CN107580366A - 基于多WiFi热点中继设备的人员分布侦查方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多WiFi热点中继设备的人员分布侦查方法，用于在震后废墟中实现被困人员快速定位。该方法通过多WiFi热点中继设备同时侦查被困人员携带手机WiFi信号，将各个热点中继设备侦查到的手机MAC地址发送给中心计算平台，中心计算平台通过多热点中继设备协同人员分布区域侦查算法和小区域相对位置坐标算法对九个WiFi热点中继设备提供的数据进行联合处理，确定待侦查区域中人员分布。该方法提高了单位时间的可侦查面积，在救援中可节约侦查时间。同时，实现该方法的设备具有低功耗、易携带、低成本等特性，可以快速大量的装备给救援人员。

Description

基于多WiFi热点中继设备的人员分布侦查方法

技术领域

本发明涉及一种手机WiFi信号识别方法，尤其涉及一种基于多WiFi热点中继设备的人员分布侦查方法。

背景技术

地震、矿井坍塌和滑坡等灾害易导致人员被压埋在废墟之中。被困人员分布侦查是进行有效救援的前提条件，为了能够更好地对被困人员分布进行侦查，一些侦查方法已被开发出来。光学侦查法主要是利用由蛇眼、探测杆、微型显示终端等部分构成的光学生命探测仪进行。在使用时，仪器需要探测杆伸入废墟，使用空间狭小，探测深度受限，受蛇眼光线强度、废墟遮挡、幸存者有效光信号微弱等因素限制，探测区域非常有限，且蛇眼在废墟中游走容易损坏。在实际救援现场中，被困人员位置只能逐区域寻找，费时费力，效率低，对救援现场环境要求高，不能进行大面积搜救，探测速度较慢。红外侦查法是通过探测人体辐射的红外线确定被困人员位置，物体根据温度不同发出不同波长的红外线，红外生命探测仪对探测到的红外线进行成像，直接得到被困人员的位置。在震后搜救中，由于废墟基本由建筑材料构成人体辐射的红外线穿透性差，因此在震后复杂的环境下误差较大，不能进行大面积搜索，需要近距离操作，不能保证救援人员安全。雷达侦查法是对地发射电磁波，将反射回的电磁波进行成像，根据成像结果估计被困人员位置。该方法能耗较大，在救援现场没有足够的电源供应，实际操作时，救援人员需要拿着雷达进行搜索，搜索效率较低。音频侦查法是通过检测废墟下被埋人员发出的声音信号确定其位置。目前，有利用高灵敏度振动传感器检测声音信号的，也有通过向废墟投射麦克风探测人员位置的。在实际使用时，受救援现场噪声干扰影响比较大，使用受限，可靠性低，不能进行大面积搜救，探测速度慢。CO2气体侦查法是通过检测狭小空间内的CO2气体浓度来探测人员位置。在实际使用时，需要将带有传感器的导管伸入废墟缝隙中，平均探测一个缝隙需要1～3分钟，时间长，误差大，不能进行大面搜索，探测速度慢。心跳电磁波生命侦查法是通过检测人体心跳时发出的微弱电磁波来搜寻被困人员，在实际救援现场，受救援人员的心跳干扰误差大，灾后废墟环境复杂，探测能力受限。总的来说，现有被困人员分布侦查方法大多是单点侦查的形式，侦查效率较低。而对于救援来说，侦查效率是最重要的因素之一。因此，有必要开发一种高效的被困人员分布侦查方法。

发明内容

本发明的目的就在于提供一种解决上述问题，能提高单位时间的可侦查面积，在救援中可节约侦查时间，实现设备具有低功耗、易携带、低成本等特性，可以快速大量的装备给救援人员的基于多WiFi热点中继设备的人员分布侦查方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是这样的：一种基于多WiFi热点中继设备的人员分布侦查方法，其方法包括以下步骤：

(1)在废墟处选择一九宫格区域，每个宫格中心布设一WiFi热点中继设备，每个WiFi热点中继设备可探测圆形区域半径为r，任意相邻两个WiFi热点中继设备间的距离为a，调整探测区域的大小，使r＝a，九个WiFi热点中继设备均无线连接同一个中心计算平台，与中心计算平台无线通信；

