CN109218983A - 一种定位方法及定位系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种定位方法及定位系统,该方法包括:布置至少三个测量节点;打开被测点WLAN热点,测量节点分别捕捉被测点WLAN信号;测量节点根据各自捕捉到的所述WLAN信号的强弱向靠近被测点的方向移动;测量节点在进入蓝牙信号覆盖范围时与被测点之间通过蓝牙建立通讯;每个测量节点通过蓝牙获取被测点地磁坐标;每个测量节点通过蓝牙及WLAN分别获取被测点RSSI值并融合;根据测量节点与被测点地磁坐标获取测距端与被测点之间的地磁距离,根据RSSI值获取测量节点与被测点的无线距离,对地磁距离与无线距离进行数据融合获得测距结果;根据测距结果以及各自测量节点的位置获得被测点位置。该方案解决了定位误差大的问题,提高了定位的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及地磁辅助RSSI(Received Signal Strength Indication)室内定位技术领域,尤其一种定位方法及定位系统。
背景技术
基于测距定位算法中,常采用到达角度AOA(Angle-of-Arrival)、到达时 间差DTOA(Difference Time Of Arrival)和RSSI(通过接收到的信号强弱测 定信号点与接收点的距离,进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术) 测距算法。其中,RSSI测距无需额外的硬件设备,依据收发两端的信号强度, 结合信道信号衰落模型,将信号强度转换成距离,在不依赖于外界设备,无 网的环境下,不仅能够用于平时的室内导航,也能够在用于应急救援环境中, 具有很大意义。
但在实际环境中,信道易受到多径效应、障碍物等外界环境因素影响。 现有的优化RSSI测距方法主要都是从RSSI本身入手降低环境因素的影响, 例如优化环境参数、对RSSI滤波进行数据预处理等干预方式,测距结果的准 确度不高。
发明内容
本发明提供一种定位方法及定位系统,用于克服现有技术中定位准确度 不高等缺陷,通过多个测距端进行距离测算和定位,然后对多个测距端的数 据进行融合,降低外界环境因素对信道造成的影响,提高定位的准确性。。
为实现上述目的,本发明提出一种定位方法,包括:
步骤1,布置至少三个测量节点;
步骤2,打开被测点WLAN(Wireless Local Area Networks)热点,所述 测量节点分别捕捉被测点WLAN信号;
步骤3,所述测量节点根据各自捕捉到的所述WLAN信号的强弱向靠近 所述被测点的方向移动;
步骤4,所述测量节点在进入蓝牙信号覆盖范围时与所述被测点之间通过 蓝牙建立通讯连接;
步骤5,每个所述测量节点通过蓝牙获取被测点的地磁坐标;每个所述测 量节点通过蓝牙及WLAN分别获取被测点的RSSI值并融合;
步骤6,根据所述测量节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取测距端与 被测点之间的地磁距离,根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的无线距离, 对所述地磁距离与所述无线距离进行数据融合获得测距结果;
步骤7,根据所有所述测量节点输出的测距结果以及各自测量节点的位置获得 被测点位置。
为实现本发明目的,本发明还提供一种定位系统,包括:
节点布置模块,用于布置至少三个测量节点;
捕捉模块,用于打开被测点WLAN热点,所述测量节点分别捕捉被测点 WLAN信号;
移动模块,用于所述测量节点根据各自捕捉到的所述WLAN信号的强弱 向靠近所述被测点的方向移动;
通讯模块,用于所述测量节点在进入蓝牙信号覆盖范围时与所述被测点 之间通过蓝牙建立通讯连接;
地磁及RSSI模块,用于每个所述测量节点通过蓝牙获取被测点的地磁坐 标;每个所述测量节点通过蓝牙及WLAN分别获取被测点的RSSI值并融合;
测距模块,用于根据所述测量节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取 测距端与被测点之间的地磁距离,根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的 无线距离,对所述地磁距离与所述无线距离进行数据融合获得测距结果;
位置模块,用于根据所有所述测量节点输出的测距结果以及各自测量节 点的位置获得被测点位置。
