网格，取每个网格上的平均地磁场强(或其它地磁要素)作为该网格的地磁场强(或其它地磁要素)，这样就形成了地磁基准图。当载体进入该区域时，地磁传感器实时地采集当地地磁场强度(或其它地磁要素)；一连串的测量值就可以形成一个一维测量序列。将该测量序列与地磁数据库进行相关匹配，寻找最相似点，将其位置用来修正其它定位系统(如惯性定位系统)的位置误差，便可以完成对载体航迹误差的纠正。实际上，地磁场是一个矢量场，是地球的固有资源，具有全天时、全天候、全地域的特征。在地球近地空间内任意一点的地磁场矢量具有唯一性，且理论上与该点的经纬度一一对应，只要准确确定各点的地磁场矢量即可实现全球定位。
基站定位主要依赖与通信运营商来获取用户的位置信息，移动电话测量不同基站的下行导频信号，得到不同基站下行导频的TOA(TimeofArrival，到达时刻)或TDOA(TimeDifferenceofArrival，到达时间差)，根据该测量结果并结合基站的坐标，一般采用三角公式估计算法，就能够计算出移动电话的位置。一般而言，移动台测量的基站数目越多，测量精度越高，定位性能改善越明显。
每个所述移动端通过上述的定位方式获得自身地理位置信息后，对所述自身的地理位置信息进行异常值的处理以及局部自适应阈值的选取，得到优化后的地理位置信息。
异常值(outlier)通常为采集到的数据中的个别值，其数值明显偏离其所属数据类别的其余观测值,也称异常数据，离群值。因在定位过程中，不论是卫星、地磁或是基站信号，都容易受到地球本身的特性以及大气因素的影响，不免在一系列的数据中会出现一些数值异常的定位结果，比如与大多数定位偏差极大或极小的定位值，因此，异常值的剔除是非常有必要的，这有利于移动端对自身定位信息的优化从而保证了定位的精确性。
局部自适应阈值在图像处理中通常用于图像的二值化，图像二值化中常用的局部自适应阈值有：1)局部邻域块的均值；2)局部邻域块的高斯加权和。
将此局部自适应阈值法运用到本发明实施例中，在剔除异常值之后得到的地理位置信息应大致在某一局部范围之内，则同样的有两种方法可以求取阈值：一是可以将数据按照采集顺序进行排列，对于每一个当前定位数据而言，取其前后一定邻域范围内的定位数据的均值作为当前定位数据的阈值，若是当前定位数据大于计算出的所述阈值，则舍弃所述当前数据，此步骤对移动端收集到的每一个定位数据均遍历执行；另一种方法介绍如下：对于每一个当前定位数据而言，取其前后一定邻域范围内定位数据的高斯加权和作为当前定位数据的阈值，高斯加权和的计算中，越接近当前定位数据的邻域定位数据权重越大，反之，越远离当前定位数据的邻域定位数据权重越小，权重以及邻域的大小可以预先根据经验进行设置。通过邻域数据的高斯加权和可以得到每个当前定位数据的阈值，若是当前定位数据大于计算出的所述阈值，则舍弃所述当前数据，此步骤对移动端收集到的每一个定位数据均遍历执行。通过局部自适应阈值的选取可以将阈值以外的定位数据删去以避免数据冗余以及对定位精度的干扰。
步骤302：所述移动端接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，并从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识；
在适当的距离内，移动端通常能够接收到其他移动端发送的无线信号，但强弱不一，本发明实施例中，用RSSI来表示每个所述移动端接收到的其他移动端的无线信号强度。
RSSI，即ReceivedSignalStrengthIndication，是无线发送层的可选部分，用来判定链接质量，以及是否增大广播发送强度。RSSI值通常是是负值，因为无线信号多为mW级别，所以对它进行了极化，转化为dBm，但并不表示信号是负的。1mW就是0dBm，小于1mW就是负数的dBm数。
一移动端在向云端上传自身定位信息的同时，上传了其所能搜索到的其他移动端的标识以及与标识相对应的RSSI值，当然与此同时其他移动端也一定搜索到了这一移动端并上传了这一移动端的标识以及RSSI值，则此时云端便可以通过接收到的标识识别能够相互搜索到的移动端。无线信号的传播过程中，随着传播距离的增大，其衰减程度也会随之增大，因此，根据两个移动端之间经一段距离产生衰减之后的RSSI即可计算出两移动设备之间的距离。
由于采集信号的随机性，采集到的无线信号强度并不能直接用于运算，需要对其进行处理。本发明实施例中，若所述移动端接收到的所述其他移动端的无线信号的强度用RSSI值表示时，所述移动端对单位时间内接收到的所述其他移动端的RSSI值进行异常值处理并对处理结果进行局部自适应阈值的选取。
异常值处理和局部自适应阈值的选取已在步骤301中详细叙述，即邻域均值法和邻域高斯加权和法，此处同理，不再赘述。
值得注意的是，本发明实施例中，对所述移动端的无线信号标识符格式进行预设以统一所述移动端的唯一识别信息；所述移动端根据所述预设的无线信号标识符格式解析得到所述其他移动端的所述标识。
移动端发射的无线信号种类的不同以及移动端无线信号的设备多样性，包括设备mac地址不稳定和功能不统一的问题，使得云端无法准确判断无线信号发现移动端的唯一识别信息。如蓝牙、wifi等近距离无线信号没有统一且固定的身份标识，在扫描和识别过程中会对接收的无线信号来源判别造成困难。比如，蓝牙标识可以自定义或者随时改变或者同一移动端内，蓝牙和zigbee的标识不统一，导致云端在识别移动设备时出现混乱，因此，针对上述问题，本发明实施例中，预先修改所述移动端的无线信号标识符，统一所述移动端的无线信号标识符的格式，从而得到所述其他移动端的唯一标识。例如：将某一手机的无线信号标识符(蓝牙或者wifi)的格式统一修改为如下所示的格式：ME_IOS/AD_CBUUID，以使云端能够在监测到ME_IOS/AD_CBUUID之后，唯一地将接收到的无线信号强度与相应的手机相对应以保证定位的精度。
移动设备多种多样，设备平台不同，无线信号发射接收机制不同；同时软件平台，操作系统不同，设备间的通讯协议也存在差别。例如同样使用蓝牙技术，但Android、IOS、WinPhone等平台差异，以及蓝牙芯片的差异，造成移动终端可能无法获知其他设备的存在。
优选的，本申请通过软件方案，为不同环境进行软件优化，实现通过无线信号发现不同平台移动设备。
步骤303：所述移动端将自身优化后的地理位置信息、接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度、所述其他移动端的标识实时发送至云端；
本发明实施例中，移动端主要进行数据的收集并将数据发送至云端，用户若发出定位请求，无需过多操作。与此同时，移动端优化自身的地理位置信息，也为云端精确地计算移动端的相对位置及绝对位置做了良好的数据铺垫，力保将每一过程的误差缩至最小，从而提升了整体的室内定位精度。
实施例四
图4为本申请实施例四的技术流程图，结合图4，本申请一种基于无线信号的精确定位方法中，云端侧的操作步骤如下所示：
步骤401：在单位时间内，云端接收来自移动端的移动端数据，其中所述移动端数据包括所述移动端自身优化后的地理位置信息、所述移动端接收并优化后的其他移动端的无线信号强度、其他移动端的标识；
其中所述其他移动端的标识为所述移动端通过所述其他移动端的无线信号获取到的所述其他移动端的无线信号标识符；本发明实施例中，云端即云计算单元，包括但不限于计算服务器或移动端。
