CN109246601A - 一种无线网络的定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无线网络的定位方法及装置，该方法包括：获取至少一个无线接入点AP输入的测距数据组；每个测试数据组包括所述AP当前的底噪信息和待定位终端发送报文的信号强度RSSI；结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组；若有效测距数据组的个数不小于第一阈值，则对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组；判断所述算法数据组的个数是否大于第二阈值；若大于，则对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置；若不大于，则对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置。本发明实施例能够解决现有技术中定位实现复杂、精度较低问题。

Description

一种无线网络的定位方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤指一种无线网络的定位方法及装置。
背景技术
目前无线定位方法主要分为以下几类：利用信号的到达时间(Time Of Arrival，TOA)，利用信号到达时间差定位(Time Difference of Arrival，TDOA)，利用信号的接收强度(Received Signal Strengths Indication,RSSI)，利用信号到达角度(Angle ofArrival，AOA)，利用信道状态信息(Channel State Information， CSI)，以及利用指纹进行定位。
下面对每种定位方法进行具体说明：
TOA定位：该技术要求各个设备(包括基站和移动台)之间要有精确的时钟同步，利用目标与测量装置之间无线信号的传播时间进行测距。由于无线射频信号的传播速度接近光速，很小的时间误差，距离的偏差就很大。
TDOA定位：该方式是对信号到达时间的改进，其基本思想是基于测量信号到达多个测量装置的时间差值来判断移动目标的位置坐标，利用双曲线模型来计算移动目标的位置坐标。与TOA定位相比，它的主要好处是不需要精确地求得基站和移动台的响应和处理时延，但是这种方法要求所有参与测量的基站的时钟是严格同步的。
AOA定位：由阵列天线测量到移动目标发射的无线射频信号，来判断移动目标的所在的方向，从而实现根据信号到达的角度来进行定位。对硬件的要求很高，需要复杂的硬件设备。
RSSI：结合无线信号传播模型的复杂性，将信号强度转化为距离，该方法的特点为简单易实现，但是定位的精度一般都比较低。
CSI定位：一种基于物理层的根据接收到的信道的状态信息变化，如相位振幅等来进行测距的方法。CSI可以看成是整个无线信道的频域冲激响应，通过特定的算法，将频域冲激响应转换成时域信号，从时域信号的脉冲位置可以计算出发送者和接收者间的距离。真实场景中的无线信号传输都是通过多条径到达目的地的，CSI定位的目标就是从CSI信息中还原出信号传输的多径信息，进而通过多径信息求出实际距离。该方法的弊端在于终端和基站需要同步CSI，无法单侧完成测距。
指纹定位：它为不同位置发出的信号特征参数建立数据库，通过将实际接收信号与数据库中的信号特征参数进行对比来实现移动目标的定位。指纹定位的实施一般可分为两个阶段：第一阶段为训练阶段，也叫离线阶段，其主要工作是采集所需定位区域内各个参考节点的信号特征参数，如信号强度，将一组指纹信息对应一个特定的位置，形成位置指纹数据库。第二阶段为定位阶段，也称在线阶段，利用接收机测量接收信号的对应参数，采用匹配算法来确定数据库中哪组数据与之相匹配，从而得出目标的实际位置，此方法的弊端在于阶段一离线阶段的采集指纹较为繁琐，且易受环境变化，需要重新采集指纹信息并入库。
现有主要定位技术采用三点定位，通过任意的测距方式，如 TOA,TDOA,RSSI,CSI，得到测距后，确定移动台的位置一般采用三点定位的方法，在二维空间的位置需要3次测量，在三维空间的位置需要4次测量。基站与移动台之间的距离估计值为d，则移动台可以被定位在以基站为中心、半径为d的圆上；第二次测量将其定位在2个圆相交的圆弧里；第三次测量就锁定了移动台的位置。
然而，测距往往是有偏差的，通过连立多组测距得到测距方程组，直接求解往往是无准确解的；工程上一般通过线性最小二乘法，实现待定位终端的定位。而传统线性最小二乘法对异常测距敏感，当测距偏差较大，定位效果精度较低。
发明内容
本发明实施例提供一种无线网络的定位方法及装置，用以解决现有技术中定位实现复杂、精度较低问题。
一种无线网络的定位方法，包括，
获取至少一个无线接入点AP输入的测距数据组；每个测试数据组包括所述AP当前的底噪信息和待定位终端发送报文的信号强度RSSI；
结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组；
若有效测距数据组的个数不小于第一阈值，则对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组；
判断所述算法数据组的个数是否大于第二阈值；
若大于，则对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置；若不大于，则对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置。
进一步地，所述方法，还包括：
若有效测距数据组的个数小于第一阈值，则继续获取至少一个AP输入的测距数据组。
其中，所述结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组，包括：
将所述测距数据组中RSSI小于预设RSSI阈值的测距数据组剔除，得到第一测距数据组；
将所述第一测距数据组中底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组剔除，得到有效测距数据组。
