CN107509165A - 一种基于大数据计算、确定ap位置的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明通过手机APP采集当前连接AP（无线接入设备）周边的AP列表信息，通过手机APP设备采集gps位置坐标值，确定d‑rssi（距离‑场强）关系模型，根据手机APP测出的AP信号强度以及常数A可以反推出手机设备与相应AP的距离，对已采集的手机设备位置坐标进行清洗后取中位数，对没有位置的AP列出它周边的所有有位置的AP，按每组3个分组，带入计算模型分别计算出手机设备和组内三个已知位置的距离，构建3个圆，计算出AP的位置，将计算结果保存至关系数据库，本发明利用众包方法，结合大数据计算能力，快速准确的确定AP位置数据资产，解决了WLAN行业无法自身掌握AP位置资产的痛点，注重对现有系统的非侵入性，将对原有系统的影响降低到最小。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术，尤其涉及一种基于大数据计算、确定AP位置的方法。
背景技术
AP是(Wireless)Access Point的缩写，即(无线)访问接入点，或称无线接入设备，如果无线网卡可比作有线网络中的以太网卡，那么AP就是传统有线网络中的HUB，也是目前组建小型无线局域网时最常用的设备，AP相当于一个连接有线网和无线网的桥梁，其主要作用是将各个无线网络客户端连接到一起，然后将无线网络接入以太网，目前大多数的无线AP都支持多用户接入、数据加密、多速率发送等功能，一些产品更提供了完善的无线网络管理功能，对于家庭、办公室这样的小范围无线局域网而言，一般只需一台无线AP即可实现所有计算机的无线接入，AP的室内覆盖范围一般是30m～100m，目前不少厂商的AP产品可以互联，以增加WLAN覆盖面积，也正因为每个AP的覆盖范围都有一定的限制，正如手机可以在基站之间漫游一样，无线局域网客户端也可以在AP之间漫游，目前对本身不带GPS模块的AP设备，WLAN运营商无法直接获取位置信息，至于室外使用手机自身的GPS定位模块，对采集的数据做简单处理如求平均数，将结果简单认为是AP的位置，会造成较大的误差，而单纯通过手机获取的地图位置也不等于AP的位置。
发明内容
本发明旨在提供一种基于大数据计算、确定AP位置的方法。
为实现上述技术目的，本发明采用以下技术方案，一种基于大数据计算、确定AP位置的方法，包括以下步骤：
步骤S1、通过手机APP采集当前连接AP(无线接入设备)周边的AP列表信息，设定信号阈值，去除信号强度较弱的AP；
步骤S2、通过手机APP设备采集gps位置坐标值，并设定阈值，去除明显不正确的值，统一转换成gps坐标；
步骤S3、确定d-rssi(距离-场强)关系模型，一个有限的局部区域内的各个AP作为信号发射机对未知的节点发射信号，AP信号的衰减和距离呈现有规律的关系，据此可以计算出位置，确定待测点首先接收来自三个不同已知位置AP的RSSI，无线信号传输中普遍采用的理论模型为渐变模型：
式中，P(d)表示距离发射机为d时接收端接收到的信号强度，即RSSI值，P(d0)表示距离发射机为d0时接收端接收到的信号功率，d0为参考距离，n是路径损耗(Pass Loss)指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快，XdBm是一个以dBm为单位，平均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化，实际应用中一般采用简化的渐变模型：
为便于表达和计算，通常取d0为1m，于是可得：
[p(d)]dBm＝A-10nlg(d)；
把[p(d)]dBm写成RSSI的形式得到：
RSSI＝A-10nlg(d) (2)；
其中，A为无线收发节点相距1m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值，上面等式就是RSSI测距的经典模型，给出了RSSI和d的函数关系，所以已知接收机接收到的RSSI值就可以算出它和发射机之间的距离，A和n都是经验值，和具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关，因此在不同的实际环境下A和n参数不同，其测距模型不同，测距模型的精确度在较大程度上会影响后续定位计算的精度，一般室内无线环境复杂，存在多径效应与非视距传输，一个确定的信号传播模型无法适应不同的室内环境，因此为了得到较为准确的RSSI和d距离之间的映射关系，提高定位计算精度，要针对需要定位室内环境，实地进行RSSI测距实验并采集大量数据，之后对实验数据进行处理从而得到A和n的最优值，建立符合当前环境的测距模型，一旦环境改变，需要通过重新测距实验来确定测距模型，通过上述公式根据手机APP测出的AP信号强度以及常数A可以反推出手机设备与相应AP的距离；
