CN108966137B - 一种信源图形化近场识别方法 - Google Patents

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Abstract

一种信源图形化近场识别方法。本发明涉及无线射频信号的近场识别领域。本发明实施例中的信源图形化近场识别方法，根据预先设置的过滤条件对信标信号进行初次过滤；将过滤后的有效信标与所有信标图形中的信标进行匹配，得到信标匹配数量最多的信标图形，以及与该信标图形匹配的信标数；判断与该信标图形匹配的信标数是否低于信标判断最低数量要求，如低于则丢弃本次所有过滤信标信息；如不低于，则判断与该信标图形匹配的信标数，是否符合信标图形基准数量条件；如果符合，则可直接确定目标位置在信标图形所在场景内；如果不符合，则进行图形化重构识别。本发明通过信标图形化组合，可以快速准确地完成区域目标识别。

Description

一种信源图形化近场识别方法
技术领域
本发明属于无线射频领域，具体涉及无线射频信号的近场识别领域。
背景技术
基于无线射频技术的信标就是一个小型的信息基站，可以应用在室内导航、移动支付、店内导购、人流分析、定位标签、资产跟踪等等所有与流动相关的活动之中。
信标给手机发送信息，能帮助商家优化经营策略，利用用户的地理位置提供服务。商家可以利用信标设备通知消费者有哪些新产品，提供代金券，鼓励消费者的冲动性消费。也能用信标技术所取得的数据，比如地理位置和购买记录，提供更多消费者满意度信息，更好地提供服务。智能消息推送、产品广告推广、室内定位导航正在逐渐成为趋势，要实现这些功能，信标产品作为基础的硬件设备，不可或缺。同时苹果ibeacon、微信摇一摇，阿里钉钉等互联网巨头也在推动beacon应用发展。
信标的主要原理是在规定的信道内发射无线射频，包含数据包，接收端获取到之后进行解析做出相应的处理。但是基于RSSI的测距的应用就非常依赖稳定的射频信号，但是实际应用中存在场地、部署位置、硬件器件、供电等很多方面的因素造成不稳定，整个系统也会受到影响，易导致目标识别的准确性较差。
发明内容
本发明的目的，就是解决当前在目标识别过程中的准确性差、识别时间长、随机干扰等的问题，提出一种信源图形化近场识别方法。
本发明的技术方案：一种信源图形化近场识别方法，包括：根据预先设置的过滤条件对信标信号进行过滤；将过滤后的信标与所有信标图形中的信标进行匹配，得到信标匹配数量最多的信标图形，以及与该信标图形匹配的信标数；判断与该信标图形匹配的信标数是否低于信标判断最低数量要求，如低于则丢弃所有过滤信标；如不低于，则判断与该信标图形匹配的信标数，是否符合信标图形基准数量条件；如果符合，则可直接确定目标位置在信标图形所在场景内；如果不符合，则通过信标信号的RSSI数值来估算与信标的距离，并通过多点算法来确定目标所在的位置，从而重构得到信号源组成的基本图形，快速识别区域。
进一步的，在对信标信号进行过滤之前，定时搜索信标射频源信号，并对搜索到信标信号进行解析。
进一步的，在所述定时搜索信标射频源信号之前，从后台获取信标图形数据库；其中信标图形数据库中包含信标图形信息。
进一步的，所述信标图形信息包括，信标图形的形状，信标图形中各个信标的编号，以及各个信标在其平面内的坐标。
进一步的，所述判断匹配数量最多的信标数，是否符合信标图形基准数量条件，包括，判断匹配数量最多的信标数，是否超过该信标图形中信标总数的有效比例。
本发明的另一个技术方案：一种信源图形化近场识别装置，包括：过滤模块，用于根据预先设置的过滤条件对信标信号进行过滤；匹配模块，用于将过滤后的信标与所有信标图形中的信标进行匹配，得到信标匹配成功数量最多的信标图形，以及与该信标图形匹配的信标数；以及，判断模块，用于判断与该信标图形匹配的信标数是否低于信标判断最低数量要求，如低于则丢弃所有过滤信标；如不低于，则判断与该信标图形匹配的信标数，是否符合信标图形基准数量条件；如果符合，则可直接确定目标位置在信标图形所在场景内；如果不符合，则通过信标信号的RSSI数值来估算与信标的距离，并通过多点算法来确定目标所在的位置，从而重构得到信号源组成的基本图形，快速识别区域。