本发明实施例中的所述云端，包括网络服务器、分布式服务器等服务器形式，也包括通过分布式云计算方式，将计算任务分配到很多计算单元进行。所述计算单元包括服务器、PC、移动端等与本发明有关的有计算能力的设备。进而云端的计算任务可以完全交由某台或多台或全体移动端完成。在不依托网络服务器，在局域网情况下(例如地下室、无基站服务、无GPS等情况)就可以完成本发明的定位技术方案。
步骤402：所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；
当所述移动端接收到的所述其他移动端的优化后的所述无线信号强度用RSSI值表示时，所述云端根据如下公式计算所述移动设备间距离：
dist＝10^((abs(RSSI)-a)/(10*n))公式1
公式1中，dist为所述设备间距离，abs()为绝对值函数，RSSI为单位时间内所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度和所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度的均值，a为所述移动端和其他移动端相隔单位距离时的信号强度，n为环境衰减因子，本发明实施例在计算时，n取空气传播条件下的衰减因子值。
步骤403：所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；
若通过所述分析得知当前移动端未关联其他移动端时，跳转至步骤404；若所述云端通过对所述其他移动端的标识进行分析得知预设区域范围内所述移动端能搜索到的其他移动端的数量为1时，跳转至步骤405；若所述云端根据所述其他移动端的标识分析得知所述移动端在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量至少为2时，跳转至步骤406；
步骤404：读取所述移动端的所述优化后的地理位置信息得从而确定所述移动端的所述优化后的绝对位置。
当云端通过移动端上传的其他移动端的唯一标识分析得知，当前的移动端并未接收到其他移动端的无线信号时，只能通过传统的定位方式进行地理位置信息的获取。
步骤405：读取所述移动端与所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离确定所述移动端与所述其他移动端的精确的所述相对位置以及优化后的所述绝对位置。
步骤405进一步包括步骤405a～步骤405c：
步骤405a：所述云端以所述移动端的地理位置为中心，以所述移动端的地理位置的北极方向为纵坐标正方向，以平行于纬线方向向东为横坐标正方向建立坐标系；
步骤405b：所述云端根据所述移动端和所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息确定所述移动端和所述其他移动端的相对角度方位；
移动端若是通过无线信号发现了另一移动端，则云端接收到的数据中包含了两个移动端各自的定位信息，通过所述定位信息可以得知两个移动端的经纬度即大致的相对角度方位。
步骤405c：所述云端根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离辅以所述移动端与所述其他移动端之间的所述相对角度方位，在所述坐标系上确定所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置，并得到所述优化后的绝对位置。
通常，得知两个移动端的大致相对角度方位之后不能准确的确定两个移动端的精确位置，一旦辅以两个移动端之间的距离，那么这两个移动端之间的精确的相对位置便可唯一获知。
步骤406：将所述移动端与所述其他移动端按照各自在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量进行降序排列以降低数据计算量，按照所述降序排列的结果依次读取所述预设区域范围内的移动端与能搜索到的其他移动端之间的所述设备间距离，并根据所述移动端与所述其他移动端的优化后的所述自身地理位置信息确定所述移动端与每个所述其他移动端的精确的所述相对位置以及优化后的所述绝对位置。
步骤406进一步包括步骤406a～步骤406d：
步骤406a：所述云端以所述移动端的地理位置为中心，以所述移动端的地理位置的北极方向为纵坐标正方向，以平行于纬线方向向东为横坐标正方向建立坐标系；
步骤406b：所述云端根据所述移动端与每个所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，确定所述移动端与所述每个所述其他移动端之间的相对角度方位；
云端接收到每个移动端上传的所述移动端数据之后能够得到每个移动端优化后的地理位置信息，在地图上可以得知每个所述移动端的经纬度信息以及多个移动端中两两移动端的相对角度方位。但是，随着移动端数量的增多以及定位精度的限制，若在某一区域范围内一个移动端能够搜索到若干个移动端，那么相对角度方位的确定会产生一些问题。例如，一栋建筑中有三部移动设备，第一设备与第二设备的相对角度为x1，第一设备与第三设备的相对角度为x2，由于精度的误差出现了x1、x2这两个角度在地图上的方向差异较大，则会出现以所述第二设备为参照时，所述第一设备有一个定位值，以所述第三设备为参照时，所述第一设备有另一定位值，这两个定位值有可能差别较大，这种情况下，云端很容易产生定位超时甚至定位失败的状况，因此，预设范围内出现多个移动端时，需要增加一步来求取与所述移动端之间最优的相对角度方位，如步骤406c所述。
步骤406c：遍历所述预设区域范围，采用数据拟合的方法，计算出所述移动端与每个所述其他移动端之间的最优的相对角度方位；
本发明实施例中提到的所述预设区域范围是指有限的定位范围，可以根据移动设备的显示级别而定也可以根据用户的需求而定，本发明并不限制所述预设区域范围的大小。
以下将结合图7举例说明所述云端如何遍历预设区域范围，采用数据拟合的方法，计算出所述各移动端的最优的相对角度方位。
如图7所示，在预设的区域中，分布着图示的多个移动端，每个移动端根据其他移动端的所述无线信号标识符和其他移动端的无线信号强度识别并检测预设范围内能搜索到的其他移动设备。
首先，每个移动端遍历预设范围内所有能搜索到的移动端，通过图7的示意，遍历的结果如下：
移动端A能搜索到的移动端为：移动端B、移动端C、移动端D、移动端G，移动端A能搜索到共4个移动端。
移动端B能搜索到的移动端为：移动端A、移动端C、移动端G，移动端B能搜索到共3个移动端。
移动端C能搜索到的移动端为：移动端A、移动端B，移动端C能搜索到共2个移动端。
移动端D能搜索到的移动端为：移动端A、移动端E，移动端D能搜索到共2个移动端。
移动端E能搜索到的移动端为：移动端D、移动端F，移动端E能搜索到共2个移动端。
移动端G能搜索到的移动端为：移动端A、移动端B，移动端G能搜索到共2个移动端。
移动端F能搜索到的移动端为：移动端E，移动端F能搜索到共1个移动端。
通过以上遍历的结果，发现除移动端F以外的移动端联接了至少两个移动端，在这种情况下如何根据联接的多个移动端确定相对方位，由于无线信号的不稳定一定会导致误差的存在，究竟如何选择最适合的相对地理位置，就需要采用数据拟合的方法。
首先所述移动端与所述其他移动端按照各自在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量进行降序排列，排列结果为：ABCDEGF。