步骤S4、计算过程：对已采集的手机设备位置坐标进行清洗后取中位数，对没有位置的AP列出它周边的所有有位置的AP，按每组3个分组，带入步骤S3的计算模型分别计算出手机设备和组内三个已知位置的距离，已知位置AP为圆心画圆，圆A、圆B和圆C的圆心分别为(x1，y1)、(x2，y2)和(x3，y3)，以手机设备与AP的距离d1、d2、d3为半径，计算出坐标，如下：
在理想状态下，三个圆交于一点，可直接计算出相应的解，求得坐标D即待测点位置，然而，在实际应用中，由于测量误差的存在，三圆交于一点的情况未必出现，以致方程组(3)、(4)、(5)无解，在三圆两两相交的情况下，存在三个圆有多个交点的无解情况，在这种无解情况下，为求得近似于坐标D的近似待测点位置，采用如下求解方法：
(a)根据方程(3)、(4)、(5)分别求解圆A与圆B的交点(xab1，yab1)、(xab2，yab2)，圆A与圆C的交点(xac1，yac1)、(xac2，yac2)，及圆B与圆C的交点(xbc1，ybc1)、(xbc2，ybc2)；
(b)将圆A与圆C的交点代入[(x-x2)2+(y-y2)2]，找出距离距圆B圆心较近的点，设为(xac，yac)，同理，求解(xab，yab)、(xbc，ybc)。
(c)近似计算待测点位置：
步骤S5、将计算结果保存至关系数据库。
进一步地，步骤S1中设定信号阈值，排除信号强度(level)＜-100的AP设备。
进一步地，步骤S2采集的gps位置坐标可通过百度位置、高德位置来采集。
进一步地，步骤S2的位置采集由于大网访问量大，并发度高，所以将位置采集服务均衡分布在数个进程中，AP信号感知和位置采集请求分发到各个进程中，统一转发到消息队列。
进一步地，AP位置坐标的推算过程单独开启进程从消息队列获取位置信息，保存到文件存储系统，上传HDFS集群文件系统，大数据计算框架Map-Reduce(映射-规约)编程模型，对文件数据做全量分布式计算。
进一步地，步骤S5对结果形成报告，并持久化到关系数据库中。
本发明利用众包方法，采集AP所有连接的终端用户的信息，结合大数据计算能力，快速准确的确定AP位置数据资产，解决了WLAN行业无法自身掌握AP位置资产的痛点，注重对现有系统的非侵入性，将对原有系统的影响降低到最小，一整套架构方便被集成来解决类似的问题，AP的位置确定后，能产生很多的附加值：识别出用户的行为轨迹，活动习惯，针对性的做智能消费推荐，差异化精准营销等，针对运行不好的AP,为故障报修提供位置和属地信息支持，还能在线可视化的查询全网的AP运转情况。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
下面参照图1描述根据本发明实施例的一种基于大数据计算、确定AP位置的方法，包括以下步骤：
步骤S1、通过手机APP采集当前连接AP(无线接入设备)周边的AP列表信息，设定信号阈值，去除信号强度较弱的AP；
步骤S2、通过手机APP设备采集gps位置坐标值，并设定阈值，去除明显不正确的值，统一转换成gps坐标；
步骤S3、确定d-rssi(距离-场强)关系模型，一个有限的局部区域内的各个AP作为信号发射机对未知的节点发射信号，AP信号的衰减和距离呈现有规律的关系，据此可以计算出位置，确定待测点首先接收来自三个不同已知位置AP的RSSI，无线信号传输中普遍采用的理论模型为渐变模型：
式中，P(d)表示距离发射机为d时接收端接收到的信号强度，即RSSI值，P(d0)表示距离发射机为d0时接收端接收到的信号功率，d0为参考距离，n是路径损耗(Pass Loss)指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快，XdBm是一个以dBm为单位，平均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化，实际应用中一般采用简化的渐变模型：
为便于表达和计算，通常取d0为1m，于是可得：
[p(d)]dBm＝A-10nlg(d)；
把[p(d)]dBm写成RSSI的形式得到：
RSSI＝A-10nlg(d) (2)；