进一步的，该装置，还包括搜索模块和解析模块；
其中，搜索模块，用于在对信标信号进行过滤之前，定时搜索信标射频源信号；
解析模块，用于对搜索到信标信号进行解析。
进一步的，该装置，还包括获取模块；
获取模块，用于在所述定时搜索信标射频源信号之前，从后台获取信标图形数据库；其中，信标图形数据库中包含信标图形信息。
进一步的，所述信标图形信息包括，信标图形的形状，信标图形中各个信标的编号，以及各个信标在其平面内的坐标。
进一步的，所述判断匹配数量最多的信标数，是否符合信标图形基准数量条件，包括，判断匹配数量最多的信标数，是否超过该信标图形中信标总数的一半。
本发明的有益效果为：本发明通过信标图形化组合，经过信源过滤与重构的方法来减弱信号源不稳定区域识别造成的影响，以及通过射频相对RSSI数值与初始图形匹配检测的机制来减弱差异性造成的影响。总体来说，信标本身和环境的各种不稳定性在本发明中通过图形化重构方法的处理，可以快速准确地完成区域目标识别。
本方案经过实际配置后在具体环境中实施时，相关图形坐标信息均已经落实到终端，不需要再进行后台的交互，算法都是本地化计算，加速识别效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为符合本发明优选实施例的信标工作原理示意图；
图2为符合本发明优选实施例的线形信标部署示例图；
图3为符合本发明优选实施例的矩形信标部署示例图；
图4为符合本发明优选实施例的圆形信标部署示例图；
图5为符合本发明优选实施例的不规则图形信标部署示例图；
图6为符合本发明优选实施例的信源图形化近场识别方法示意图；
图7为符合本发明优选实施例的不规则图形信标计算方式示例图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本发明作进一步说明。
实施例一
本发明基于信标的无线射频作为基本发射源，通过物理端适配环境进行动态配置，应用端可以快速识别，这样的场景可以店铺商品推介、广告精准推送等。
图1所示为本发明的信标工作原理示意图。
（1）物理上电1分钟内，允许通过配置工具进行连接配置系统参数，如广播发射间隔、发射功率强度、数据包内容、RSSI校准等的配置，其中RSSI校准根据应用场合完成设置。
（2）完成配置或者过了默认配置时间之后正常按照协议进行规定格式数据包的发送，比如UUID或者URL等等，同时发送完成之后进入睡眠低功耗模式。
（3）信标主控制器通过数模转换口读取电池电量，当电量达到预警阈值的时间隔时间段加入发送电量告警的数据包。直至用户更换电池，并且电池容量高于预警阈值时，不再发预警包。
实施例二
该实施例为信标图形化部署，信标在实际应用过程中部署的场景是各不相同的，可能是矩形开放式办公区、不规则线性商场、曲线型矿井等。因此部署最终的形态可能是一个点、一条直线、一个矩形、圆形或者不规则图形等，唯一共同的要求就是能排除各种环境盲源的干扰，准确、快速的识别正确的信源。图形部署主要步骤如下：
（1）分配区域的信标数量x和编号（比如信标点A：minor=49276、B：minor=49277、C：minor=49278、D：minor=49279、E：minor=49280）；
（2）设定区域的信标基准图形，图形中的信标处于同一平面内，且该平面和场景内的地面保持平行，且通过测量获取信标图形平面与场景内地面的距离h（比如定义1：线型；2：矩形；3：圆形；4：不规则图形）；
（3）根据信标在平面内的位置，设置信标的坐标信息；
{2，49276（a1,b1），49277（a2,b2），49278（a3,b3），49279（a4,b4）}
（4）检测并生成图形基准表，并将生成的图形基准表上传至后台服务器。
图2-图5，分别为线形、矩形、圆形，以及不规则图形的信标部署坐标示意图。
如图2所示，线形信标部署形成的信源图形坐标表为：{{0,0}，{0，AB}，{0，AC}，{0，AD}，{0，AE}…}；