对于移动端A而言，在定位时可以移动端B、移动端C、移动端D、移动端G为参考，获取A分别与B、C、D、之间的地理位置信息得到A与B的相对角度方位、A与C的相对角度方位、A与D的相对角度方位、A与G的相对角度方位。但是一旦云端计算上述每一个相对角度方位的结果并读取A分别与B、C、D、G之间的设备间距离时，会发现四个结果并不尽相同，因此，只能选择一个移动端作为参照。
如图7所示，移动端A能够搜索到移动端B，移动端B能够搜索到移动端C，而移动端C又能搜索到移动端A，同样移动端B能够搜索到移动端G，而移动端G又能搜索到移动端A，于移动端B而言，其能够搜索到的移动端也是移动端A能够搜索到的移动端，且数量最多，因此，便可以确定移动端A与移动端B之间具有最优的相对方位。
本发明实施例中，若是最先定位的移动端并非能够搜索到的移动端数量最多的移动端，则将其定位后，一旦出现新的移动端，则需断开预先完成定位的移动端才能将新的移动端加入，这样计算过程复杂，计算强度增大。因此，需在定位之前将所述移动端与所述其他移动端按照各自在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量进行区域范围内降序，此排列的目的是在多个移动端的情况下，从搜索到的移动端数量最多的移动端开始定位，可以最先将多个移动端的位置确定，当有新的移动端加入时，不用更改已定位的结果就可将新的移动端加入定位过程，这样能够极大简化定位中的计算过程，减轻云端压力。
步骤406d：所述云端根据所述移动端与每个所述其他移动端之间的所述移动设备间距离辅以所述最优的相对角度方位，在所述坐标系上确定所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置，并得到所述优化后的绝对位置。
根据步骤步骤406c和步骤406d，通过云端的计算，得到了所述移动端与所述其他移动端之间最优的相对角度方位，云端中已存储了任意两个移动端的设备间距离，因此以精确的移动端相对距离为基础，辅以相对角度，便可唯一确定多个移动端之间的相对位置。
步骤407：所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
值得注意的是，本发明实施例可以根据所述位置坐标图，结合移动端的无线信号强度，判断移动端附近是否有实际墙体。当所述预设区域范围内所述移动端与所述其他移动端的总数至少为2时，所述云端根据每个所述移动端的所述优化后的地理位置信息和/或每个所述移动端接收到的所述其他移动端的无线信号强度是否有衰减判断所述移动端与所述其他移动端之间是否存在物理间隔物，并根据衰减值的大小判断所述物理间隔物的材质，其中，单位距离内所述衰减值与所述物理间隔物的材质之间的对应关系保存在预先建立的单位距离内不同传播介质与无线信号强度衰减值的对照表中。
通常室内环境较为复杂，信号在传播的过程中易受建筑物及障碍物的影响，从而导致信号在一定程度上有衰减，强弱不一。
因此，本发明实施例中，云端计算得知所述移动端和所述其他移动端之间精确的相对距离后，取与所述相对距离相同的条件下穿过强度衰减最小的墙体阻隔物的RSSI衰减值作为参考RSSI衰减阈值，将所述移动端与所述其他移动端之间的RSSI的衰减值与所述参考RSSI衰减阈值进行对比，若是所述移动端与所述其他移动端之间的RSSI的衰减值大于或等于所述参考RSSI衰减阈值，则说明所述移动端与所述移动端之间必定有墙体阻隔物。其中，可通过所述移动端与所述其他移动端之间的RSSI减去相同距离下的标准RSSI得到所述移动端与所述其他移动端之间的RSSI的衰减值，很据这个衰减值的大小查询本发明实施例二中建立的表格便可轻易获知所述移动端与所述其他移动端之间的阻隔物是何种材质。
本发明所述强度衰减最小的墙体阻隔物的RSSI衰减值是一个用来作参考的阈值，因RSSI衰减的因素多样，需要有一个阈值来判定移动端中间确实是阻隔物，而不是受空气流动、电磁波干扰产生衰减等；因此，需要为无线信号的衰减值设一个下限阈值即所述参考RSSI衰减阈值。一旦某两个移动端之间的无线信号衰减大于所述下限阈值，则可判断一定是因为阻隔物的存在导致了衰减。本发明实施例中，选择了对RSSI衰减最小的墙体对RSSI的衰减度作为所述参考RSSI衰减阈值以减少误判情况。
以下部分以一个具体的例子进一步说明本发明实施例中的物理区域划分。
如图10所示，假设图10中场景为工厂车间。当M5与M7之间实际距离为S1时，根据前述方案，云端可以接收到以下移动端数据：
1)M5与M7之间平均RSSI为R2，根据公式1计算得知M7与M5的距离为S2；
2)M7优化后的绝对位置；
3)M5相对M1、M2、M3、M4、M6的精确位置及M5优化后的绝对位置；
根据2)和3)结果计算得知M5与M7的距离为S3；
根据S3可以计算出，若两者之间只有空气阻隔，平均RSSI应为R3。将R3与R2进行比对，如果得出的差值超过所述参考RSSI衰减阈值，则认为M5与M7之间有阻隔物。进一步查表，可以确知阻隔物材质。根据此原理，将附近多组阻隔物位置和材质信息在前述位置实时信息图上描点，并进行去噪处理，可以得到墙体等连续阻隔物的轮廓图。
值得注意的是，本发明提出的定位方案中，在室内没有GPS、地磁、北斗等定位方式的辅助下，若室内第一组移动端和第二组移动端之间存在阻隔物，则无法精确得知他们精确的相对位置关系，则此时可引入第三组移动端。所述第三组移动端与所述第一组移动端和所述第二组移动端之间不存在阻隔物，且所述第一组移动端内的所有移动端都能搜索到所述第三组内的所有移动端，所述第二组移动端内的所有移动端都能搜索到所述第三组内的所有移动端。由此，便可在无阻隔物的情况下，根据所述第一组移动端内的所有移动端与所述第三组内的所有移动端计算得知所述第一组移动端和第三组移动端之间精确的相对位置以及根据所述第二组移动端内的所有移动端与所述第三组内的所有移动端所述第二组移动端和第三组移动端之间精确的相对位置，根据三角关系，即使存在阻隔物也可获知所述第一移动端和所述第二组移动端之间精确的相对位置。在上述计算方法中，每组移动端至少包含三个移动端，这三个移动端之间不存在阻隔物且相对位置精确。
另外，本发明实施例在地下室或地铁等室外定位方式完全失效的情况下也能够完成精确的相对定位。若所述云端根据所述其他移动端的标识分析得知所述移动端在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量至少为2时，读取所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离，可通过数据拟合的方法，计算出所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置。
此种情况下，若所述云端已获知所述移动端与所述其他移动端中至少2个移动端的所述优化后的地理位置信息，则所述云端可根据所述至少两个移动端的所述优化后的地理位置信息计算所述预设区域范围内的所述移动端和每个所述其他移动端的精确的所述绝对地理位置。
与此同时，本发明还可以利用室外定位获取精确的室内定位。例如，一移动端在室外，另一移动端在室内，根据二者精确的相对位置便可获悉室内的所述另一移动端精确的绝对位置。本发明实施例中，云端通过移动端上传的数据，辅以传统的定位方式对各移动端进行精确的相对位置定位，进一步提高了室内的绝对定位精度，与此同时，解决了现有室内定位技术中需要实现布置参考基准的缺陷。另外，本发明实施例中，通过对移动端进行物理区域的划分以及确定物理区域中移动端的精确相对位置，有助于解决现实问题，例如火灾地震等现场的救援工作等，现实意义非常明显。
实施例五