其中，A为无线收发节点相距1m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值，上面等式就是RSSI测距的经典模型，给出了RSSI和d的函数关系，所以已知接收机接收到的RSSI值就可以算出它和发射机之间的距离，A和n都是经验值，和具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关，因此在不同的实际环境下A和n参数不同，其测距模型不同，测距模型的精确度在较大程度上会影响后续定位计算的精度，一般室内无线环境复杂，存在多径效应与非视距传输，一个确定的信号传播模型无法适应不同的室内环境，因此为了得到较为准确的RSSI和d距离之间的映射关系，提高定位计算精度，要针对需要定位室内环境，实地进行RSSI测距实验并采集大量数据，之后对实验数据进行处理从而得到A和n的最优值，建立符合当前环境的测距模型，一旦环境改变，需要通过重新测距实验来确定测距模型，通过上述公式根据手机APP测出的AP信号强度以及常数A可以反推出手机设备与相应AP的距离；
步骤S4、计算过程：对已采集的手机设备位置坐标进行清洗后取中位数，对没有位置的AP列出它周边的所有有位置的AP，按每组3个分组，带入步骤S3的计算模型分别计算出手机设备和组内三个已知位置的距离，已知位置AP为圆心画圆，圆A、圆B和圆C的圆心分别为(x1，y1)、(x2，y2)和(x3，y3)，以手机设备与AP的距离d1、d2、d3为半径，计算出坐标，如下：
在理想状态下，三个圆交于一点，可直接计算出相应的解，求得坐标D即待测点位置，然而，在实际应用中，由于测量误差的存在，三圆交于一点的情况未必出现，以致方程组(3)、(4)、(5)无解，在三圆两两相交的情况下，存在三个圆有多个交点的无解情况，在这种无解情况下，为求得近似于坐标D的近似待测点位置，采用如下求解方法：
(a)根据方程(3)、(4)、(5)分别求解圆A与圆B的交点(xab1，yab1)、(xab2，yab2)，圆A与圆C的交点(xac1，yac1)、(xac2，yac2)，及圆B与圆C的交点(xbc1，ybc1)、(xbc2，ybc2)；
(b)将圆A与圆C的交点代入[(x-x2)2+(y-y2)2]，找出距离距圆B圆心较近的点，设为(xac，yac)，同理，求解(xab，yab)、(xbc，ybc)。
(c)近似计算待测点位置：
步骤S5、将计算结果保存至关系数据库。
进一步地，步骤S1中设定信号阈值，排除信号强度(level)＜-100的AP设备。
进一步地，步骤S2采集的gps位置坐标可通过百度位置、高德位置来采集。
进一步地，步骤S2的位置采集由于大网访问量大，并发度高，所以将位置采集服务均衡分布在数个进程中，AP信号感知和位置采集请求分发到各个进程中，统一转发到消息队列。
进一步地，AP位置坐标的推算过程单独开启进程从消息队列获取位置信息，保存到文件存储系统，上传HDFS集群文件系统，大数据计算框架Map-Reduce(映射-规约)编程模型，对文件数据做全量分布式计算。
进一步地，步骤S5对结果形成报告，并持久化到关系数据库中。
本发明利用众包方法，采集AP所有连接的终端用户的信息，结合大数据计算能力，快速准确的确定AP位置数据资产，解决了WLAN行业无法自身掌握AP位置资产的痛点，注重对现有系统的非侵入性，将对原有系统的影响降低到最小，一整套架构方便被集成来解决类似的问题，AP的位置确定后，能产生很多的附加值：识别出用户的行为轨迹，活动习惯，针对性的做智能消费推荐，差异化精准营销等，针对运行不好的AP,为故障报修提供位置和属地信息支持，还能在线可视化的查询全网的AP运转情况。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于大数据计算、确定AP位置的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、通过手机APP采集当前连接AP(无线接入设备)周边的AP列表信息，设定信号阈值，去除信号强度较弱的AP；
步骤S2、通过手机APP设备采集gps位置坐标值，并设定阈值，去除明显不正确的值，统一转换成gps坐标；
步骤S3、确定d-rssi(距离-场强)关系模型，一个有限的局部区域内的各个AP作为信号发射机对未知的节点发射信号，AP信号的衰减和距离呈现有规律的关系，据此可以计算出位置，确定待测点首先接收来自三个不同已知位置AP的RSSI，无线信号传输中普遍采用的理论模型为渐变模型：
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式中，P(d)表示距离发射机为d时接收端接收到的信号强度，即RSSI值，P(d0)表示距离发射机为d0时接收端接收到的信号功率，d0为参考距离，n是路径损耗(Pass Loss)指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快，XdBm是一个以dBm为单位，平均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化，实际应用中一般采用简化的渐变模型：
