CN106954187A

CN106954187A - 一种基于异构网络的室内定位方法

Info

Publication number: CN106954187A
Application number: CN201710218533.0A
Authority: CN
Inventors: 李长庚; 邱正阳; 王海洋
Original assignee: Central South University
Current assignee: Central South University
Priority date: 2017-04-05
Filing date: 2017-04-05
Publication date: 2017-07-14

Abstract

本发明公开一种基于异构网络的室内定位方法。首先利用蜂窝网络信号对室内区域进行初定位，分别针对目前手机的单制式和多卡多制式的情形，确定基于蜂窝网络的单制式网络初定位区域和多制式网络信号联合初定位区域，减小精确定位时的定位范围。然后利用Wi‑Fi信号对初定位区域进行精确定位。该方案建立了一个以室内信号波动的标准差作为参数的室内区域网格大小的判别方案。与此同时，为了减少定位过程中的计算量，通过得到最优AP个数来减少实际环境中的AP数量。Wi‑Fi精确定位采用基于曼哈顿距离的加权k最邻近算法进行计算，相比于原有的欧式距离，定位精度有了一定的提高。该方案可操作性强，具有一定的社会和经济效益。

Description

一种基于异构网络的室内定位方法

技术领域

本发明涉及室内定位的实现方法，具体地，涉及一种基于异构网络的室内定位方法。。

背景技术

随着社会和科学技术的不断发展，人们对于位置信息的获取有了越来越大的需求。与此同时，智能终端在人们生活中也越来越普及，因此利用智能终端来获取位置信息有了极大的实现意义和价值。据研究表明，人们有80%以上的时间在室内活动，餐饮，购物，智能家居等等方面都需要位置信息。公共安全、应急救援、物联网、智慧城市建设等方面也都需要准确的室内位置信息作为支持。因此，如何设计出合适的室内定位方案来满足人们的日常生活需求就成为一个尤为关键的问题。

全球定位技术（GPS）作为一项成熟的技术虽然能实现全球范围内的实时室外定位，但是室内环境中接收到的GPS信号常由于建筑物以及树木的遮挡而使信号强度大大降低甚至消失，室内定位精度会受到严重的影响。

目前，移动蜂窝网络、WLAN、Zigbee、Bluetooth和UWB(Ultra Wideband)等新兴无线电技术和无线局域网技术走入了室内环境并得到了广泛的应用和发展。利用这些新兴技术进行室内定位也成为研究人员关注的焦点。尤其是基于IEEE 802.11通信协议的无线局域网络（WLAN）和各种智能终端的广泛普及，使得基于WLAN的室内定位技术低成本、广覆盖、高精度的应用优势更加明显。基于WLAN的室内定位技术在近几年得到了飞速的发展，研究的主要方向是利用测量所得到的RSSI值对物体进行定位。但是因为室内环境的复杂性和不确定性，无线局域网接入点位置的不确定性等诸多因素的影响，基于WLAN的室内定位方法仍然有很深远的研究前景。

然而，无论哪一种无线通信技术都受到应用场景、覆盖范围和传输速率的限制，不能给用户提供完美的综合无线接入服务。用户多样化的业务需求决定了未来无限通信网络将向多种接入服务相互融合、相互补充的异构无线网络（Heterogeneous WirelessNetwork，HWN）上发展。其中，采用WLAN和蜂窝网络组成的异构网络进行融合室内定位就能达到较好的效果。WLAN网络传输速率高、部署简单，但覆盖范围有限且每个WLAN网络相互独立，此时移动蜂窝网络广域覆盖、无缝切换的特点正好弥补了上述不足。目前关于异构网络的融合定位方法并不多，本发明正是结合WLAN和移动蜂窝网络的特点，设计了一种基于异构网络的室内定位方法。

发明内容

本发明提出一种基于蜂窝网络和Wi-Fi网络融合的异构网络的室内定位方法，旨在解决传统单一网络室内定位方法复杂度较高以及现有异构网络定位算法定位精度不高以及系统较为复杂的问题。