图5是本发明实施例五的装置结构图，结合图5，本发明一种基于无线信号的精确定位装置在移动端侧包括如下的单元：地理位置信息获取单元501、接收信号强度获取单元502、数据收发单元503。
所述地理位置信息获取单元501，用于在单位时间内，移动端获取并优化自身的地理位置信息，得到所述移动端优化后的地理位置信息；
所述接收信号强度获取单元502，用于所述移动端接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，并从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识；
所述数据收发单元503，用于所述移动端将自身优化后的地理位置信息、接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度、所述其他移动端的标识实时发送至云端；以使所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端的数量，并根据所述移动端的所述优化后的自身地理位置信息和所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
所述地理位置信息获取单元501进一步用于：所述移动端通过定位方式获取自身的地理位置信息，所述定位方式包括GPS定位、北斗定位、WiFi定位、地磁定位、基站定位；所述移动端对所述自身的地理位置信息进行异常值的处理以及局部自适应阈值的选取，得到优化后的地理位置信息。
所述接收信号强度获取单元502进一步用于：对所述移动端的无线信号标识符格式进行预设以统一所述移动端的唯一识别信息；所述移动端根据所述预设的无线信号标识符格式解析得到所述其他移动端的所述标识。
若所述移动端接收到的所述其他移动端的无线信号的强度用RSSI值表示时，所述接收信号强度获取单元502进一步用于：所述移动端对单位时间内接收到的所述其他移动端的RSSI值进行异常值处理并对处理结果进行局部自适应阈值的选取。
本发明实施例移动端装置中的各个单元将优化后的自身的地理位置信息、接收并优化后的其他移动端的无线信号强度以及对应的标识符发送至云端，实现了移动端一侧高精度的数据准备和数据收集，方便了云端的计算，同时也是精确定位的重要数据基础。
实施例六
图6是本发明实施例六的装置结构图，结合图6，本发明一种基于无线信号的精确定位装置在云端侧包括如下的单元：数据接收单元601、距离计算单元602、位置计算单元603、位置输出单元604。
所述数据接收单元601，用于在单位时间内，云端接收来自移动端的移动端数据，其中所述移动端数据包括所述移动端自身优化后的地理位置信息、所述移动端接收并优化后的其他移动端的无线信号强度、其他移动端的标识，其中所述其他移动端的标识为所述移动端通过所述其他移动端的无线信号获取到的所述其他移动端的无线信号标识符；
所述距离计算单元602，用于所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；
所述位置计算单元603，用于所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；
所述位置输出单元604，用于所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
所述位置计算单元603进一步用于，若所述云端通过对所述其他移动端的标识的分析得知所述移动端未能搜索到其他移动端时，读取所述移动端的所述优化后的地理位置信息得从而确定所述移动端优化后的绝对位置。
所述距离计算单元602，进一步用于：当所述移动端接收到的所述其他移动端的优化后的所述无线信号强度用RSSI值表示时，所述云端根据如下公式计算所述移动设备间距离：
dist＝10^((abs(RSSI)-a)/(10*n))
其中，dist为所述设备间距离，abs()为绝对值函数，RSSI为单位时间内所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度和所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度的均值，a为所述移动端和其他移动端相隔单位距离时的信号强度，n为环境衰减因子。
所述位置计算单元603进一步用于：若所述云端通过对所述其他移动端的标识进行分析得知预设区域范围内所述移动端能搜索到的其他移动端的数量为1时，读取所述移动端与所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离确定所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置以及优化后的所述绝对位置。
所述位置计算单元603进一步用于：若所述云端根据所述其他移动端的标识分析得知所述移动端在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量至少为2时，将所述移动端与所述其他移动端按照各自在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量进行降序排列以降低数据计算量，按照所述降序排列的结果依次读取所述预设区域范围内的移动端与能搜索到的其他移动端之间的所述设备间距离，并根据所述移动端与所述其他移动端的优化后的所述自身地理位置信息确定所述移动端与每个所述其他移动端精确的所述相对位置以及优化后的所述绝对位置。
所述位置计算单元603进一步用于：所述云端以所述移动端的地理位置为中心，以所述移动端的地理位置的北极方向为纵坐标正方向，以平行于纬线方向向东为横坐标正方向建立坐标系；所述云端根据所述移动端和所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息确定所述移动端和所述其他移动端的相对角度方位；所述云端根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离辅以所述移动端与所述其他移动端之间的所述相对角度方位，在所述坐标系上确定所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置，并得到所述优化后的绝对位置。
所述位置计算单元603进一步用于：所述云端以所述移动端的地理位置为中心，以所述移动端的地理位置的北极方向为纵坐标正方向，以平行于纬线方向向东为横坐标正方向建立坐标系；所述云端根据所述移动端与每个所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，确定所述移动端与所述每个所述其他移动端之间的相对角度方位；遍历所述预设区域范围，采用数据拟合的方法，计算出所述移动端与每个所述其他移动端之间的最优的相对角度方位；所述云端根据所述移动端与每个所述其他移动端之间的所述移动设备间距离辅以所述最优的相对角度方位，在所述坐标系上确定所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置，并得到所述优化后的绝对位置。
所述位置输出单元604进一步用于，当所述预设区域范围内所述所述移动端与所述其他移动端的总数至少为2时，所述云端根据每个所述移动端的所述优化后的地理位置信息和/或每个所述移动端接收到的所述其他移动端的无线信号强度是否有衰减判断所述移动端与所述其他移动端之间是否存在物理间隔物，并根据衰减值的大小判断所述物理间隔物的材质，其中，单位距离内所述衰减值与所述物理间隔物的材质之间的对应关系保存在预先建立的无线信号强度衰减对照表中。