其中，所述对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组，包括：
将所述有效测距数据组中的RSSI转换为所述待定位终端到对应AP的距离；
根据所述底噪信息设置所述距离的测距可靠度，得到设置有测距可靠度的算法数据组，其中，高底噪信息对应的测距可靠度不低于低底噪信息对应的测距可靠度。
其中，所述对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置，包括：
根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi) 表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n× 3矩阵，第i行为[-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵： B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素 X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
利用公式ΔX＝(DTWD)-1DTWC确定估值偏差ΔX；其中，ΔX为2×1向量，D 为N×2的矩阵，第i行为[-2*(X(1)-xi),-2*(X(2)-yi)]，C为n×1向量，C 的第i个元素为： di*di-X(1)*X(1)-X(2)*X(2)-xi*xi-yi*yi+2X(1)*xi+2X(2)*yi； X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标 (x，y)：x＝X(1)-ΔX(1)，y＝X(2)-ΔX(2)；△X(1)表示△X向量的第一个元素，△X(2)表示△X向量的第二个元素。
其中，所述对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置，包括：
根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi) 表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n× 3矩阵，第i行为[-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵： B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素 X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
获取距离所述待定位终端最近的AP的坐标APk(xk，yk)和测距dk；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标 (x，y)：x＝xk+(X(1)-xk)/Dis*dk，y＝yk+(X(2)-yk)/Dis*dk， Dis＝sqrt((X(1)-xk)*(X(1)-xk)+(X(2)-yk)*(X(2)-yk))；其中，X(1)表示 X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素，Sqrt表示取开平方根运算函数。
一种无线网络的定位装置，包括：获取单元、过滤单元、预处理单元、算法单元；其中，
所述获取单元，用于获取至少一个无线接入点AP输入的测距数据组；每个测试数据组包括所述AP当前的底噪信息和待定位终端发送报文的信号强度 RSSI；
所述过滤单元，用于结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组；
所述预处理单元，用于若有效测距数据组的个数不小于第一阈值，则对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组；
所述算法单元，用于判断所述算法数据组的个数是否大于第二阈值；若大于，则对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置；若不大于，则对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置。
进一步地，所述获取单元，还用于若有效测距数据组的个数小于第一阈值，则继续获取至少一个AP输入的测距数据组。
其中，所述过滤单元，具体用于将所述测距数据组中RSSI小于预设RSSI 阈值的测距数据组剔除，得到第一测距数据组；将所述第一测距数据组中底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组剔除，得到有效测距数据组。
其中，所述预处理单元，具体用于将所述有效测距数据组中的RSSI转换为所述待定位终端到对应AP的距离；根据所述底噪信息设置所述距离的测距可靠度，得到设置有测距可靠度的算法数据组，其中，高底噪信息对应的测距可靠度不低于低底噪信息对应的测距可靠度。
其中，所述算法单元，具体用于根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n 表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3矩阵，第i行为 [-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵： B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素 X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
利用公式ΔX＝(DTWD)-1DTWC确定估值偏差ΔX；其中，ΔX为2×1向量，D 为N×2的矩阵，第i行为[-2*(X(1)-xi),-2*(X(2)-yi)]，C为n×1向量，C 的第i个元素为： di*di-X(1)*X(1)-X(2)*X(2)-xi*xi-yi*yi+2X(1)*xi+2X(2)*yi； X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标 (x，y)：x＝X(1)-ΔX(1)，y＝X(2)-ΔX(2)；△X(1)表示△X向量的第一个元素，△X(2)表示△X向量的第二个元素。