本发明提供的定位方法及定位系统,基于地磁辅助RSSI对室内进行测距, 在建立的地磁空间坐标系中,根据地磁匹配算法,获得待测距目标的地磁坐 标,根据待测距目标的地磁坐标,计算出待测距目标的地磁距离,与WLAN 和蓝牙数据融合得到的RSSI测距结果进行均值或加权平均值数据融合计算, 得到修正后的待测距目标间的距离,降低了无线测距因环境等诸多因素造成 的干扰误差,从而可以更精确地进行三边定位;此外融合传统的RSSI测距方 式和地磁信息,在室内建立出类似于经纬坐标系的地磁坐标系,其过程中无需借助外界设备和网路,只需利用到地磁传感器,便可进行楼宇室内的实时 测距,实际应用便捷,具有广泛适用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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,对于本领域普通技术人员来讲, 在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的 附图。
图1为发明实施例一提供的定位方法的流程图;
图2为实施例一中通过实验获取的WLAN信号强度和距离的关系图;
图3为实施例一中通过实验获取蓝牙信号强度和距离的关系图;
图4为实施例一中地磁辅助RSSI的室内测距的距离计算方式图;
图5为发明实施例二提供的定位系统的流程框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步 说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例, 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 作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明,本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、 后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位 置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应 地随之改变。
另外,在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的, 而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数 量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少 一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个, 三个等,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“连接”、“固定”等 应做广义理解,例如,“固定”可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或 成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过 中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系, 除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况 理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外,本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以 本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无 法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范 围之内。
本发明提出一种定位方法及定位系统。
实施例一
请参照图1,本发明提供一种定位方法,包括:
步骤1,布置至少三个测量节点;
步骤2,打开被测点WLAN热点,所述测量节点分别捕捉被测点WLAN 信号;
步骤3,所述测量节点根据各自捕捉到的所述WLAN信号的强弱向靠近 所述被测点的方向移动;
步骤4,所述测量节点在进入蓝牙信号覆盖范围时与所述被测点之间通过 蓝牙建立通讯连接;
步骤5,每个所述测量节点通过蓝牙获取被测点的地磁坐标;每个所述测 量节点通过蓝牙及WLAN分别获取被测点的RSSI值并融合;
步骤6,根据所述测量节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取测距端与 被测点之间的地磁距离,根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的无线距离, 对所述地磁距离与所述无线距离进行数据融合获得测距结果;
步骤7,根据所有所述测量节点输出的测距结果以及各自测量节点的位置 获得被测点位置。
本发明提供的定位方法基于地磁辅助RSSI对室内进行测距,在建立的地 磁空间坐标系中,根据地磁匹配算法,获得待测距目标的地磁坐标,根据待 测距目标的地磁坐标,计算出待测距目标的地磁距离,与WLAN(Wireless Local Area Networks)和蓝牙数据融合得到的RSSI测距结果进行均值或加权平 均值数据融合计算,得到修正后的待测距目标间的距离,降低了无线测距因 环境等诸多因素造成的干扰误差,从而可以更精确地进行三边定位;此外融 合传统的RSSI测距方式和地磁信息,在室内建立出类似于经纬坐标系的地磁坐标系,其过程中无需借助外界设备和网路,只需利用到地磁传感器,便可 进行楼宇室内的实时测距,实际应用便捷,具有广泛适用性。