本发明实施例还提供一种基于无线信号的精确定位系统，包括移动端和云端，其中，移动端包括如图5所示实施例提供的基于无线信号的精确定位装置，云端包括如图6所示实施例提供的基于无线信号的精确定位装置。可以执行如图1-图4中任一项所述的方法，其实现原理和技术效果不再赘述。
上述说明示出并描述了本发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (29)

1.一种基于无线信号的精确定位方法，其特征在于，包括：
在单位时间内，移动端获取并优化自身的地理位置信息，得到所述移动端优化后的地理位置信息；
所述移动端接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，并从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识；
所述移动端将自身优化后的地理位置信息、接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度、所述其他移动端的标识实时发送至云端；以使所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端的数量，并根据所述移动端的所述优化后的自身地理位置信息和所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，移动端获取并优化自身的地理位置信息，包括：
所述移动端通过定位方式获取自身的地理位置信息，所述定位方式包括GPS定位、北斗定位、WiFi定位、地磁定位、基站定位；
所述移动端对所述自身的地理位置信息进行异常值的处理以及局部自适应阈值的选取，得到优化后的地理位置信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识之前，进一步包括：
对所述移动端的无线信号标识符格式进行预设以统一所述移动端的唯一识别信息；
所述移动端根据所述预设的无线信号标识符格式解析得到所述其他移动端的所述标识。
4.根据权利要求1所述的方法，若所述移动端接收到的所述其他移动端的无线信号的强度用RSSI值表示时，则所述移动端接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，进一步包括：
所述移动端对单位时间内接收到的所述其他移动端的RSSI值进行异常值处理并对处理结果进行局部自适应阈值的选取。
5.一种基于无线信号的精确定位方法，其特征在于，包括：
在单位时间内，云端接收来自移动端的移动端数据，其中所述移动端数据包括所述移动端自身优化后的地理位置信息、所述移动端接收并优化后的其他移动端的无线信号强度、其他移动端的标识，其中所述其他移动端的标识为所述移动端通过所述其他移动端的无线信号获取到的所述其他移动端的无线信号标识符；
所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；
所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；
所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置，进一步包括：
若所述云端通过对所述其他移动端的标识的分析得知所述移动端未能搜索到其他移动端时，读取所述移动端的所述优化后的地理位置信息得从而确定所述移动端的所述优化后的绝对位置。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离，进一步包括：
当所述移动端接收到的所述其他移动端的优化后的所述无线信号强度用RSSI值表示时，所述云端根据如下公式计算所述移动设备间距离：
dist＝10^((abs(RSSI)-a)/(10*n))
其中，dist为所述设备间距离，abs()为绝对值函数，RSSI为单位时间内所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度和所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度的均值，a为所述移动端和其他移动端相隔单位距离时的信号强度，n为环境衰减因子。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置，进一步包括：
若所述云端通过对所述其他移动端的标识进行分析得知预设区域范围内所述移动端能搜索到的其他移动端的数量为1时，读取所述移动端与所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离确定所述移动端与所述其他移动端的精确的所述相对位置以及优化后的所述绝对位置。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到所述优化后的绝对位置，进一步包括：
若所述云端根据所述其他移动端的标识分析得知所述移动端在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量至少为2时，将所述移动端与所述其他移动端按照各自在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量进行降序排列以降低数据计算量，按照所述降序排列的结果依次读取所述预设区域范围内的移动端与能搜索到的其他移动端之间的所述设备间距离，并根据所述移动端与所述其他移动端的优化后的所述自身地理位置信息确定所述移动端与每个所述其他移动端的精确的所述相对位置以及优化后的所述绝对位置。
10.根据权利要求8所述的方法，读取所述移动端与所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离确定所述移动端与所述其他移动端的精确的所述相对位置，进一步包括：
所述云端以所述移动端的地理位置为中心，以所述移动端的地理位置的北极方向为纵坐标正方向，以平行于纬线方向向东为横坐标正方向建立坐标系；
所述云端根据所述移动端和所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息确定所述移动端和所述其他移动端的相对角度方位；
所述云端根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离辅以所述移动端与所述其他移动端之间的所述相对角度方位，在所述坐标系上确定所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置，并得到所述优化后的绝对位置。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，按照所述降序排列的结果依次读取所述预设区域范围内的移动端与能搜索到的其他移动端之间的所述设备间距离，并根据所述移动端与所述其他移动端的优化后的所述自身地理位置信息确定所述移动端与每个所述其他移动端的精确的所述相对位置，进一步包括：
所述云端以所述移动端的地理位置为中心，以所述移动端的地理位置的北极方向为纵坐标正方向，以平行于纬线方向向东为横坐标正方向建立坐标系；
所述云端根据所述移动端与每个所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，确定所述移动端与所述每个所述其他移动端之间的相对角度方位；