(2)对九个WiFi热点中继设备按顺序从一号到九号编号，左上角为一号，右下角为九号，九个WiFi热点中继设备可探测圆形区域相交重叠，共分为40个小区域，且以五号WiFi热点中继设备中心为原点，建立四象限坐标系，计算各小区域的相对位置坐标，

(3)开启WiFi热点中继设备，侦查周围手机WiFi信号，获取其MAC地址，并分别将自己侦查到手机的MAC地址发送给中心计算平台；

(4)中心计算平台处理得到手机的分布；

(41)统计九个热点中继设备探测到的所有手机MAC地址，每个WiFi热点中继设备若探测到重复的MAC地址只保留一个；

(42)分别对每个MAC地址进行分析，若探测到该MAC地址的WiFi热点中继设备的重叠区域为40个小区域之一，则判断该MAC地址对应的手机位于该小区域内，且为被困人员手机，若为其他情况，则列为特殊情况等待人工判断；

(5)将所有判断为被困人员手机所在小区域与小区域坐标结合，得到被困人员坐标。

作为优选：步骤(2)中，所述小区域的相对位置坐标指小区域中心的坐标；

以五号WiFi热点中继设备中心为原点，建立四象限坐标系，计算各小区域的相对位置坐标，具体为：根据r值、a值、及各WiFi热点中继设备与坐标系的相对位置关系，计算任意一个象限中各小区域的相对位置坐标，再根据象限轴对称关系，计算其余象限中各小区域的相对位置坐标。

与现有技术相比，本发明的优点在于：应用本发明可以提高单位时间的可侦查面积，在救援中可节约侦查时间。同时，实现该方法的设备具有低功耗、易携带、低成本等特性，可以快速大量的装备给救援人员。

附图说明

图1为本发明结构示意图；

图2为九个WiFi热点中继设备布设图；

图3为图2中40个小区域的分布图；

图4为本发明流程图；

图5为图2中将40个小区域分配到四象限的分配图；

图6是第二象限中区域1、2、6、19的位置关系图

图7是第二象限中区域7、8、12、15、16、20的位置关系图

图8为步骤(5)具体流程图。

图中：1、WiFi热点中继设备；2、九宫格区域；3、手机。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步说明。

实施例1：参见图1到图8，一种基于多WiFi热点中继设备1的人员分布侦查方法，其方法包括以下步骤：

(1)在废墟处选择一九宫格区域2，每个宫格中心布设一WiFi热点中继设备1，每个WiFi热点中继设备1可探测圆形区域半径为r，任意相邻两个WiFi热点中继设备1间的距离为a，调整探测区域的大小，使r＝a，九个WiFi热点中继设备1均无线连接同一个中心计算平台，与中心计算平台无线通信；

(2)对九个WiFi热点中继设备1按顺序从一号到九号编号，左上角为一号，右下角为九号，九个WiFi热点中继设备1可探测圆形区域相交重叠，共分为40个小区域，且以五号WiFi热点中继设备1中心为原点，建立四象限坐标系，计算各小区域的相对位置坐标；

具体可参见附图2和图3，为了便于描述，我们将40个小区域按照图3进行编号，分别从1到40。由于9个WiFi热点中继设备1分布的对称性，我们将40个小区域大致分布到四个象限中，具体参见图5，由图中可以看出，第二象限包括小区域1、区域2、区域6、区域7、区域8、区域12、区域15、区域16、区域19、区域20。分配后每个象限中小区域的分布图，具有对称性，从图中可以看出：

由第二象限的分布图顺时针旋转九十度可得到第一象限的分布图，第一象限分布图顺时针旋转九十度可得到第四象限分布图，第四象限分布图顺时针旋转九十度可得到第三象限分布图，因此只需将四个分布图中的一个分布图中各区域的相对位置坐标求出来，就可求出其他分布图中各区域的相对位置坐标。

(3)开启WiFi热点中继设备1，侦查周围手机3WiFi信号，获取其MAC地址，并分别将自己侦查到手机3的MAC地址发送给中心计算平台；

(4)中心计算平台处理得到手机3的分布；

(41)统计九个热点中继设备探测到的所有手机3MAC地址，每个WiFi热点中继设备1若探测到重复的MAC地址只保留一个；

由于我们布设WiFi热点中继设备1的时候，r＝a，所以非特殊情况下，实际上一个废墟下的手机3只可能最多被四个相交的WiFi热点中继设备1探测到。40个小区域被哪几个热点中继设备覆盖，也就对应着能被哪几个热点中继设备探测到。此处是有规律可循的，根据上述规律，且为了便于描述，我们根据40个小区域、以及9个WiFi热点中继设备1实际探测到的情况，建立下表1。