其中，所述算法单元，具体用于根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n 表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3矩阵，第i行为 [-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵： B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素 X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
获取距离所述待定位终端最近的AP的坐标APk(xk，yk)和测距dk；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标(x，y)：x＝xk+(X(1)-xk)/Dis*dk，y＝yk+(X(2)-yk)/Dis*dk， Dis＝sqrt((X(1)-xk)*(X(1)-xk)+(X(2)-yk)*(X(2)-yk))；其中，X(1)表示 X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素，Sqrt表示取开平方根运算函数。
本发明有益效果如下：
本发明实施例提供的无线网络的定位方法及装置，通过获取AP采集的待定位终端发送的RSSI，并结合底噪信息进行过滤，当得到的有效测距数据组不小于第一阈值时，预处理所述有效测距数据组得到算法数据组，并根据算法数据组的个数自适应选定不同的算法进行定位计算，得到待定位终端的位置，本发明实施例仅通过基于RSSI和底噪信息作为输入，无需额外的物理器件支持，实现较为简单且成本较低，通过算法实现定位终端的位置确定，能够满足高精度的定位要求。
附图说明
图1为本发明实施例中无线网络的定位方法的流程图；
图2为图1所示方法中步骤105的具体实现流程图；
图3为图1所示方法中步骤106的具体实现流程图；
图4为本发明实施例中无线网络的定位装置的结构示意图。
具体实施方式
针对现有技术中存在的定位实现复杂、精度较低的问题，本发明实施例提供的无线网络的定位方法，通过获取AP采集的待定位终端发送的RSSI，并结合底噪信息进行过滤，当得到的有效测距数据组不小于第一阈值时，预处理所述有效测距数据组得到算法数据组，并根据算法数据组的个数自适应选定不同的算法进行定位计算，得到待定位终端的位置。本发明方法的流程如图1所示，执行步骤如下：
步骤101，获取至少一个无线接入点AP输入的测距数据组；每个测试数据组包括所述AP当前的底噪信息和待定位终端发送报文的信号强度RSSI；
这里，由于终端的发射能力有限，其发出的信号以终端为圆心，向周围辐射，如此该终端周围的AP则能感知到该信号；信号辐射到达一定距离，信号能量会衰减完毕。本发明实施例中，能够感知到待定位终端发送报文的AP接收待定位终端发送的报文，并从所述报文中提取信号强度RSSI。
步骤102，结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组；
具体地，将所述测距数据组中RSSI小于预设RSSI阈值的测距数据组剔除，得到第一测距数据组；这里，RSSI小于预设RSSI阈值，表明衰减较大，说明终端和AP之间可能存在障碍物，或者终端和AP之间距离较远，测距偏差相对较大，即该测距数据组误差较大。
将所述第一测距数据组中底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组剔除，得到有效测距数据组；这里，因为底噪过大，表示环境干扰大，这样得到的测距信息偏差相对大，底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组偏差较大。
步骤103，若有效测距数据组的个数不小于第一阈值，则对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组；
这里，若有效测距数据组的个数小于第一阈值，则继续获取至少一个AP 输入的测距数据组。
所述预处理包括：将所述有效测距数据组中的RSSI转换为所述待定位终端到对应AP的距离；具体地，根据无线衰减模型，将RSSI转化为待定位终端到对应AP的距离；例如：转换之后，n个ap所对应的n组距离记为d1,d2,...dn；
根据所述底噪信息设置所述距离的测距可靠度，得到设置有测距可靠度的算法数据组，其中，高底噪信息对应的测距可靠度不低于低底噪信息对应的测距可靠度；这里，N组距离对应的可靠度记为w1,w2,...wn，可靠度的设置可根据对应AP的底噪信息设置，原则上只需满足底噪高的测距可靠度不得低于底噪低的测距可靠度即可，一般地，可设置w1＝w2＝...＝wn，如果将此专利应用于蓝牙定位，只需另w1＝w2＝...＝wn。
步骤104，判断所述算法数据组的个数是否大于第二阈值；若大于，则执行步骤105，若不大于，则执行步骤106；
这里，根据算法数据组的个数进行自适应算法选择，以更为精准地进行定位。
所述第二阈值可根据实际系统环境及进度要求进行设定，优选为4；
步骤105，若大于，则对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置；
这里，当提供的测距数据组数量较多时，能够有效地进行算法校验和纠偏，因此针对较多输入的情况，即当算法数据组大于第二阈值时，执行带权误差校准算法进行定位。
步骤106，若不大于，则对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置。
由于影响无线信号强度波动的因素较多，当提供的测距数据组较少时，是无法有效进行校验和纠偏，因此，当算法数据组不大于第二阈值时，执行带权最近中心校准算法进行定位。
具体地，步骤105，对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置的具体实现流程参见图2，包括：
