CN106131796A - 位置获取方法及装置 - Google Patents

位置获取方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106131796A
CN106131796A CN201610779314.5A CN201610779314A CN106131796A CN 106131796 A CN106131796 A CN 106131796A CN 201610779314 A CN201610779314 A CN 201610779314A CN 106131796 A CN106131796 A CN 106131796A
Authority
CN
China
Prior art keywords
position coordinates
echo signal
known device
unknown
different known
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610779314.5A
Other languages
English (en)
Inventor
潘重光
滕燕梅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Wireless Sports Club Co Ltd
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201610779314.5A priority Critical patent/CN106131796A/zh
Priority to CN201910103817.4A priority patent/CN109756841A/zh
Publication of CN106131796A publication Critical patent/CN106131796A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/025—Services making use of location information using location based information parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/003—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management locating network equipment

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本申请公开了一种位置获取方法及装置，所述方法包括：从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，获得N个目标信号；其中，室内布置多个已知设备，所述已知设备按照预设频率发射无线信号；N为大于等于1的整数；确定所述N个目标信号对应的M个不同的已知设备；其中，M小于等于N；将所述M个已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。本申请实施例降低了计算复杂度，提高位置获取效率。

Description

位置获取方法及装置
技术领域
本申请属于定位技术领域，具体地说，涉及一种位置获取方法及装置。
背景技术
在室内环境中，卫星信号到达地面时较弱且不能穿透建筑物，因此无法使用卫星定位进行位置获取，而在实际应用中，又经常需要在室内环境中进行位置获取，以方便进行室内位置的管理、监控或追踪等，例如在超市以及商场等中，定位货架等的位置；在电子地图中，定位或追踪室内设备位置；位于室内的电子设备通过定位彼此位置进行互动等。
在目前的室内的位置获取方式中，通常是采用Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee或超声波等技术，利用未知设备与已知设备之间传输的信号强度，将信号强度转换为已知设备与未知设备之间的设备距离，根据已知设备的位置坐标，利用三角质心算法计算获得未知设备的位置。
但是，现有的这种位置获取方式，计算过程比较复杂，特别是坐标维度较高时，计算过程会更加复杂。
发明内容
有鉴于此，本申请所要解决的技术问题是提供了一种位置获取方法及装置，解决了计算复杂度较高，影响位置获取效率的技术问题。
为了解决上述技术问题，本申请的第一方面提供了一种位置获取方法，包括：
从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，获得N个目标信号；其中，室内布置多个已知设备，所述已知设备按照预设频率发射无线信号；N为大于等于1的整数；
确定所述N个目标信号对应的M个不同的已知设备；其中，M小于等于N；
将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
可选地，所述将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标包括：
确定所述M个不同已知设备中每一个已知设备对应的目标信号数量；
根据每一个已知设备对应的目标信号数量以及目标信号总数量N，计算每一个已知设备的权重系数；
利用每一个已知设备的权重系数，将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
可选地，所述将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标包括：
将所述M个不同已知设备按照如下第一计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(M1*X1i+M2*X2i+…+Mj*Xji+…+MM*XMi)/(M 1+M2+M3+…+MM)；
其中；Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；M1+M2+M3+…+MM＝N；Mj为第j个已知设备对应的目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
可选地，所述将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标包括：