表1：WiFi热点中继设备1和MAC地址对应的手机3所在区域的关系表

其中，“0”代表对应着WiFi热点中继设备1没有侦查该手机3MAC地址，“1”代表对应的WiFi热点中继设备1侦查到该手机3MAC地址。

(42)分别对每个MAC地址进行分析，也就是按照上述表1进行对比，

若探测到该MAC地址的WiFi热点中继设备1的重叠区域为40个小区域之一，则判断该MAC地址对应的手机3位于该小区域内，且为被困人员手机3，若为其他情况，若为其他情况，则列为特殊情况等待人工判断。

(5)将所有判断为被困人员手机3所在的小区域与小区域坐标结合，得到被困人员坐标。具体流程可参见图8。

本实施例中：步骤(2)中，所述小区域的相对位置坐标指小区域中心的坐标；

其具体计算方法可参考如下方法，根据r值、a值、及各WiFi热点中继设备1与坐标系的相对位置关系，就能算出各小区域的相对位置坐标，本方法仅为其中一种，用于解释本实施例。

我们以第二象限内的小区域来进行计算。前面提到，参见图5，第二象限包括小区域1、区域2、区域6、区域7、区域8、区域12、区域15、区域16、区域19、区域20。

对于区域1、区域2、区域6、区域19，在区域2、区域6、区域19中作正三角形，如图6所示，通过求解各三角形中心，也就是图5中区域2、区域6、区域19中的点，来作为各自区域的相对位置坐标。通过计算区域1的中心，也就是图6中区域1中的点，来作为区域1的相对位置坐标。

对于区域7、8、12、15、16、20，可通过圆的方程求得各区域的相对位置坐标，如图7所示。

下面方程组表示坐标中的某点(x,y)以原点为圆心顺时针旋转θ角度后得到一个新的坐标点(x₀,y₀)。

结合坐标旋转公式，可以分别获得第一、第四和第三象限中区域的相对位置坐标。再经过图8所示的流程即可确定被困人员的相对位置坐标。

Claims (2)

1.一种基于多WiFi热点中继设备的人员分布侦查方法，其特征在于：

其方法包括以下步骤：

（1）在废墟处选择一九宫格区域，每个宫格中心布设一WiFi热点中继设备，每个WiFi热点中继设备可探测圆形区域半径为r，任意相邻两个WiFi热点中继设备间的距离为a，调整探测区域的大小，使r=a，九个WiFi热点中继设备均无线连接同一个中心计算平台，与中心计算平台无线通信；

（2）对九个WiFi热点中继设备按顺序从一号到九号编号，左上角为一号，右下角为九号，九个WiFi热点中继设备可探测圆形区域相交重叠，共分为40个小区域，且以五号WiFi热点中继设备中心为原点，建立四象限坐标系，计算各小区域的相对位置坐标；

（3）开启WiFi热点中继设备，侦查周围手机WiFi信号，获取其MAC地址，并分别将自己侦查到手机的MAC地址发送给中心计算平台；

（4）中心计算平台处理得到手机的分布；

（41）统计九个热点中继设备探测到的所有手机MAC地址，每个WiFi热点中继设备若探测到重复的MAC地址只保留一个；

（42）分别对每个MAC地址进行分析，若探测到该MAC地址的WiFi热点中继设备的重叠区域为40个小区域之一，则判断该MAC地址对应的手机位于该小区域内，且为被困人员手机，若为其他情况，则列为特殊情况等待人工判断；

（5）将所有判断为被困人员手机所在小区域与小区域坐标结合，得到被困人员坐标。

2.根据权利要求1所述的基于多WiFi热点中继设备的人员分布侦查方法，其特征在于：步骤（2）中，所述小区域的相对位置坐标指小区域中心的坐标；

以五号WiFi热点中继设备中心为原点，建立四象限坐标系，计算各小区域的相对位置坐标，具体为：根据r值、a值、及各WiFi热点中继设备与坐标系的相对位置关系，计算任意一个象限中各小区域的相对位置坐标，再根据象限轴对称关系，计算其余象限中各小区域的相对位置坐标。