如图3所示，矩形信标部署形成的信源图形坐标表为：{{0,0}，{0，CA}，{CD，0}，{CA，CD}}；
如图4所示，圆形信标部署形成的信源图形坐标表为：{{BC/2,0}，{0，BC/2}，{BC/2，BC}，{BC，BC/2}}；
如图5所示，不规则图形信标部署形成的信源图形坐标表为：{{0，0}，{Xb，Yb}，{Xc，Yc}，{Xd，Yd}，{Xe，Ye}}。
实施例三
如图6所述，本发明实现近场识别的设备是无线射频接收终端，比如手机、工卡等，无线射频接收终端启动开始，搜索无线射频发射包，并记录统计；
1）定时（比如3秒钟）搜索所有信标射频源信号，并对搜索到信标信号进行解析；
解析内容包括：本批信源信标的UUID和major（比如UUID = FDA50693-A4E2-4FB1-AFCF-C6EB07647825，major = 10106），以及信源的RSSI值；
2）根据预先设置的过滤条件对信标信号进行过滤，不符合条件的直接不记录统计：
过滤条件1：有效RSSI阈值（比如w>=-90dbm），过滤掉低于有效RSSI阈值的信号；
过滤条件2：接收到同一信标有效RSSI的次数，过滤掉低于有效次数的信标；
完成信源的粗识别，以上步骤的相关参数根据环境不同进行调整，环境因素包括响应速度、区域准确性、互干扰等。
3）将过滤后的信标与所有信标图形中的信标进行匹配，得到信标匹配成功数量最多的信标图形A，以及与该信标图形A匹配的信标数Zi；
其中，无线射频接收终端在定时搜索信标射频源信号之前，从后台获取信标图形数据库，信标图形相关信息来源于所述信标图形数据库；信标图形信息包括，信标图形的形状，信标图形中各个信标的编号，以及各个信标的坐标。
例如与信标图形A，一共匹配了4个信标，与信标图形B一共匹配了2个信标，与信标图形C一共匹配了1个信标，则信标匹配成功数量最多的信标图形是信标图形A，与该信标图形A匹配的信标数是4。
4）判断与该信标图形A匹配的信标数Zi是否低于信标判断最低数量要求，如低于则丢弃所有过滤信标；
例如当Zi<=2时，说明终端未进入场景，或当前存在较大干扰，将当前接收到的信标数据丢弃；此处设置信标判断最低数量要求为2，该最低数量要求还可以根据场景，以及每个图形的信标总数等因素进行调整；
5）如Zi不低于信标判断最低数量要求，则继续判断Zi是否符合信标图形基准数量条件；如果符合，则可直接确定目标位置在信标图形所在场景内；
当Zi>=(Xi/2+1)时，则可认为与该信标图形匹配的信标数符合信标图形基准数量条件，可直接确定目标位置在信标图形所在场景内；其中，Xi为该信标图形中的信标总数，信标总数最少设置为4；该判断条件不是绝对的限定条件，可根据场景布置信标的数量，场景干扰情况等因素进行设置；
6）如果2<Zi<(Xi/2+1)，则进行图形重构识别；
通过标准信号源的RSSI数值来估算目标所在距离，通过多点算法来计算所在的位置，从而重构得到信号源组成的基本图形，快速识别区域。
现以不规则图形为例，不规则图形的计算方式如图7所示；
假设过滤后的信标为信标A，信标B，信标D；根据信标A,B,D的RSSI值计算得到终端到信标A,B,D三点的距离为RA,RB,RD；信标A,B,D到终端所在平面的映射点分别为A1,B1,D1;终端到A1的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，其中h为信标到场景地面的高度，1.5为通常的终端到地面的高度；同理，终端到B1的距离为
Figure 283581DEST_PATH_IMAGE002
，终端到D1的距离为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
。
由于A1,B1,D1的坐标可以根据A,B,D的坐标得到，因此，终端相对于A1,B1,D1的位置可以确定，另外，根据A1,B1,D1的坐标，可以进行图形重构，得到C1,E1的坐标，也即可以得到终端相对于不规则图形的位置，从而识别出终端所处的区域。