将所述M个不同已知设备的位置坐标的算术平均值，作为所述未知设备的位置坐标。
可选地，所述将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标包括：
将所述M个不同已知设备按照如下第二计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(X1i+X2i+…+Xji+…+XMi)/M；
其中，Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；Mj为第j个已知设备对应目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
本申请的第二方面提供了一种位置获取装置，包括：
信号获取模块，用于从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个目标信号，获得N个目标信号；其中，室内布置多个已知设备，所述已知设备按照预设频率发射无线信号；
设备确定模块，用于确定所述N个目标信号对应的M个不同已知设备；
位置获取模块，用于将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
可选地，所述位置获取模块包括：
数量确定单元，用于确定所述M个不同已知设备中每一个已知设备对应的目标信号数量；
系数确定模块，用于根据每一个已知设备对应的目标信号数量以及目标信号总数量N，计算每一个已知设备的权重系数；
计算单元，用于利用每一个已知设备的权重系数，将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
可选地，根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述位置获取模块具体用于：
将所述M个不同已知设备按照如下第一计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(M1*X1i+M2*X2i+…+Mj*Xji+…+MM*XMi)/(M1+M2+M3+…+MM)；
其中；Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；M1+M2+M3+…+MM＝N；Mj为第j个已知设备对应的目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
可选地，所述位置获取模块具体用于：
将所述M个不同已知设备的位置坐标的算术平均值，作为所述未知设备的位置坐标。
可选地，所述位置获取模块具体用于：
将所述M个不同已知设备按照如下第二计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(X1i+X2i+…+Xji+…+XMi)/M；
其中，Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；Mj为第j个已知设备对应目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
与现有技术相比，本申请可以获得包括以下技术效果：
从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，获得N个目标信号；确定该N个目标信号对应的M个不同已知设备，将该M个不同已知设备的位置坐标的进行加权平均，获得未设备的位置坐标，本实施例中简化了位置获取中的计算流程，降低了计算复杂度。
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是本申请实施例的一种位置获取方法一个实施例的流程图；
图2是本申请实施例的一种位置获取方法又一个实施例的流程图；
图3是本申请实施例的一种位置获取装置一个实施例的结构示意图；
图4是本申请实施例的一种位置获取装置又一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
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。
本申请技术方案主要适用于室内定位场景中，为了解决现有技术中计算复杂度较高的技术问题，发明人经过一系列的研究，提出本申请的技术方案，在本申请实施例中，从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，获得N个目标信号；确定该N个目标信号对应的M个不同已知设备，从而利用该M个不同已知设备的位置坐标的加权平均值，作为未设备的位置坐标，本实施例中简化了位置获取中的计算流程，降低了计算复杂度，且根据最接近未知设备的已知设备的位置坐标计算获得未知设备的位置坐标，还可以在一定程度上保证获取的位置坐标的准确度。
下面将结合附图对本申请技术方案进行详细描述。
图1是本申请实施例提供的一种位置获取方法一个实施例的流程图，该方法可以包括以下几个步骤：
101：从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，获得N个目标信号。
其中，室内布置有多个已知设备，所述已知设备按照预设频率发射无线信号。
已知设备为室内位置已知的无线设备。已知设备以及未知设备中可以是设置有蓝牙、Wifi或者RFID等无线传输模块的设备，使得可以接收或发射相应类型的无线信号。
可选地，已知设备在室内可以按照一定规则预先布置，例如，在未知设备移动区域的对立两侧分别布置多个已知设备。已知设备接收信号或发射信号的信号区域范围为半圆或半球，未知设备的移动区域位于已知设备的信号区域范围内。
在实际应用中，例如室内超市场所中，已知设备可以布置货架上，货架通道即为未知设备的移动区域。该未知设备可以是用户手机、平板电脑等便携式移动设备，从而可以获取未知设备的位置，实现对用户的定位等。
已知设备按照预设频率发射无线信号，该预设频率例如可以是每秒5次，也即每秒发射5次无线信号。
未知设备在同一个位置的预设时间内，每一时刻也即每一次均接收到已知设备发射的无线信号，因此可以从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，因此从N次接收到的无线信号中可以获取N个目标信号。