步骤1051，根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；
其中，n表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3 矩阵，第i行为[-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
步骤1052，利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；
其中，B为n×n对角阵矩阵：B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数， w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
步骤1053，进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY；
其中，X向量的前两个元素X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
步骤1054，利用公式ΔX＝(DTWD)-1DTWC确定估值偏差ΔX；
其中，ΔX为2×1向量，D为N×2的矩阵，第i行为 [-2*(X(1)-xi),-2*(X(2)-yi)]，C为n×1向量，C的第i个元素为： di*di-X(1)*X(1)-X(2)*X(2)-xi*xi-yi*yi+2X(1)*xi+2X(2)*yi； X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素；
步骤1055，根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标(x，y)：x＝X(1)-ΔX(1)，y＝X(2)-ΔX(2)；
△X(1)表示△X向量的第一个元素，△X(2)表示△X向量的第二个元素。
具体地，步骤106，对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置的具体实现流程参见图3，包括：
步骤1061，根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；
其中，n表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3 矩阵，第i行为[-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
步骤1062，利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；
其中，B为n×n对角阵矩阵：B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数， w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
步骤1063，进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY；
其中，X向量的前两个元素X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
步骤1064，获取距离所述待定位终端最近的AP的坐标APk(xk，yk)和测距dk；
步骤1065，根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标(x，y)：x＝xk+(X(1)-xk)/Dis*dk， y＝yk+(X(2)-yk)/Dis*dk， Dis＝sqrt((X(1)-xk)*(X(1)-xk)+(X(2)-yk)*(X(2)-yk))；
其中，X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素，Sqrt 表示取开平方根运算函数。
基于同一发明构思，本发明实施例提供一种无线网络的定位装置，结构如图4所示，包括：获取单元41、过滤单元42、预处理单元43、算法单元44；其中，
所述获取单元41，用于获取至少一个无线接入点AP输入的测距数据组；每个测试数据组包括所述AP当前的底噪信息和待定位终端发送报文的信号强度RSSI；这里，由于终端的发射能力有限，其发出的信号以终端为圆心，向周围辐射，如此该终端周围的AP则能感知到该信号；信号辐射到达一定距离，信号能量会衰减完毕。本发明实施例中，能够感知到待定位终端发送报文的 AP接收待定位终端发送的报文，并从所述报文中提取信号强度RSSI。
所述过滤单元42，用于结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组；
所述预处理单元43，用于若有效测距数据组的个数不小于第一阈值，则对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组；
所述算法单元44，用于判断所述算法数据组的个数是否大于第二阈值；若大于，则对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置；若不大于，则对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置。
其中，所述获取单元41，还用于若有效测距数据组的个数小于第一阈值，则继续获取至少一个AP输入的测距数据组。
其中，所述过滤单元42，具体用于将所述测距数据组中RSSI小于预设RSSI 阈值的测距数据组剔除，得到第一测距数据组；将所述第一测距数据组中底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组剔除，得到有效测距数据组。将所述测距数据组中RSSI小于预设RSSI阈值的测距数据组剔除，得到第一测距数据组；这里，RSSI小于预设RSSI阈值，表明衰减较大，说明终端和AP之间可能存在障碍物，或者终端和AP之间距离较远，测距偏差相对较大，即该测距数据组误差较大。将所述第一测距数据组中底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组剔除，得到有效测距数据组；这里，因为底噪过大，表示环境干扰大，这样得到的测距信息偏差相对大，底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组偏差较大。