优选地,所述步骤5中获取地磁坐标的方法包括:
步骤51A,获得当前位置的地磁信息,并结合当前位置所在楼宇中楼层 的标准地磁信息数据,获得当前位置所在楼宇中楼层的地磁初始坐标;
步骤52A,针对所述当前位置所在楼宇中的楼层,采用预设尺寸网格进 行划分,并基于所述楼层的地磁坐标系,获得当前位置所在楼宇中楼层的网 格划分坐标;
步骤53A,采用单个所述预设尺寸网格,同时囊括当前位置所在楼宇中 楼层的网格划分坐标与地磁坐标,则所述单个预设尺寸网格所覆盖的区域, 即当前位置所在楼宇中楼层的位置,作为地磁坐标。
优选地,所述步骤51A包括:
步骤S501,将终端首次进入室内的必经之处作为测试区,利用终端内置 的地磁传感器采集测试区地磁各分量,得到终端的测试值;
步骤S502,利用样条插值法对终端测试值各分量和总量进行插值,对样 条插值的结果进行相关性检验,判断终端测试值是否与测试区在室内标准地 磁数据库中的标准值正相关且显著,若是则进入下一步;
步骤S503,将所述样条插值结果中的地磁总量作为因变量,测试区在室 内标准地磁数据库中的地磁总量作为自变量,建立回归模型,获得回归系数;
步骤S504,对回归系数进行检验,判断回归系数是否显著,若是则进入 下一步;
步骤S505,调用室内标准地磁数据库中的所有地磁总量,根据回归模型 反解出适应于终端在室内的地磁总量;
步骤S506,设定地磁总量阈值,利用终端内置的地磁传感器实时采集用 户当前所在位置的地磁分量并求得总量,计算该总量与步骤S505反解出的地 磁总量之间的差值,将差值小于地磁总量阈值对应的坐标作为初选坐标;
步骤S507,根据初选坐标在室内标准地磁数据库中的标准值及在步骤 S501得到的终端测试值,对地磁各个分量建立回归模型,计算得到各个分量 对应的回归系数;
步骤S508,根据各分量的回归模型,将初选坐标在室内标准地磁数据库 中对应的地磁分量转化为适应于终端在室内的地磁分量;
步骤S509,对初选坐标,计算步骤S508转化得到的地磁分量与终端内置 的地磁传感器测得的地磁分量之间的相似度;将步骤S505反解出的地磁总量 与终端内置的地磁传感器测得的地磁总量之间的差值归一化,并计算权重;
步骤S510,对初选坐标,利用步骤S509得到的相似度与权重相乘,得到 加权相似度,将最小的加权相似度对应的坐标作为地磁初始坐标。
优选地,所述步骤5中获取RSSI值的方法包括:
步骤51B,每个所述测量节点通过蓝牙及WLAN获取被测点的RSSI值;
步骤52B,采用高斯滤波法对所述RSSI值进行过滤,以滤除偏离真实值 的RSSI值;
室内环境复杂多变,路径传播、信号衰减等都会导致RSSI产生误差。RSSI 随机分布模型近似于高斯模型,因此采用高斯滤波可以滤除小概率出现的 RSSI,从而较好地拟合RSSI趋势,公式如下:
其中m为该点获取的RSSI数量。
得到u和σ2之后,计算f(RSSI),公式如下:
高斯滤波对偏离于真实值具有有效过滤性;
步骤53B,采用Elman神经网络融合通过蓝牙获取经所述步骤52B处理 的RSSI值和通过WLAN获取经所述步骤52B处理的RSSI值,以稳定输出的 RSSI值。
但为了解决信号波动问题,我们基于ELman神经网络对采样数据进行预 处理,使得采样数据稳定输出。ELman神经网络是基于BP神经网络的基础 上,提出的动态递归神经网络。我们对一个采集点进行验证,发现原先波动 的数据以一个很稳定的值输出。然而,基于安卓传感器开发的RSSI测距,受 环境影响很大,除了对信号优化外,单纯从一个测试的距离是不能直接作为 结果,对于RSSI测距,至少需要三台同样的方式测距结果,进行三边定位。
对WLAN的RSSI和蓝牙的RSSI和距离的关系分别作图,如图2和图3 所示。发现WLAN信号在较长的距离里RSSI变化趋势很缓慢,因此,无需 对WLAN的RSSI进行距离转换,只需根据信号强度判断出正在接近或者正 在远离被测距端。
步骤6中根据所述测量节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取测距端 与被测点之间的地磁距离,如下表所示:
室外地图测距的精准,因为有经纬度坐标作为参考系,到了室内,经纬 度坐标系也随着消失。惯导可实现室内外导航无缝对接,也可以基于步长进 行移动距离测定,但无法对两个不同物体间进行测距。而随着对地磁技术的 深入研究,其实地磁完全可以作为经纬度在室内延伸,地磁坐标的不同类似 于经纬度的不同,那么完全可以规划出基于地磁的两点间距离计算公式,公式 如下:
其中,Dis表示基于地磁的两点间距离,(x1,y1)表示被测点地磁坐标,(x2,y2)表示测距点地磁坐标。