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为便于表达和计算，通常取d0为1m，于是可得：
[p(d)]dBm＝A-10nlg(d)；
把[p(d)]dBm写成RSSI的形式得到：
RSSI＝A-10nlg(d) (2)；
其中，A为无线收发节点相距1m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值，上面等式就是RSSI测距的经典模型，给出了RSSI和d的函数关系，所以已知接收机接收到的RSSI值就可以算出它和发射机之间的距离，A和n都是经验值，和具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关，因此在不同的实际环境下A和n参数不同，其测距模型不同，测距模型的精确度在较大程度上会影响后续定位计算的精度，一般室内无线环境复杂，存在多径效应与非视距传输，一个确定的信号传播模型无法适应不同的室内环境，因此为了得到较为准确的RSSI和d距离之间的映射关系，提高定位计算精度，要针对需要定位室内环境，实地进行RSSI测距实验并采集大量数据，之后对实验数据进行处理从而得到A和n的最优值，建立符合当前环境的测距模型，一旦环境改变，需要通过重新测距实验来确定测距模型，通过上述公式根据手机APP测出的AP信号强度以及常数A可以反推出手机设备与相应AP的距离；
步骤S4、计算过程：对已采集的手机设备位置坐标进行清洗后取中位数，对没有位置的AP列出它周边的所有有位置的AP，按每组3个分组，带入步骤S3的计算模型分别计算出手机设备和组内三个已知位置的距离，已知位置AP为圆心画圆，圆A、圆B和圆C的圆心分别为(x1，y1)、(x2，y2)和(x3，y3)，以手机设备与AP的距离d1、d2、d3为半径，计算出坐标，如下：
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在理想状态下，三个圆交于一点，可直接计算出相应的解，求得坐标D即待测点位置，然而，在实际应用中，由于测量误差的存在，三圆交于一点的情况未必出现，以致方程组(3)、(4)、(5)无解，在三圆两两相交的情况下，存在三个圆有多个交点的无解情况，在这种无解情况下，为求得近似于坐标D的近似待测点位置，采用如下求解方法：
(a)根据方程(3)、(4)、(5)分别求解圆A与圆B的交点(xab1，yab1)、(xab2，yab2)，圆A与圆C的交点(xac1，yac1)、(xac2，yac2)，及圆B与圆C的交点(xbc1，ybc1)、(xbc2，ybc2)；
(b)将圆A与圆C的交点代入[(x-x2)2+(y-y2)2]，找出距离距圆B圆心较近的点，设为(xac，yac)，同理，求解(xab，yab)、(xbc，ybc)。
(c)近似计算待测点位置：
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步骤S5、将计算结果保存至关系数据库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中设定信号阈值，排除信号强度(level)＜-100的AP设备。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤S2采集的gps位置坐标可通过百度位置、高德位置来采集。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的位置采集由于大网访问量大，并发度高，所以将位置采集服务均衡分布在数个进程中，AP信号感知和位置采集请求分发到各个进程中，统一转发到消息队列。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，AP位置坐标的推算过程单独开启进程从消息队列获取位置信息，保存到文件存储系统，上传HDFS集群文件系统，大数据计算框架Map-Reduce(映射-规约)编程模型，对文件数据做全量分布式计算。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5对结果形成报告，并持久化到关系数据库中。
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