其中，所述预处理单元43，具体用于将所述有效测距数据组中的RSSI转换为所述待定位终端到对应AP的距离；根据所述底噪信息设置所述距离的测距可靠度，得到设置有测距可靠度的算法数据组，其中，高底噪信息对应的测距可靠度不低于低底噪信息对应的测距可靠度。具体地，所述预处理包括：将所述有效测距数据组中的RSSI转换为所述待定位终端到对应AP的距离；具体地，根据无线衰减模型，将RSSI转化为待定位终端到对应AP的距离；例如：转换之后，n个ap所对应的n组距离记为d1,d2,...dn；根据所述底噪信息设置所述距离的测距可靠度，其中，高底噪信息对应的测距可靠度不低于低底噪信息对应的测距可靠度；这里，N组距离对应的可靠度记为w1,w2,...wn，可靠度的设置可根据对应AP的底噪信息设置，原则上只需满足底噪高的测距可靠度不得低于底噪低的测距可靠度即可，一般地，可设置w1＝w2＝...＝wn，如果将此专利应用于蓝牙定位，只需另w1＝w2＝...＝wn。
其中，所述算法单元44，具体用于根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n 表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3矩阵，第i行为 [-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵： B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素 X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
利用公式ΔX＝(DTWD)-1DTWC确定估值偏差ΔX；其中，ΔX为2×1向量，D 为N×2的矩阵，第i行为[-2*(X(1)-xi),-2*(X(2)-yi)]，C为n×1向量，C 的第i个元素为： di*di-X(1)*X(1)-X(2)*X(2)-xi*xi-yi*yi+2X(1)*xi+2X(2)*yi； X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标 (x，y)：x＝X(1)-ΔX(1)，y＝X(2)-ΔX(2)；△X(1)表示△X向量的第一个元素，△X(2)表示△X向量的第二个元素。
其中，所述算法单元44，具体用于根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n 表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3矩阵，第i行为 [-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵： B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素 X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
获取距离所述待定位终端最近的AP的坐标APk(xk，yk)和测距dk；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标 (x，y)：x＝xk+(X(1)-xk)/Dis*dk，y＝yk+(X(2)-yk)/Dis*dk， Dis＝sqrt((X(1)-xk)*(X(1)-xk)+(X(2)-yk)*(X(2)-yk))；其中，X(1)表示 X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素，Sqrt表示取开平方根运算函数。
应当理解，本发明实施例提供的无线网络的定位装置实现原理及过程与上述图1至3及所示的实施例类似，在此不再赘述。
本发明实施例提供的无线网络的定位方法及装置，通过获取AP采集的待定位终端发送的RSSI，并结合底噪信息进行过滤，当得到的有效测距数据组不小于第一阈值时，预处理所述有效测距数据组得到算法数据组，并根据算法数据组的个数自适应选定不同的算法进行定位计算，得到待定位终端的位置，本发明实施例仅通过基于RSSI和底噪信息作为输入，无需额外的物理器件支持，实现较为简单且成本较低，通过算法实现定位终端的位置确定，能够满足高精度的定位要求。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和 /或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/ 或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的可选实施例，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可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实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例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)

1.一种无线网络的定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取至少一个无线接入点AP输入的测距数据组；每个测试数据组包括所述AP当前的底噪信息和待定位终端发送报文的信号强度RSSI；
结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组；
若有效测距数据组的个数不小于第一阈值，则对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组；