优选地,所述步骤6中根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的无线距 离的方法包括:
步骤61,对所述RSSI值按照比例转换的方法将RSSI值之间的比例转换 为相应测量节点间距离的比例;
基于RSSI理论建立各所述测量节点与被测点之间的RSSI值r1、r2、r3, 则满足下面公式:
其中,m=10*n*lge,n为路径损失指数,H为以dB为单位的距所述被测点一 米处的接收信号强度,a、b、c分别为各测量节点与被测点之间的距离,由公 式(5)得出:
由公式(6)变形得出a、b、c之间的比例关系式:
则有:
步骤62,由所述比例获得测量节点与被测点的无线距离;
由公式(7)获得a、b、c的值。
步骤7,根据所有所述测量节点输出的测距结果以及各自测量节点的位置 获得被测点位置。如图4所示。在加入地磁信息坐标交互之后,对实际应用 的RSSI测距定位有明显的定位精度提升。
实施例二
请参照图5,在实施例一的基础上,本发明提供一种定位系统,包括节点 布置模块1、捕捉模块2、移动模块3、通讯模块4、地磁及RSSI模块5、测 距模块6、位置模块7,其中:节点布置模块1用于布置至少三个测量节点; 捕捉模块2用于打开被测点WLAN热点,所述测量节点分别捕捉被测点 WLAN信号;移动模块3用于所述测量节点根据各自捕捉到的所述WLAN信 号的强弱向靠近所述被测点的方向移动;通讯模块4用于所述测量节点在进 入蓝牙信号覆盖范围时与所述被测点之间通过蓝牙建立通讯连接;地磁及 RSSI模块5用于每个所述测量节点通过蓝牙获取被测点的地磁坐标;每个所 述测量节点通过蓝牙及WLAN分别获取被测点的RSSI值并融合;测距模块 6用于根据所述测量节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取测距端与被测 点之间的地磁距离,根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的无线距离,对 所述地磁距离与所述无线距离进行数据融合获得测距结果;位置模块7用于 根据所有所述测量节点输出的测距结果以及各自测量节点的位置获得被测点 位置。
优选地,所述地磁及RSSI模块5包括地磁坐标子模块51,所述地磁坐标 子模块51包括初始单元511,划分单元512,坐标单元513,其中初始单元 511用于获得当前位置的地磁信息,并结合当前位置所在楼宇中楼层的标准地 磁信息数据,获得当前位置所在楼宇中楼层的地磁初始坐标;划分单元512 用于针对所述当前位置所在楼宇中的楼层,采用预设尺寸网格进行划分,并 基于所述楼层的地磁坐标系,获得当前位置所在楼宇中楼层的网格划分坐标; 坐标单元513,用于采用单个所述预设尺寸网格,同时囊括当前位置所在楼宇中楼层的网格划分坐标与地磁坐标,则所述单个预设尺寸网格所覆盖的区域, 即当前位置所在楼宇中楼层的位置,作为地磁坐标。
优选地,所述初始单元511包括测试子单元501,插值子单元502,回归 子单元503,检验子单元504,反解子单元505,初选子单元506,回归系数 子单元507,转化子单元508,权重子单元509,初始坐标子单元510,其中: 测试子单元501,用于将终端首次进入室内的必经之处作为测试区,利用终端 内置的地磁传感器采集测试区地磁各分量,得到终端的测试值;插值子单元 502,用于利用样条插值法对终端测试值各分量和总量进行插值,对样条插值 的结果进行相关性检验;回归子单元503,用于在终端测试值与测试区在室内 标准地磁数据库中的标准值正相关且显著时,将所述样条插值结果中的地磁 总量作为因变量,测试区在室内标准地磁数据库中的地磁总量作为自变量, 建立回归模型,获得回归系数;检验子单元504,用于对回归系数的显著性进 行检验;反解子单元505,用于在回归系数显著时,调用室内标准地磁数据库 中的所有地磁总量,根据回归模型反解出适应于终端在室内的地磁总量;初 选子单元506,用于利用终端内置的地磁传感器实时采集当前所在位置的地磁 分量并求得总量,计算该总量与反解单元反解出的地磁总量之间的差值,将 差值小于地磁总量阈值对应的坐标作为初选坐标;回归系数子单元507,用于 根据初选坐标在室内标准地磁数据库中的标准值及在测试单元获得的测试 值,对地磁各个分量建立回归模型,计算得到各个分量对应的回归系数;转 化子单元508,用于根据各分量的回归模型,将初选坐标在室内标准地磁数据 库中对应的地磁分量转化为适应于终端在室内的地磁分量;权重子单元509, 用于针对初选坐标,计算转化子单元获得的地磁分量与终端内置的地磁传感 器测得的地磁分量之间的相似度;将反解单元获得的地磁总量与终端内置的 地磁传感器测得的地磁总量之间的差值归一化,并获得权重;初始坐标子单 元510,用于针对初选坐标,利用权重单元获得的相似度与权重相乘,得到加 权相似度,将最小的加权相似度对应的坐标作为地磁初始坐标。