其中，N为大于等于1的整数，可以根据实际情况设置N值，可以根据已知设备的位置坐标的维度确定，至少要大于等于位置坐标的维度。
未知设备每一次接收到无线信号可以上传至计算系统，由计算系统选择目标信号，也即本实施例的技术方案可以应用于计算系统中。
当然也可以是未知设备自身进行选择并定位自己的位置，因此，本实施例的技术方案也可以应用于未知设备中。
102：确定所述N个目标信号对应的M个不同的已知设备。
其中，M个已知设备不同。
其中，N个目标信号对应N个已知设备，N个已知设备中可能包括相同的已知设备，因此可以获得M个不同的已知设备。
因此可以对N个目标信号中的每一个目标信号，确定其对应的已知设备，从而可以确定出M个不同的已知设备。
其中，M大于等于1且小于等于N。
当N个目标信号全部来自于同一个已知设备时，M即为1，当N个目标信号全部来自于不同已知设备时，M即等于N。
103：将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
具体的，将M个不同已知设备的位置坐标每一维度的坐标值均进行加权平均，获得的加权平均值，构成的位置坐标，即可以作为未知设备的位置坐标。
其中，M个已知设备中，每一个已知设备的位置坐标的权重系数可以结合该已知设备的在N个已知设备中的出现次数确定。
在本实施例中，信号强度最强的目标信号，表示发射该目标信号的已知设备距离未知设备的位置最接近。因此，通过在同一位置搜集N个目标信号，可以查找M个不同的已知设备，将M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，获得加权平均值即可以作为未知设备的位置坐标。本实施例中简化了位置获取中的计算流程，降低了计算复杂度，且根据最接近未知设备的已知设备的位置坐标计算获得未知设备的位置坐标，还可以在一定程度上保证了获取的位置坐标的准确度。
图2为本申请实施例提供的一种位置获取方法一个实施例的流程图，该方法可以包括以下几个步骤：
201：从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，获得N个目标信号。
202：确定所述N个目标信号对应的M个不同的已知设备。
其中，M小于等于N。
步骤201～步骤202的操作可以参见上述实施例中步骤101～步骤102中所述，在此不再赘述。
203：确定M个不同已知设备中每一个已知设备对应的目标信号数量。
204：根据每一个已知设备对应的目标信号数量以及目标信号总数量N，计算每一个已知设备的权重系数。
205：每一个已知设备的权重系数，将所述M个已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
假设M个已知设备中，第1个已知设备对应的目标信号数量为M1，也即有M1个目标信号属于第1个已知设备，在N个目标信号对应的N个已知设备中，有M1个已知设备相同。
第2个已知设备对应的目标信号数量为M2；
以此类推；
第M个已知设备对应的目标信号数量为MM。
则第1个已知设备的权重系数可以为M1/N；
第2个已知设备的权重系数为M2/N；
以此类推；
第M个已知设备的权重系数为MM/N。
将M个已知设备的位置坐标，根据各自的权重系数，即可以进行加权平均，获得的加权平均值即可以作为未知设备的位置坐标。
具体的，假设位置坐标为n维坐标，此时即具体是按照如下第一计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(M1*X1i+M2*X2i+…+Mj*Xji+…+MM*XMi)/(M1+M2+M3+…+MM)；
其中；Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；M1+M2+M3+…+MM＝N；Mj为第j个已知设备对应的目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
其中，由于M1+M2+M3+…+MM＝N；因此第一计算公式也即为：
Xi＝(M1*X1i+M2*X2i+…+Mj*Xji+…+MM*XMi)/N。
例如，假设n＝3；未知设备的位置坐标可以表示为(X，Y，Z)，已知设备的位置坐标可以表示为(Xj，Yj，Zj)。
则未知设备的位置坐标即为：
X＝(M1*X1+M2*X2+…+Mj*Xj+…+MM*XM)/N；
Y＝(M1*Y1+M2*Y2+…+Mj*Yj+…+MM*YM)/N；
Z＝(M1*Z1+M2*Z2+…+Mj*Zj+…+MM*ZM)/N。
可选地，作为又一个实施例，所述将所述M个已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标可以是：
将所述M个不同已知设备的位置坐标的算术平均值，作为所述未知设备的位置坐标。
也即M个已知设备中，每一个已知设备的权重系数为1/M。将所述M个已知设备的位置坐标进行算术平均，获得的M个已知设备位置坐标的算术平均值，即可以作为未知设备的位置坐标，从而可以进一步简化计算流程。其中，算术平均是加权平均的一种特殊形式。
具体的，按照如下第二计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(X1i+X2i+…+Xji+…+XMi)/M；
其中，Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；Mj为第j个已知设备对应目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
例如，假设n＝3，未知设备的位置坐标可以表示为(X，Y，Z)，已知设备的位置坐标可以表示为(Xj，Yj，Zj)。
则未知设备的位置坐标即为：
X＝(X1+X2+…+Xj+…+MM)/M；
Y＝(Y1+Y2+…+Yj+…+YM)/M；
Z＝(Z1+Z2+…+Zj+…+ZM)/M。
通过本申请实施例，简化了计算流程，降低了计算复杂度，使得可以快速计算获得未知设备的位置坐标，提高位置获取的效率，特别适用于实时性要求很高应用场景中。
本申请实施例的技术方案，在实际应用中，可以应用到超市、商场、仓库等需要进行室内定位的场所中，且在这些场所中，通常布置由货架，货架通道供用户走动，通常需要对货架通道上的未知设备进行定位，以便于追踪未知设备的位置。