遍历所述预设区域范围，采用数据拟合的方法，计算出所述移动端与每个所述其他移动端之间的最优的相对角度方位；
所述云端根据所述移动端与每个所述其他移动端之间的所述移动设备间距离辅以所述最优的相对角度方位，在所述坐标系上确定所述移动端与每个所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置。
12.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
当所述预设区域范围内所述移动端与所述其他移动端的总数至少为2时，所述云端根据每个所述移动端的所述优化后的地理位置信息和/或每个所述移动端接收到的所述其他移动端的无线信号强度是否有衰减判断所述移动端与所述其他移动端之间是否存在物理间隔物，并根据衰减值的大小判断所述物理间隔物的材质，其中，单位距离内所述衰减值与所述物理间隔物的材质之间的对应关系保存在预先建立的无线信号强度衰减对照表中。
13.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
若所述云端根据所述其他移动端的标识分析得知所述移动端在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量至少为2时，读取所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离，通过数据拟合的方法，计算出所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
若所述云端已获知所述移动端与所述其他移动端中至少2个移动端的精确的绝对地理位置，则所述云端可根据所述至少两个移动端的精确的所述绝对地理位置信息计算所述预设区域范围内的所述移动端和每个所述其他移动端的精确的所述绝对地理位置。
15.一种基于无线信号的精确定位装置，位于移动端侧，其特征在于，包括：
地理位置信息获取单元，用于在单位时间内，移动端获取并优化自身的地理位置信息，得到所述移动端优化后的地理位置信息；
接收信号强度获取单元，用于所述移动端接收并优化其他移动端的无线信号强度，得到所述其他移动端的优化后的无线信号强度，并从所述无线信号中获取所述其他移动端的标识；
数据收发单元，用于所述移动端将自身优化后的地理位置信息、接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度、所述其他移动端的标识实时发送至云端；以使所述云端根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；所述云端根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端的数量，并根据所述移动端的所述优化后的自身地理位置信息和所述设备间距离计算出所述移动端和所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；所述云端将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述地理位置信息获取单元进一步用于：
通过定位方式获取自身的地理位置信息，所述定位方式包括GPS定位、北斗定位、WiFi定位、地磁定位、基站定位；
对所述自身的地理位置信息进行异常值的处理以及局部自适应阈值的选取，得到优化后的地理位置信息。
17.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述接收信号强度获取单元进一步用于：
根据预设的无线信号标识符格式解析所述其他移动端发送的无线信号，从所述无线信号中解析得到所述其他移动端的标识。
18.根据权利要求15所述的装置，若所述无线信号的强度用RSSI值表示时，所述接收信号强度获取单元进一步用于：
对单位时间内接收到的所述其他移动端的RSSI值进行异常值处理并对处理结果进行局部自适应阈值的选取。
19.一种基于无线信号的精确定位装置，位于云端侧，其特征在于，包括：
数据接收单元，用于在单位时间内，接收来自移动端的移动端数据，其中所述移动端数据包括所述移动端自身优化后的地理位置信息、所述移动端接收并优化后的其他移动端的无线信号强度、其他移动端的标识，其中所述其他移动端的标识为所述移动端通过所述其他移动端的无线信号获取到的所述其他移动端的无线信号标识符；
距离计算单元，用于根据所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度以及所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度计算所述移动端与所述其他移动端之间的设备间距离；
位置计算单元，用于根据所述其他移动端的标识分析出所述移动端通过无线信号能够搜索到的所述其他移动端，并根据所述移动端的所述优化后的地理位置信息以及所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离计算出所述移动端与所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置；
位置输出单元，用于将所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置及所述优化后的绝对位置输出至所述移动端并在所述移动端中绘制出以所述移动端的地理位置为中心的位置实时信息图。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述位置计算单元进一步用于，
若通过对所述其他移动端的标识的分析得知所述移动端未能搜索到其他移动端时，读取所述移动端的所述优化后的地理位置信息得从而确定相对位置所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置。
21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述距离计算单元，进一步用于：
当所述移动端接收到的所述其他移动端的优化后的所述无线信号强度用RSSI值表示时，根据如下公式计算所述移动设备间距离：
dist＝10^((abs(RSSI)-a)/(10*n))
其中，dist为所述设备间距离，abs()为绝对值函数，RSSI为单位时间内所述移动端接收并优化后的所述其他移动端的无线信号强度和所述其他移动端接收并优化后的所述移动端的无线信号强度的均值，a为所述移动端和其他移动端相隔单位距离时的信号强度，n为环境衰减因子。
22.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述位置计算单元进一步用于：
若通过对所述其他移动端的标识进行分析得知预设区域范围内所述移动端能搜索到的其他移动端的数量为1时，读取所述移动端与所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离确定所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置以及优化后的所述绝对位置。
23.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述位置计算单元进一步用于：