优选地,所述地磁及RSSI模块5还包括信号获取子模块52,所述信号获 取子模块52包括RSSI获取单元521、滤波单元522、融合单元523,其中: RSSI获取单元521,用于每个所述测量节点通过蓝牙及WLAN获取被测点的 RSSI值;滤波单元522,用于采用高斯滤波法对所述RSSI值进行过滤,以滤 除偏离真实值的RSSI值;融合单元523,采用Elman神经网络融合每个所述 测量点通过蓝牙获取经所述滤波单元处理的RSSI值,采用Elman神经网络融合每个所述测量点通过WLAN获取经所述滤波单元处理的RSSI值,以稳定 输出的RSSI值。
优选地,所述测距模块6包括无线距离子模块61、地磁距离子模块62 和数据融合子模块63,其中:所述无线距离子模块61用于根据所述RSSI值 获取测量节点与被测点的无线距离,包括转换单元611、计算单元612;其中 转换单元611用于对所述RSSI值按照比例转换的方法将RSSI值之间的比例 转换为相应测量节点间距离的比例;计算单元612用于根据所述比例计算获 得测量节点与被测点的无线距离;所述地磁距离子模块62用于根据所述测量 节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取测距端与被测点之间的地磁距离; 所述数据融合子模块63用于对所述地磁距离与所述无线距离进行平均值或加 权平均值数据融合获得测距结果。
定位系统的实施参照上述定位方法的实施例。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围, 凡是在本发明的发明构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构 变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范 围内。
Claims (10)
1.一种定位方法,其特征在于,包括:
步骤1,布置至少三个测量节点;
步骤2,打开被测点WLAN热点,所述测量节点分别捕捉被测点WLAN信号;
步骤3,所述测量节点根据各自捕捉到的所述WLAN信号的强弱向靠近所述被测点的方向移动;
步骤4,所述测量节点在进入蓝牙信号覆盖范围时与所述被测点之间通过蓝牙建立通讯连接;
步骤5,每个所述测量节点通过蓝牙获取被测点的地磁坐标;每个所述测量节点通过蓝牙及WLAN分别获取被测点的RSSI值并融合;
步骤6,根据所述测量节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取测距端与被测点之间的地磁距离,根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的无线距离,对所述地磁距离与所述无线距离进行数据融合获得测距结果;
步骤7,根据所有所述测量节点输出的测距结果以及各自测量节点的位置获得被测点位置。
2.根据权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述步骤5中获取地磁坐标的方法包括:
步骤51A,获得当前位置的地磁信息,并结合当前位置所在楼宇中楼层的标准地磁信息数据,获得当前位置所在楼宇中楼层的地磁初始坐标;
步骤52A,针对所述当前位置所在楼宇中的楼层,采用预设尺寸网格进行划分,并基于所述楼层的地磁坐标系,获得当前位置所在楼宇中楼层的网格划分坐标;
步骤53A,采用单个所述预设尺寸网格,同时囊括当前位置所在楼宇中楼层的网格划分坐标与地磁坐标,则所述单个预设尺寸网格所覆盖的区域,即当前位置所在楼宇中楼层的位置,作为地磁坐标。
3.根据权利要求2所述的定位方法,其特征在于,所述步骤51A包括:
步骤S501,将终端首次进入室内的必经之处作为测试区,利用终端内置的地磁传感器采集测试区地磁各分量,得到终端的测试值;
步骤S502,利用样条插值法对终端测试值各分量和总量进行插值,对样条插值的结果进行相关性检验,判断终端测试值是否与测试区在室内标准地磁数据库中的标准值正相关且显著,若是则进入下一步;
步骤S503,将所述样条插值结果中的地磁总量作为因变量,测试区在室内标准地磁数据库中的地磁总量作为自变量,建立回归模型,获得回归系数;
步骤S504,对回归系数进行检验,判断回归系数是否显著,若是则进入下一步;
步骤S505,调用室内标准地磁数据库中的所有地磁总量,根据回归模型反解出适应于终端在室内的地磁总量;
步骤S506,设定地磁总量阈值,利用终端内置的地磁传感器实时采集用户当前所在位置的地磁分量并求得总量,计算该总量与步骤S505反解出的地磁总量之间的差值,将差值小于地磁总量阈值对应的坐标作为初选坐标;
步骤S507,根据初选坐标在室内标准地磁数据库中的标准值及在步骤S501得到的终端测试值,对地磁各个分量建立回归模型,计算得到各个分量对应的回归系数;
步骤S508,根据各分量的回归模型,将初选坐标在室内标准地磁数据库中对应的地磁分量转化为适应于终端在室内的地磁分量;
步骤S509,对初选坐标,计算步骤S508转化得到的地磁分量与终端内置的地磁传感器测得的地磁分量之间的相似度;将步骤S505反解出的地磁总量与终端内置的地磁传感器测得的地磁总量之间的差值归一化,并计算权重;