在这些场所中，已知设备布置在货架上，使得已知设备接收信号或发射信号的信号区域范围为半圆或半球，从而未知设备位于货架通道时，两侧均为已知设备，未知设备的移动区域即位于已知设备的信号区域范围内。因此，采用本申请实施例的技术方案，即可以降低计算复杂度，提高位置获取效率，且可以保证一定的准确度。
图3是本申请实施例提供了一种位置获取装置一个实施例的结构示意图，本实施例所述装置可以配置在未知设备中，也可以配置在计算系统中，该装置可以包括：
信号获取模块301，用于从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个目标信号，获得N个目标信号。
其中，室内布置多个已知设备，所述已知设备按照预设频率发射无线信号。
未知设备在同一个位置的预设时间内，每一时刻也即每一次均接收到已知设备发射的无线信号，因此可以从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，因此从N次接收到的无线信号中可以获取N个目标信号。
其中，N为大于等于1的整数，可以根据实际情况设置N值。
该装置配置在计算系统中时，未知设备每一次接收到无线信号可以上传至计算系统，由计算系统选择目标信号。
设备确定模块302，用于确定所述N个目标信号对应的M个不同已知设备。
其中，N个目标信号对应N个已知设备，N个已知设备中可能包括相同的已知设备，因此可以获得M个不同的已知设备。
因此可以对N个目标信号中的每一个目标信号，确定其对应的已知设备，从而可以确定出M个不同的已知设备。
其中，M大于等于1且小于等于N。
当N个目标信号全部来自于同一个已知设备时，M即为1，当N个目标信号全部来自于不同已知设备时，M即等于N。
位置获取模块303，用于将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
其中，M个已知设备中，每一个已知设备的位置坐标的权重系数可以结合该已知设备的在N个已知设备中的出现次数确定。
在本实施例中，信号强度最强的目标信号，表示发射该目标信号的已知设备距离未知设备的位置最接近。因此，通过在同一位置搜集N个目标信号，可以查找M个不同的已知设备，将M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，获得加权平均值即可以作为未知设备的位置坐标。本实施例中简化了位置获取中的计算流程，降低了计算复杂度，且根据最接近未知设备的已知设备的位置坐标计算获得未知设备的位置坐标，还可以在一定程度上保证了获取的位置坐标的准确度。
作为又一个实施例，如图4所示，与图3所述实施例不同之处，该位置获取模块303可以包括：
数量确定单元401，用于确定所述M个不同已知设备中每一个已知设备对应的目标信号数量；
系数确定单元402，用于根据每一个已知设备对应的目标信号数量以及目标信号总数量N，计算每一个已知设备的权重系数；
计算单元403，用于利用每一个已知设备的权重系数，将所述M个已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
其中，M个已知设备中，第1个已知设备对应的目标信号数量为M1，也即由M1个目标信号属于第1个已知设备，在N个目标信号对应的N个已知设备中，有M1个已知设备相同。
第2个已知设备对应的目标信号数量为M2；
以此类推；
第M个已知设备对应的目标信号数量为MM。
则第1个已知设备的权重系数可以为M1/N；
第2个已知设备的权重系数为M2/N；
以此类推；
第M个已知设备的权重系数为MM/N。
将M个已知设备的位置坐标，根据该加权系数，即可以进行加权平均，获得的加权平均值即可以作为未知设备的位置坐标。
因此，具体的，所述位置获取模块具体是按照如下第一计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(M1*X1i+M2*X2i+…+Mj*Xji+…+MM*XMi)/(M1+M2+M3+…+MM)；
其中；Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；M1+M2+M3+…+MM＝N；Mj为第j个已知设备对应的目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
其中，由于M1+M2+M3+…+MM＝N；因此第一计算公式也即为：
Xi＝(M1*X1i+M2*X2i+…+Mj*Xji+…+MM*XMi)/N。
此外，作为又一个实施例，与图3所示实施例不同之处在于，所述位置获取模块可以具体用于：
将所述M个不同已知设备的位置坐标的算术平均值，作为所述未知设备的位置坐标。
也即M个已知设备中，每一个已知设备的权重系数为1/M。M个已知设备位置坐标的算术平均值，即可以作为未知设备的位置坐标，从而可以进一步简化计算流程。
因此，具体的，所述位置获取模块具体是将所述M个已知设备按照如下第二计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(X1i+X2i+…+Xji+…+XMi)/M；
其中，Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；Mj为第j个已知设备对应目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
通过本申请实施例，简化了计算流程，降低了计算复杂度，使得可以快速计算获得未知设备的位置坐标，提高位置获取的效率，特别适用于实时性要求很高应用场景中。
此外，本申请实施例还提供了一种计算系统，该计算系统包括存储器以及处理器，所述存储器与所述处理器通过总线连接。
所述存储器中存储了一组或多组程序指令；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的一组或多组程序指令，实现如下操作：
从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，获得N个目标信号；其中，室内布置多个已知设备，所述已知设备按照预设频率发射无线信号；N为大于等于1的整数；
确定所述N个目标信号对应的M个不同的已知设备；其中，M小于等于N；
将所述M个已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