本发明中的信标可集成到不同的形态的灯具当中，比如办公场所的平板灯、商场的筒灯、射灯，小区的室外庭院灯，信标外观上可以完全隐藏，尤其对于室外防水、防尘等问题都在灯本身解决掉了。信标可以使用灯具的电源进线供电，解决了现有技术中信标不能持续供电的问题。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种信源图形化近场识别方法，应用于信源图形化近场识别装置，其特征在于，包括：
根据预先设置的过滤条件对搜索到的信标信号进行过滤；
将过滤后的信标与所有信标图形中的信标进行匹配，得到信标匹配数量最多的信标图形，以及与该信标图形匹配的信标数；
判断与该信标图形匹配的信标数是否低于信标判断最低数量要求，如低于则丢弃所有过滤信标；
如不低于，则判断与该信标图形匹配的信标数，是否符合信标图形基准数量条件；
如果符合，则可直接确定目标位置在信标图形所在场景内；
如果不符合，则通过信标信号的RSSI数值来估算所述信源图形化近场识别装置与信标的距离，并通过多点算法确定目标所在的位置，以及重构得到信标组成的基本图形，快速识别目标区域。
2.如权利要求1所述的信源图形化近场识别方法，其特征在于：
在对信标信号进行过滤之前，定时搜索信标射频源信号，并对搜索到信标信号进行解析。
3.如权利要求2所述的信源图形化近场识别方法，其特征在于：
在所述定时搜索信标射频源信号之前，从后台获取信标图形数据库；其中信标图形数据库中包含信标图形信息。
4.如权利要求3所述的信源图形化近场识别方法，其特征在于：
所述信标图形信息包括，信标图形的形状，信标图形中各个信标的编号，以及各个信标在其平面内的坐标。
5.如权利要求1所述的信源图形化近场识别方法，其特征在于：
所述判断匹配数量最多的信标数，是否符合信标图形基准数量条件，包括，判断匹配数量最多的信标数，是否达到该信标图形中信标总数的有效比例。
6.如权利要求5所述的信源图形化近场识别方法，其特征在于：
所述判断匹配数量最多的信标数，是否达到该信标图形中信标总数的有效比例，包括，判断匹配数量最多的信标数，是否达到该信标图形中信标总数的一半。
7.一种信源图形化近场识别装置，包括：
过滤模块，用于根据预先设置的过滤条件对信标信号进行过滤；
匹配模块，用于将过滤后的信标与所有信标图形中的信标进行匹配，得到信标匹配成功数量最多的信标图形，以及与该信标图形匹配的信标数；
以及，判断模块，用于判断与该信标图形匹配的信标数是否低于信标判断最低数量要求，如低于则丢弃所有过滤信标，放弃本次搜索；
如不低于，则判断与该信标图形匹配的信标数，是否符合信标图形基准数量条件；
如果符合，则可直接确定目标位置在信标图形所在场景内；
如果不符合，则通过信标信号的RSSI数值来估算所述信源图形化近场识别装置与信标的距离，并通过多点算法来确定目标所在的位置，从而重构得到信标组成的基本图形，快速识别区域。
8.如权利要求7所述的信源图形化近场识别装置，其特征在于：
该装置，还包括搜索模块和解析模块；
其中，搜索模块，用于在对信标信号进行过滤之前，定时搜索信标射频源信号；
解析模块，用于对搜索到信标信号进行解析。
9.如权利要求8所述的信源图形化近场识别装置，其特征在于：
该装置，还包括获取模块；
获取模块，用于在所述定时搜索信标射频源信号之前，从后台获取信标图形数据库；其中，信标图形数据库中包含信标图形信息。
10.如权利要求9所述的信源图形化近场识别装置，其特征在于：
所述信标图形信息包括，信标图形的形状，信标图形中各个信标的编号，以及各个信标在其平面内的坐标。
11.如权利要求7所述的信源图形化近场识别装置，其特征在于：
所述判断匹配数量最多的信标数，是否符合信标图形基准数量条件，包括，判断匹配数量最多的信标数，是否超过该信标图形中信标总数的有效比例。
12.如权利要求11所述的信源图形化近场识别装置，其特征在于：
所述判断匹配数量最多的信标数，是否达到该信标图形中信标总数的有效比例，包括，
判断匹配数量最多的信标数，是否达到该信标图形中信标总数的一半。
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