步骤S510,对初选坐标,利用步骤S509得到的相似度与权重相乘,得到加权相似度,将最小的加权相似度对应的坐标作为地磁初始坐标。
4.如权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述步骤5中获取RSSI值的方法包括:
步骤51B,每个所述测量节点通过蓝牙及WLAN获取被测点的RSSI值;
步骤52B,采用高斯滤波对所述RSSI值进行过滤,以滤除偏离真实值的RSSI值;
步骤53B,采用Elman神经网络融合通过蓝牙获取经所述步骤52B处理的RSSI值和通过WLAN获取经所述步骤52B处理的RSSI值,以稳定输出的RSSI值。
5.如权利要求1~4任一项所述的定位方法,其特征在于,所述步骤6中根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的无线距离的方法包括:
步骤61,对所述RSSI值按照比例转换的方法将RSSI值之间的比例转换为相应测量节点间距离的比例;
步骤62,由所述比例获得测量节点与被测点的无线距离。
6.一种定位系统,其特征在于,包括:
节点布置模块,用于布置至少三个测量节点;
捕捉模块,用于打开被测点WLAN热点,所述测量节点分别捕捉被测点WLAN信号;
移动模块,用于所述测量节点根据各自捕捉到的所述WLAN信号的强弱向靠近所述被测点的方向移动;
通讯模块,用于所述测量节点在进入蓝牙信号覆盖范围时与所述被测点之间通过蓝牙建立通讯连接;
地磁及RSSI模块,用于每个所述测量节点通过蓝牙获取被测点的地磁坐标;每个所述测量节点通过蓝牙及WLAN分别获取被测点的RSSI值并融合;
测距模块,用于根据所述测量节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取测距端与被测点之间的地磁距离,根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的无线距离,对所述地磁距离与所述无线距离进行数据融合获得测距结果;
位置模块,用于根据所有所述测量节点输出的测距结果以及各自测量节点的位置获得被测点位置。
7.如权利要求6所述的定位系统,其特征在于,所述地磁及RSSI模块包括地磁坐标子模块,所述地磁坐标子模块包括:
初始单元,用于获得当前位置的地磁信息,并结合当前位置所在楼宇中楼层的标准地磁信息数据,获得当前位置所在楼宇中楼层的地磁初始坐标;
划分单元,用于针对所述当前位置所在楼宇中的楼层,采用预设尺寸网格进行划分,并基于所述楼层的地磁坐标系,获得当前位置所在楼宇中楼层的网格划分坐标;
坐标单元,用于采用单个所述预设尺寸网格,同时囊括当前位置所在楼宇中楼层的网格划分坐标与地磁坐标,则所述单个预设尺寸网格所覆盖的区域,即当前位置所在楼宇中楼层的位置,作为地磁坐标。
8.根据权利要求7所述的定位系统,其特征在于,所述初始单元包括:
测试子单元,用于将终端首次进入室内的必经之处作为测试区,利用终端内置的地磁传感器采集测试区地磁各分量,得到终端的测试值;
插值子单元,用于利用样条插值法对终端测试值各分量和总量进行插值,对样条插值的结果进行相关性检验;
回归子单元,用于在终端测试值与测试区在室内标准地磁数据库中的标准值正相关且显著时,将所述样条插值结果中的地磁总量作为因变量,测试区在室内标准地磁数据库中的地磁总量作为自变量,建立回归模型,获得回归系数;
检验子单元,用于对回归系数的显著性进行检验;
反解子单元,用于在回归系数显著时,调用室内标准地磁数据库中的所有地磁总量,根据回归模型反解出适应于终端在室内的地磁总量;
初选子单元,用于利用终端内置的地磁传感器实时采集当前所在位置的地磁分量并求得总量,计算该总量与反解单元反解出的地磁总量之间的差值,将差值小于地磁总量阈值对应的坐标作为初选坐标;
回归系数子单元,用于根据初选坐标在室内标准地磁数据库中的标准值及在测试单元获得的测试值,对地磁各个分量建立回归模型,计算得到各个分量对应的回归系数;
转化子单元,用于根据各分量的回归模型,将初选坐标在室内标准地磁数据库中对应的地磁分量转化为适应于终端在室内的地磁分量;
权重子单元,用于针对初选坐标,计算转化子单元获得的地磁分量与终端内置的地磁传感器测得的地磁分量之间的相似度;将反解子单元获得的地磁总量与终端内置的地磁传感器测得的地磁总量之间的差值归一化,并获得权重;
初始坐标子单元,用于针对初选坐标,利用权重单元获得的相似度与权重相乘,得到加权相似度,将最小的加权相似度对应的坐标作为地磁初始坐标。
9.如权利要求6所述的定位系统,其特征在于,所述地磁及RSSI还包括信号获取子模块,所述信号获取子模块包括:
RSSI获取单元,用于每个所述测量节点通过蓝牙及WLAN获取被测点的RSSI值;
滤波单元,用于采用高斯滤波法对所述RSSI值进行过滤,以滤除偏离真实值的RSSI值;
融合单元,采用Elman神经网络融合每个所述测量点通过蓝牙获取经所述滤波单元处理的RSSI值,采用Elman神经网络融合每个所述测量点通过WLAN获取经所述滤波单元处理的RSSI值,以稳定输出的RSSI值。