所述计算系统可以用于执行图1或图2所示的位置获取方法，从而可以降低位置获取过程中的计算复杂度，提高位置获取效率。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。此外，“耦接”一词在此包含任何直接及间接的电性耦接手段。因此，若文中描述一第一装置耦接于一第二装置，则代表所述第一装置可直接电性耦接于所述第二装置，或通过其他装置或耦接手段间接地电性耦接至所述第二装置。说明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本申请的一般原则为目的，并非用以限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本申请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，并能够在本文所述申请构想范围内，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申请的精神和范围，则都应在本申请所附权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种位置获取方法，其特征在于，包括：
从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个无线信号作为目标信号，获得N个目标信号；其中，室内布置多个已知设备，所述已知设备按照预设频率发射无线信号；N为大于等于1的整数；
确定所述N个目标信号对应的M个不同的已知设备；其中，M小于等于N；
将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标包括：
确定所述M个不同已知设备中每一个已知设备对应的目标信号数量；
根据每一个已知设备对应的目标信号数量以及目标信号总数量N，计算每一个已知设备的权重系数；
利用每一个已知设备的权重系数，将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标包括：
将所述M个不同已知设备按照如下第一计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(M1*X1i+M2*X2i+…+Mj*Xji+…+MM*XMi)/(M1+M2+M3+…+MM)；
其中；Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；M1+M2+M3+…+MM＝N；Mj为第j个已知设备对应的目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标包括：
将所述M个不同已知设备的位置坐标的算术平均值，作为所述未知设备的位置坐标。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标包括：
将所述M个不同已知设备按照如下第二计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(X1i+X2i+…+Xji+…+XMi)/M；
其中，Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；Mj为第j个已知设备对应目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
6.一种位置获取装置，其特征在于，包括：
信号获取模块，用于从未知设备每一次接收到的无线信号中，选择信号强度最强的一个目标信号，获得N个目标信号；其中，室内布置多个已知设备，所述已知设备按照预设频率发射无线信号；
设备确定模块，用于确定所述N个目标信号对应的M个不同已知设备；
位置获取模块，用于将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述位置获取模块包括：
数量确定单元，用于确定所述M个不同已知设备中每一个已知设备对应的目标信号数量；
系数确定模块，用于根据每一个已知设备对应的目标信号数量以及目标信号总数量N，计算每一个已知设备的权重系数；
计算单元，用于利用每一个已知设备的权重系数，将所述M个不同已知设备的位置坐标进行加权平均，计算获得所述未知设备的位置坐标。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述位置获取模块具体用于：
将所述M个不同已知设备按照如下第一计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(M1*X1i+M2*X2i+…+Mj*Xji+…+MM*XMi)/(M1+M2+M3+…+MM)；
其中；Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；M1+M2+M3+…+MM＝N；Mj为第j个已知设备对应的目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述位置获取模块具体用于：
将所述M个不同已知设备的位置坐标的算术平均值，作为所述未知设备的位置坐标。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述位置获取模块具体用于：
将所述M个不同已知设备按照如下第二计算公式，计算获得所述未知设备的位置坐标；
Xi＝(X1i+X2i+…+Xji+…+XMi)/M；
其中，Xi为所述未知设备的第i维坐标值，i＝1、2……n，1≤n≤N；Mj为第j个已知设备对应目标信号数量；Xji为第j个已知设备的第i维坐标值，j＝1、2……M。
CN201610779314.5A 2016-08-30 2016-08-30 位置获取方法及装置 Pending CN106131796A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610779314.5A CN106131796A (zh) 2016-08-30 2016-08-30 位置获取方法及装置
CN201910103817.4A CN109756841A (zh) 2016-08-30 2016-08-30 位置获取方法、装置及计算系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610779314.5A CN106131796A (zh) 2016-08-30 2016-08-30 位置获取方法及装置