根据本发明提出的一种基于异构网络的室内定位方法，包括如下步骤：

步骤一：利用蜂窝网络信号对室内环境进行初定位，确定初定位区域，其中包含利用单一制式网络和多种制式网络联合的定位方案；

步骤二：利用Wi-Fi网络对蜂窝网络初定位区域进行精确定位。

进一步地，步骤一中包含离线阶段和在线阶段两个阶段，其中：

1）离线阶段包括：

步骤A：对室内环境进行分析，取适当间隔建立网格指纹库参考节点，记录每一参考节点的坐标；

步骤B：测量每一参考节点i接收到的不同制式的接收信号强度值（RSS）信息，其中接收到的RSS值应多次测量，包括不同天数，不同时段，以降低信号强度值的随机扰动；

步骤C：对每一制式的RSS值序列进行分析，拟合成高斯分布曲线，得到参考节点i的信号强度的均值μ_i和标准差σ_i，其中均值μ_i即作为参考节点i的信号强度值RSS_i；

步骤D：对室内环境所有参考节点每一制式的信号强度值方差进行分析，得到整个环境的平均标准差σ；

步骤E：通过插值建立整个室内区域的信号强度分布图。

2）在线阶段包括：

步骤A：测量未知节点的信号强度值信息RSS_un；

步骤B：取信号强度值满足[RSS_un−2σ, RSS_un+2σ]区间的区域作为蜂窝网络初定位区域；特别地，如果可以测量到多制式蜂窝网络，则可以利用同时满足每一制式的[RSS_un−2σ,RSS_un+2σ]区间条件得到的区域结果作为联合初定位区域。

进一步地，步骤二中也包含离线阶段和在现阶段两个阶段，其中：

1）离线阶段包括：

步骤A：在室内区域中任选若干个位置点，测量不同时间段来自不同接入点（AP）的信号强度若干次，统计分析信号强度值的分布，计算得到每一点的信号强度波动范围并利用高斯分布统计拟合出标准差的数值。

步骤B：计算得到室内区域Wi-Fi信号的平均信号强度标准差，按照不同大小的网格区域布置参考节点并进行模拟仿真，并根据仿真中的定位精度、定位时间和网格大小与精度转换比三个维度利用层次分析法确定最佳网格大小，其中层次关系示意图如图1所示。

步骤C：利用主元分析法对定位结果进行分析，得到最优AP个数的确定方案，在计算时只取前若干AP个数进行计算。

步骤D：根据上一步得到的网格大小在室内布置指纹参考节点，在每个参考节点测量从不同AP接收到的信号强度信息，并用向量表示为，其中i表示第i个参考节点，N表示第N个AP节点。

步骤E：将参考节点的信号强度向量和它对应的物理位置信息存储在指纹数据库中。

2）在线阶段包括：

步骤A：测量待定位节点的信号强度信息，并用向量表示为：。

步骤B：利用曼哈顿距离计算待定位节点与初定位区域内每一个参考节点的信号强度“距离”，并只取待测节点收到信号强度最强的前若干个AP点的信息进行计算。待定位节点与第i个参考节点之间“距离”的计算公式为：

其中曼哈顿距离是每一维向量的绝对值的累加， M表示截取的前M个AP节点。

步骤C：对D_i进行排序，取出前k个信号强度“距离”最近的参考节点。对它们的物理位置信息加权计算得到待定位节点的位置信息。权值计算公式为：

其中的值之和为1。

步骤D：利用k个节点的权值和其对应物理位置计算得到待定位点物理位置信息。

与传统的异构网络室内定位算法和基于WKNN的Wi-Fi室内定位算法相比，本发明的有益效果是：

1）采用蜂窝网络初定位，Wi-Fi网络精确定位的方法，很好的降低了系统复杂度，减少待定位点定位的计算时间；

2）采用基于标准差参数的网格大小确定方案，使得网格大小的选择有据可循，定位更加高效精确；

3）采用多制式的蜂窝网络联合定位，充分利用可以获取的信息，减小初定位区域，降低后续计算时间；

4）采用基于曼哈顿距离的Wi-Fi定位方法改进方案，提高了定位精度。

附图说明

图1是实验的平面区域图。

图2是实验流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、特征、优点更加明显易懂，下面结合基础基论、公式附图，按照基本原理、宏观流程、具体步骤的顺序对本发明做进一步的详细说明。

实验地点选在中南大学新校区物理楼6楼区域，实验的平面区域图见图1。实验区域长23米，宽16.5米，其中小房间长为7.5米，宽为4米，大房间的大小是小房间的两倍，其中长为7.5米，宽为8米。其中布置若干路由器接入点用于定位，用五角星表示。蜂窝网络采用手机接收到的信号制式进行实验。