10.如权利要求6~9任一项所述的定位系统,其特征在于,所述测距模块包括无线距离子模块、地磁距离子模块和数据融合子模块,其中:用于,
所述无线距离子模块,用于根据所述RSSI值获取测量节点与被测点的无线距离,包括:
转换单元,用于对所述RSSI值按照比例转换的方法将RSSI值之间的比例转换为相应测量节点间距离的比例;
计算单元,用于根据所述比例计算获得测量节点与被测点的无线距离;
所述地磁距离子模块,用于根据所述测量节点的地磁坐标与被测点的地磁坐标获取测距端与被测点之间的地磁距离;
所述数据融合子模块,用于对所述地磁距离与所述无线距离进行平均值或加权平均值数据融合获得测距结果。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109640255A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-04-16 | 电子科技大学 | 位置指纹室内定位系统及方法 |
CN110062326A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-07-26 | 上海交通大学 | 一种车用蓝牙智能钥匙的定位与内外部辨识方法 |
CN110798806A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-14 | 武汉科技大学 | 一种基于地磁强度的卡尔曼滤波室内轨迹跟踪算法 |
CN111194000A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-22 | 东南大学 | 基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法与系统 |
CN111417066A (zh) * | 2020-03-05 | 2020-07-14 | 滴图(北京)科技有限公司 | 定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN113720333A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-30 | 中山大学 | 一种基于图注意力网络的室内多点协同定位方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103630873A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-03-12 | 厦门雅迅网络股份有限公司 | 融合地磁场与wifi信号的室内定位方法 |
US20140206381A1 (en) * | 2011-10-31 | 2014-07-24 | Panasonic Corporation | Position estimation device, position estimation method, program, and integrated circuit |
CN205283825U (zh) * | 2015-12-25 | 2016-06-01 | 杭州万向职业技术学院 | 一种基于地磁的室内定位装置 |
CN105704669A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-06-22 | 上海智向信息科技有限公司 | 基于可穿戴设备的用户定位方法及系统 |
CN106979778A (zh) * | 2016-01-15 | 2017-07-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种定位方法、装置和移动终端 |
CN107339990A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-11-10 | 北京邮电大学 | 多模式融合定位系统及方法 |
CN107635204A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-01-26 | 深圳大学 | 一种运动行为辅助的室内融合定位方法及装置、存储介质 |
CN107783119A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-03-09 | 大连楼兰科技股份有限公司 | 应用在避障系统中的决策融合方法 |
CN107783106A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-03-09 | 大连楼兰科技股份有限公司 | 无人机与障碍物之间的数据融合方法 |
-
2018