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910103817.4A Division CN109756841A (zh) 2016-08-30 2016-08-30 位置获取方法、装置及计算系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106131796A true CN106131796A (zh) 2016-11-16

Family

ID=57272514

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610779314.5A Pending CN106131796A (zh) 2016-08-30 2016-08-30 位置获取方法及装置
CN201910103817.4A Pending CN109756841A (zh) 2016-08-30 2016-08-30 位置获取方法、装置及计算系统

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910103817.4A Pending CN109756841A (zh) 2016-08-30 2016-08-30 位置获取方法、装置及计算系统

Country Status (1)

Country Link
CN (2) CN106131796A (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101236244A (zh) * 2008-02-21 2008-08-06 当代天启技术（北京）有限公司 无线定位方法、装置及系统
CN102395200A (zh) * 2011-11-17 2012-03-28 苏州大学 无线传感器网络中节点定位方法及装置
CN105430745A (zh) * 2015-12-28 2016-03-23 迈普通信技术股份有限公司 一种基于rssi无线网络定位方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101394676B (zh) * 2008-10-29 2011-11-02 西安大唐电信有限公司 一种在无线网络中实现精确几何定位的方法
US8565783B2 (en) * 2010-11-24 2013-10-22 Microsoft Corporation Path progression matching for indoor positioning systems
CN102595592A (zh) * 2012-01-10 2012-07-18 西北工业大学 一种移动社会网络目标节点的室内定位方法
CN102638888B (zh) * 2012-03-19 2014-07-23 华中科技大学 基于信号统计的室内定位指纹分组方法
CN103068039B (zh) * 2012-12-17 2015-04-22 华南理工大学 一种基于WiFi信号的RSSI值的定位方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101236244A (zh) * 2008-02-21 2008-08-06 当代天启技术（北京）有限公司 无线定位方法、装置及系统
CN102395200A (zh) * 2011-11-17 2012-03-28 苏州大学 无线传感器网络中节点定位方法及装置
CN105430745A (zh) * 2015-12-28 2016-03-23 迈普通信技术股份有限公司 一种基于rssi无线网络定位方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王佩琦 等: "基于RSSI距离修正的WSNs定位算法", 《传感器与微系统》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109756841A (zh) 2019-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Dong et al. An information technology enabled sustainability test-bed (ITEST) for occupancy detection through an environmental sensing network
Pierson et al. Adapting to sensing and actuation variations in multi-robot coverage
Zou et al. An online sequential extreme learning machine approach to WiFi based indoor positioning
Chuang et al. Effective neural network‐based node localisation scheme for wireless sensor networks
US9258932B2 (en) Data center thermal management
Talampas et al. A geometric filter algorithm for robust device-free localization in wireless networks
CN108680899A (zh) 基于抵达时间的定位系统
CN106952401B (zh) 一种数据处理方法及装置
CN106323290B (zh) 地图生成系统及方法
Chavali et al. Managing multi-modal sensor networks using price theory
US20160283756A1 (en) Methods and Apparatus for Localizing a Source of a Set of Radio Signals
CN108427658A (zh) 一种数据预测方法、装置及电子设备
Shayesteh et al. Scenario reduction, network aggregation, and DC linearisation: which simplifications matter most in operations and planning optimisation?
CN107205226A (zh) 基于信道分类的室内定位跟踪方法及系统
Yin et al. Using probabilistic collocation method for neighbouring wind farms modelling and power flow computation of South Australia grid
Sun* et al. Distributed optimal fusion steady-state Kalman filter for systems with coloured measurement noises
Li et al. Further results on iterative learning control with convergence conditions for linear time-variant discrete systems
CN109889977B (zh) 一种基于高斯回归的蓝牙定位方法、装置、设备和系统
CN106131796A (zh) 位置获取方法及装置
Pan et al. Modelling of multiple wind farms output correlation based on copula theory
CN107561492B (zh) 定位方法、装置、服务器和存储介质
Zhang et al. A node three-dimensional localization algorithm based on RSSI and LSSVR parameters optimization
Zhou et al. Localisation of stationary objects using passive RFID technology
Sakr et al. Efficient Wi-Fi signal strength maps using sparse Gaussian process models
Khowaja et al. On the problem of compromise allocation in multi-response stratified sample surveys

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20170316

Address after: 200031 Shanghai Xuhui Wukang Road Lane 280 Xingguo Garden Room 201 No. 3

Applicant after: Shanghai pan Cci Capital Ltd

Address before: 200031 Shanghai city Xuhui District Wukang Road Lane 280 Xingguo Garden Room 201 No. 3

Applicant before: Pan Zhongguang

TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20180312

Address after: No. 88, Lei Qiao village a, Beijing, Chaoyang District, Beijing

Applicant after: Beijing Wireless Sports Club Co., Ltd.

Address before: 200031 Shanghai Xuhui Wukang Road Lane 280 Xingguo Garden Room 201 No. 3

Applicant before: Shanghai pan Cci Capital Ltd

TA01 Transfer of patent application right
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20161116

RJ01 Rejection of invention patent application after publication