判断所述算法数据组的个数是否大于第二阈值；
若大于，则对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置；若不大于，则对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：
若有效测距数据组的个数小于第一阈值，则继续获取至少一个AP输入的测距数据组。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组，包括：
将所述测距数据组中RSSI小于预设RSSI阈值的测距数据组剔除，得到第一测距数据组；
将所述第一测距数据组中底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组剔除，得到有效测距数据组。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组，包括：
将所述有效测距数据组中的RSSI转换为所述待定位终端到对应AP的距离；
根据所述底噪信息设置所述距离的测距可靠度，得到设置有测距可靠度的算法数据组，其中，高底噪信息对应的测距可靠度不低于低底噪信息对应的测距可靠度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置，包括：
根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3矩阵，第i行为[-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵：B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
利用公式ΔX＝(DTWD)-1DTWC确定估值偏差ΔX；其中，ΔX为2×1向量，D为N×2的矩阵，第i行为[-2*(X(1)-xi),-2*(X(2)-yi)]，C为n×1向量，C的第i个元素为：di*di-X(1)*X(1)-X(2)*X(2)-xi*xi-yi*yi+2X(1)*xi+2X(2)*yi；X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标(x，y)：x＝X(1)-ΔX(1)，y＝X(2)-ΔX(2)；△X(1)表示△X向量的第一个元素，△X(2)表示△X向量的第二个元素。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置，包括：
根据测距方程(xi-x)2+(yi-y)2＝di 2(i＝1,2,...,n)，得到测距矩阵AX＝Y；其中，n表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3矩阵，第i行为[-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵：B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
获取距离所述待定位终端最近的AP的坐标APk(xk，yk)和测距dk；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标(x，y)：x＝xk+(X(1)-xk)/Dis*dk，y＝yk+(X(2)-yk)/Dis*dk，Dis＝sqrt((X(1)-xk)*(X(1)-xk)+(X(2)-yk)*(X(2)-yk))；其中，X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素，Sqrt表示取开平方根运算函数。
7.一种无线网络的定位装置，其特征在于，包括：获取单元、过滤单元、预处理单元、算法单元；其中，
所述获取单元，用于获取至少一个无线接入点AP输入的测距数据组；每个测试数据组包括所述AP当前的底噪信息和待定位终端发送报文的信号强度RSSI；
所述过滤单元，用于结合所述RSSI和所述底噪信息，对所述测距数据组进行过滤，得到有效测距数据组；
所述预处理单元，用于若有效测距数据组的个数不小于第一阈值，则对所述有效测距数据组进行预处理，得到算法数据组；
所述算法单元，用于判断所述算法数据组的个数是否大于第二阈值；若大于，则对所述算法数据组执行带权误差校准算法，得到所述待定位终端的位置；若不大于，则对所述算法数据组执行带权最近中心校准算法，得到所述待定位终端的位置。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取单元，还用于若有效测距数据组的个数小于第一阈值，则继续获取至少一个AP输入的测距数据组。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述过滤单元，具体用于将所述测距数据组中RSSI小于预设RSSI阈值的测距数据组剔除，得到第一测距数据组；将所述第一测距数据组中底噪信息高于预设底噪阈值的第一测距数据组剔除，得到有效测距数据组。
10.根据权利要求7至9任一所述的装置，其特征在于，所述预处理单元，具体用于将所述有效测距数据组中的RSSI转换为所述待定位终端到对应AP的距离；根据所述底噪信息设置所述距离的测距可靠度，得到设置有测距可靠度的算法数据组，其中，高底噪信息对应的测距可靠度不低于低底噪信息对应的测距可靠度。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述算法单元，具体用于根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3矩阵，第i行为[-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵：B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