- 2018-06-28 CN CN201810686267.9A patent/CN109218983B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140206381A1 (en) * | 2011-10-31 | 2014-07-24 | Panasonic Corporation | Position estimation device, position estimation method, program, and integrated circuit |
CN103630873A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-03-12 | 厦门雅迅网络股份有限公司 | 融合地磁场与wifi信号的室内定位方法 |
CN205283825U (zh) * | 2015-12-25 | 2016-06-01 | 杭州万向职业技术学院 | 一种基于地磁的室内定位装置 |
CN106979778A (zh) * | 2016-01-15 | 2017-07-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种定位方法、装置和移动终端 |
CN105704669A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-06-22 | 上海智向信息科技有限公司 | 基于可穿戴设备的用户定位方法及系统 |
CN107783119A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-03-09 | 大连楼兰科技股份有限公司 | 应用在避障系统中的决策融合方法 |
CN107783106A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-03-09 | 大连楼兰科技股份有限公司 | 无人机与障碍物之间的数据融合方法 |
CN107339990A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-11-10 | 北京邮电大学 | 多模式融合定位系统及方法 |
CN107635204A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-01-26 | 深圳大学 | 一种运动行为辅助的室内融合定位方法及装置、存储介质 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109640255A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-04-16 | 电子科技大学 | 位置指纹室内定位系统及方法 |
CN109640255B (zh) * | 2019-01-25 | 2020-12-15 | 电子科技大学 | 位置指纹室内定位系统及方法 |
CN110062326A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-07-26 | 上海交通大学 | 一种车用蓝牙智能钥匙的定位与内外部辨识方法 |
CN110062326B (zh) * | 2019-04-08 | 2021-02-09 | 上海交通大学 | 一种车用蓝牙智能钥匙的定位与内外部辨识方法 |
CN110798806A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-14 | 武汉科技大学 | 一种基于地磁强度的卡尔曼滤波室内轨迹跟踪算法 |
CN111194000A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-22 | 东南大学 | 基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法与系统 |
CN111194000B (zh) * | 2020-01-07 | 2021-01-26 | 东南大学 | 基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法与系统 |
CN111417066A (zh) * | 2020-03-05 | 2020-07-14 | 滴图(北京)科技有限公司 | 定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN113720333A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-30 | 中山大学 | 一种基于图注意力网络的室内多点协同定位方法 |
CN113720333B (zh) * | 2021-08-16 | 2023-04-28 | 中山大学 | 一种基于图注意力网络的室内多点协同定位方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109218983B (zh) | 2020-09-18 |
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