实验阶段分为两个步骤，离线阶段和在线阶段，其中每个阶段都包含对蜂窝网络信号和Wi-Fi网络信号的处理，实验流程图如图2。

步骤一：离线阶段构建指纹数据库。

特别地，步骤一分为如下几个步骤：

步骤A：选取蜂窝网络参考节点，节点间的间隔为3-5米，在参考节点测量记录信号强度信息，插值拟合得到室内区域信号强度分布图，并记录信号强度平均标准差。

步骤B：在室内环境的不同区域选取若干个点进行测量，多次测量记录每一点的Wi-Fi信号强度值，并分析测量的信号强度标准差，取测量点的标准差平均值作为整个环境的信号强度测量标准差，标准差的值一般在2-4之间。

步骤C：利用室内环境的标准差，根据所用层次分析法的三个要素定位精度、定位时间和间隔大小与精度转换比对不同的网格间隔进行模拟仿真，取最优的参数作为网格间隔大小的参考依据。同时利用仿真，利用主元分析法减少利用的AP个数，减少计算时间。

步骤D：按照上步得到的网格大小在室内环境分布参考节点，并分别计算来自每个AP的信号强度值，并用向量表示，建立信号强度向量和实际物理位置的一一对应关系，保存在指纹库中。

步骤二：在线阶段得到待定位点位置信息。

特别地，步骤二分为如下几个步骤：

步骤A：测量待定位点的蜂窝网络信号强度值RSS_un，取蜂窝网络信号分布图中满足[RSS_un−2σ, RSS_un+2σ]区域作为蜂窝网络初定位区域；若存在多制式蜂窝网络，则去每个制式分布图中均满足[RSS_un−2σ, RSS_un+2σ]的区域作为初定位区域。

步骤B：测量待定位节点得到的来自不同AP的Wi-Fi信号强度值，并计算与在初定位区域的Wi-Fi指纹库参考节点的信号强度“距离”。

步骤C：对“距离”进行排序，取前k个“距离”最近的参考节点，分别给他们分配权值，并计算得到待定位点的位置。

需要指出的是，本发明所诉的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其它实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims

1.一种基于蜂窝网络和Wi-Fi网络的异构网络室内定位方法，首先利用蜂窝网络信号对室内区域进行初定位，分别针对目前手机的单制式和多卡多制式的情形，确定基于蜂窝网络的单制式网络初定位区域和多制式网络信号联合初定位区域，减小精确定位时的定位范围，然后利用Wi-Fi信号对初定位区域进行精确定位，该方案建立了一个以室内信，波动的标准差作为参数的室内区域网格大小的判别方案，与此同时，为了减少定位过程中的计算量，通过得到最优AP个数来减少实际环境中的AP数量，Wi-Fi精确定位采用基于曼哈顿距离的加权k最邻近算法进行计算，得到定位结果。

2.根据权利要求1所述的蜂窝网络初定位区域判别方法，首先建立每种制式信号的室内信号强度分布图，然后对室内区域的信号强度值进行统计，得到室内环境中信号强度波动的平均标准差σ，考虑到每一点的信号强度的统计分布满足高斯分布，取满足[RSS_un−2σ,RSS_un+2σ]范围的区域为初定位区域，其中RSS_un为待定位节点测量得到的蜂窝网络信号值。

3.根据权利要求1所述的多制式蜂窝网络初定位区域，取同时满足每一制式[RSS_un−2σ,RSS_un+2σ]范围条件的区域作为初定位区域。

4.根据权利要求1所述的建立了一个以室内信号波动的标准差作为参数的室内区域网格大小的判别方案，首先统计室内环境内若干点测得的信号强度分布，求出每一分布标准差的平均值，根据求出的平均标准差对不同间隔大小的网格进行仿真，利用层次分析法求出网格间隔的最优参数，用于实际测量的实验中。

5.权利4中的提到的层次分析法中所考量的指标包括定位精度、定位时间和网格大小与精度转换比。

6.权利1中提到的最优AP数量的确定方法，通过对室内环境进行仿真，取前1/3-1/2接收到的信号强度最好的AP节点进行距离计算，后面信号强度差的可以省略，大大节约计算成本。

7.权利1中提到的用曼哈顿距离代替欧式距离计算加权k最邻近算法的方法，该方法对于误差较大的区域定位结果有明显改善。