若根据所述其他移动端的标识分析得知所述移动端在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量至少为2时，将所述移动端与所述其他移动端按照各自在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量进行降序排列以降低数据计算量，按照所述降序排列的结果依次读取所述预设区域范围内的移动端与能搜索到的其他移动端之间的所述设备间距离，并根据所述移动端与所述其他移动端的优化后的所述自身地理位置信息确定所述移动端与每个所述其他移动端的精确的的所述相对位置以及优化后的所述绝对位置。
24.根据权利要求22所述的装置，所述位置计算单元进一步用于：
以所述移动端的地理位置为中心，以所述移动端的地理位置的北极方向为纵坐标正方向，以平行于纬线方向向东为横坐标正方向建立坐标系；
根据所述移动端和所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息确定所述移动端和所述其他移动端的相对角度方位；
根据所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离辅以所述移动端与所述其他移动端之间的所述相对角度方位，在所述坐标系上确定所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置，并得到所述优化后的绝对置。
25.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述位置计算单元进一步用于：
以所述移动端的地理位置为中心，以所述移动端的地理位置的北极方向为纵坐标正方向，以平行于纬线方向向东为横坐标正方向建立坐标系；
根据所述移动端与每个所述其他移动端的所述优化后的地理位置信息，确定所述移动端与所述每个所述其他移动端之间的相对角度方位；
遍历所述预设区域范围，采用数据拟合的方法，计算出所述移动端与每个所述其他移动端之间的最优的相对角度方位；
根据所述移动端与每个所述其他移动端之间的所述移动设备间距离辅以所述最优的相对角度方位，在所述坐标系上确定所述移动端与每个所述其他移动端精确的相对位置，并得到优化后的绝对位置。
26.根据权利要求22或23所述的装置，其特征在于，所述位置输出单元当进一所步述用预于设，区域范围内所述移动端与所述其他移动端的总数至少为2时，根据每个所述移动端的所述优化后的地理位置信息和/或每个所述移动端接收到的所述其他移动端的无线信号强度是否有衰减判断所述移动端与所述其他移动端之间是否存在物理间隔物，并根据衰减值的大小判断所述物理间隔物的材质，其中，单位距离内所述衰减值与所述物理间隔物的材质之间的对应关系保存在预先建立的无线信号强度衰减对照表中。
27.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述位置计算单元进一步用于：
若所述云端根据所述其他移动端的标识分析得知所述移动端在所述预设区域范围内能搜索到的移动端数量至少为2时，读取所述移动端与所述其他移动端之间的所述设备间距离，通过数据拟合的方法，计算出所述移动端与所述其他移动端精确的所述相对位置。
28.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述位置计算单元进一步用于：
若所述云端已获知所述移动端与所述其他移动端中至少2个移动端的所述优化后的地理位置信息，则所述云端可根据所述至少两个移动端的所述优化后的地理位置信息计算所述预设区域范围内的所述移动端和每个所述其他移动端的精确的所述绝对地理位置。
29.一种基于无线信号的精确定位系统，其特征在于，包括：移动端和云端；
所述移动端包括如权利要求15-18中任一项所述的基于无线信号的精确定位装置；
所述云端包括如权利要求19-28中任一项所述的基于无线信号的精确定位装置。
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106597479A (zh) * 2016-11-23 2017-04-26 武汉大学 利用北斗基站阵列数据估计电离层扰动的移动速度的方法
CN107103673A (zh) * 2017-05-24 2017-08-29 广州跨行网络科技有限公司 基于手机蓝牙的自动感应门禁系统及其实现方法
CN107613464A (zh) * 2017-10-30 2018-01-19 云南民族大学 一种无线传感器网络定位系统
CN107635209A (zh) * 2017-09-13 2018-01-26 西安航光卫星测控技术有限公司 一种带增强机器类通信功能的北斗定位装置及实现方法
CN107991648A (zh) * 2017-11-28 2018-05-04 中国联合网络通信集团有限公司 一种受灾人员的搜救定位方法及装置
CN108040324A (zh) * 2017-11-16 2018-05-15 南方科技大学 一种救生舱机器人的定位方法及定位系统
CN108801275A (zh) * 2018-06-11 2018-11-13 杭州晶智能科技有限公司 基于无线网络和地磁信号的室内移动机器人指纹地图建立方法
CN109035850A (zh) * 2018-08-10 2018-12-18 湖南正维新能源科技有限责任公司 一种车位引导系统及其方法
CN109781108A (zh) * 2018-12-29 2019-05-21 丰疆智慧农业股份有限公司 农机定位方法及其定位系统
CN109959894A (zh) * 2017-12-26 2019-07-02 深圳市优必选科技有限公司 定位方法及终端设备
CN110308421A (zh) * 2019-06-28 2019-10-08 深圳尚一互联技术有限公司 一种监测猪生长状况的方法
CN110386107A (zh) * 2018-04-20 2019-10-29 比亚迪股份有限公司 车辆及其解锁方法、解锁装置
CN110505291A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 北京无线体育俱乐部有限公司 位置监控方法、服务器、系统及存储介质
CN110658809A (zh) * 2019-08-15 2020-01-07 北京致行慕远科技有限公司 可移动设备行进的处理方法、装置及存储介质
CN110687770A (zh) * 2019-10-25 2020-01-14 天王电子（深圳）有限公司 一种基于手表的自动切换时区的控制方法及控制系统
CN111123314A (zh) * 2018-10-30 2020-05-08 千寻位置网络有限公司 接收机和接收系统
CN112020027A (zh) * 2020-08-17 2020-12-01 浙江华消科技有限公司 室内对象定位方法及电子设备
US10863452B2 (en) 2018-12-12 2020-12-08 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Method and radio for setting the transmission power of a radio transmission
CN115414121A (zh) * 2022-11-07 2022-12-02 中南大学 一种基于射频定位芯片的外科手术导航系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100056180A1 (en) * 2006-11-29 2010-03-04 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Method and device for determination of the position of a terminal in a mobile communication network
CN104035115A (zh) * 2014-06-06 2014-09-10 中国科学院光电研究院 一种视觉辅助的卫星导航定位方法及定位机
CN104396322A (zh) * 2012-05-21 2015-03-04 高通股份有限公司 用于确定接入点的位置的方法和设备
US20160007184A1 (en) * 2013-02-25 2016-01-07 Radius Mobile, Inc. Identifying computer devices in proximity to a given origin
CN105282841A (zh) * 2014-06-12 2016-01-27 中兴通讯股份有限公司 一种定位方法、装置、定位中心和终端

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100056180A1 (en) * 2006-11-29 2010-03-04 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Method and device for determination of the position of a terminal in a mobile communication network
CN104396322A (zh) * 2012-05-21 2015-03-04 高通股份有限公司 用于确定接入点的位置的方法和设备
US20160007184A1 (en) * 2013-02-25 2016-01-07 Radius Mobile, Inc. Identifying computer devices in proximity to a given origin
CN104035115A (zh) * 2014-06-06 2014-09-10 中国科学院光电研究院 一种视觉辅助的卫星导航定位方法及定位机
CN105282841A (zh) * 2014-06-12 2016-01-27 中兴通讯股份有限公司 一种定位方法、装置、定位中心和终端

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106597479B (zh) * 2016-11-23 2019-01-29 武汉大学 利用北斗基站阵列数据估计电离层扰动的移动速度的方法
CN106597479A (zh) * 2016-11-23 2017-04-26 武汉大学 利用北斗基站阵列数据估计电离层扰动的移动速度的方法
CN107103673A (zh) * 2017-05-24 2017-08-29 广州跨行网络科技有限公司 基于手机蓝牙的自动感应门禁系统及其实现方法
CN107635209A (zh) * 2017-09-13 2018-01-26 西安航光卫星测控技术有限公司 一种带增强机器类通信功能的北斗定位装置及实现方法
CN107635209B (zh) * 2017-09-13 2020-09-01 西安航光卫星测控技术有限公司 一种带增强机器类通信功能的北斗定位装置及实现方法
CN107613464A (zh) * 2017-10-30 2018-01-19 云南民族大学 一种无线传感器网络定位系统
CN108040324A (zh) * 2017-11-16 2018-05-15 南方科技大学 一种救生舱机器人的定位方法及定位系统
CN108040324B (zh) * 2017-11-16 2020-05-01 南方科技大学 一种救生舱机器人的定位方法及定位系统
CN107991648A (zh) * 2017-11-28 2018-05-04 中国联合网络通信集团有限公司 一种受灾人员的搜救定位方法及装置
CN109959894A (zh) * 2017-12-26 2019-07-02 深圳市优必选科技有限公司 定位方法及终端设备
CN110386107A (zh) * 2018-04-20 2019-10-29 比亚迪股份有限公司 车辆及其解锁方法、解锁装置
CN110386107B (zh) * 2018-04-20 2021-10-22 比亚迪股份有限公司 车辆及其解锁方法、解锁装置
CN108801275B (zh) * 2018-06-11 2021-11-16 西安天图测绘信息技术有限公司 基于无线网络和地磁信号的室内移动机器人指纹地图建立方法
CN108801275A (zh) * 2018-06-11 2018-11-13 杭州晶智能科技有限公司 基于无线网络和地磁信号的室内移动机器人指纹地图建立方法
CN109035850A (zh) * 2018-08-10 2018-12-18 湖南正维新能源科技有限责任公司 一种车位引导系统及其方法
CN111123314A (zh) * 2018-10-30 2020-05-08 千寻位置网络有限公司 接收机和接收系统
US10863452B2 (en) 2018-12-12 2020-12-08 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Method and radio for setting the transmission power of a radio transmission
CN109781108A (zh) * 2018-12-29 2019-05-21 丰疆智慧农业股份有限公司 农机定位方法及其定位系统
CN110308421A (zh) * 2019-06-28 2019-10-08 深圳尚一互联技术有限公司 一种监测猪生长状况的方法
CN110505291A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 北京无线体育俱乐部有限公司 位置监控方法、服务器、系统及存储介质
CN110505291B (zh) * 2019-08-12 2022-04-29 北京无线体育俱乐部有限公司 位置监控方法、服务器、系统及存储介质
CN110658809A (zh) * 2019-08-15 2020-01-07 北京致行慕远科技有限公司 可移动设备行进的处理方法、装置及存储介质
CN110687770A (zh) * 2019-10-25 2020-01-14 天王电子（深圳）有限公司 一种基于手表的自动切换时区的控制方法及控制系统
CN112020027A (zh) * 2020-08-17 2020-12-01 浙江华消科技有限公司 室内对象定位方法及电子设备
CN112020027B (zh) * 2020-08-17 2022-09-27 浙江华消科技有限公司 室内对象定位方法及电子设备
CN115414121A (zh) * 2022-11-07 2022-12-02 中南大学 一种基于射频定位芯片的外科手术导航系统

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