利用公式ΔX＝(DTWD)-1DTWC确定估值偏差ΔX；其中，ΔX为2×1向量，D为N×2的矩阵，第i行为[-2*(X(1)-xi),-2*(X(2)-yi)]，C为n×1向量，C的第i个元素为：di*di-X(1)*X(1)-X(2)*X(2)-xi*xi-yi*yi+2X(1)*xi+2X(2)*yi；X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标(x，y)：x＝X(1)-ΔX(1)，y＝X(2)-ΔX(2)；△X(1)表示△X向量的第一个元素，△X(2)表示△X向量的第二个元素。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述算法单元，具体用于根据测距方程得到测距矩阵AX＝Y；其中，n表示AP的个数，(x，y)表示待定位终端的坐标，(xi，yi)表示第i个AP的坐标，di表示所述待定位终端到第i个AP的距离；A为n×3矩阵，第i行为[-2xi,-2yi,1]，X为3×1的向量[x,y,t]T，Y为n×1的向量
利用W＝(BQBT)-1确定带权矩阵W；其中，B为n×n对角阵矩阵：B＝diag(2d1,2d2,...,2dn)；Q为n×n为对角矩阵：其中，diag表示对角矩阵函数，w1,w2,...wn为n个测距可靠度；
进行加权最小二乘法得到X＝(ATWA)-1ATWY，其中，X向量的前两个元素X(1:2)即为待定位终端的初步估值；
获取距离所述待定位终端最近的AP的坐标APk(xk，yk)和测距dk；
根据如下公式对所述初步估值进行纠偏，得到所述待定位终端的最终坐标(x，y)：x＝xk+(X(1)-xk)/Dis*dk，y＝yk+(X(2)-yk)/Dis*dk，Dis＝sqrt((X(1)-xk)*(X(1)-xk)+(X(2)-yk)*(X(2)-yk))；其中，X(1)表示X向量的第一个元素，X(2)表示X向量的第二个元素，Sqrt表示取开平方根运算函数。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111278105A (zh) * 2020-05-08 2020-06-12 腾讯科技（深圳）有限公司 无线网络定位方法和相关装置
CN113534043A (zh) * 2020-04-15 2021-10-22 阿里巴巴集团控股有限公司 测距以及定位方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050246334A1 (en) * 2004-04-30 2005-11-03 Hong Kong Applied Science And Technology Research Institute Co., Ltd. Location determination and location tracking in wireless networks
CN102711244A (zh) * 2012-06-18 2012-10-03 北京中防视信科技有限公司 一种基于无线传感器网络的协作节点定位方法
CN103491506A (zh) * 2013-09-17 2014-01-01 迈普通信技术股份有限公司 基于wlan和wsn的异构网络协同定位方法及系统
CN103874198A (zh) * 2013-03-14 2014-06-18 营口瑞华高新科技有限公司 矿井环境无线移动终端精确定位的方法
CN104363653A (zh) * 2014-10-13 2015-02-18 西北大学 一种消除环境噪声的被动式定位方法
US20150319580A1 (en) * 2014-04-30 2015-11-05 Samsung Electro-Mechanics Co., Ltd. Wireless position estimation apparatus and method
CN105828435A (zh) * 2016-05-30 2016-08-03 天津大学 基于接收信号强度优化的距离修正加权质心定位方法
CN105873211A (zh) * 2016-04-29 2016-08-17 安徽华米信息科技有限公司 一种定位方法及装置
CN106856594A (zh) * 2016-12-13 2017-06-16 中国南方电网有限责任公司调峰调频发电公司 基于rssi的室内定位方法与系统
CN106970379A (zh) * 2017-03-16 2017-07-21 西安电子科技大学 基于泰勒级数展开对室内目标的测距定位方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050246334A1 (en) * 2004-04-30 2005-11-03 Hong Kong Applied Science And Technology Research Institute Co., Ltd. Location determination and location tracking in wireless networks
CN102711244A (zh) * 2012-06-18 2012-10-03 北京中防视信科技有限公司 一种基于无线传感器网络的协作节点定位方法
CN103874198A (zh) * 2013-03-14 2014-06-18 营口瑞华高新科技有限公司 矿井环境无线移动终端精确定位的方法
CN103491506A (zh) * 2013-09-17 2014-01-01 迈普通信技术股份有限公司 基于wlan和wsn的异构网络协同定位方法及系统
US20150319580A1 (en) * 2014-04-30 2015-11-05 Samsung Electro-Mechanics Co., Ltd. Wireless position estimation apparatus and method
CN104363653A (zh) * 2014-10-13 2015-02-18 西北大学 一种消除环境噪声的被动式定位方法
CN105873211A (zh) * 2016-04-29 2016-08-17 安徽华米信息科技有限公司 一种定位方法及装置
CN105828435A (zh) * 2016-05-30 2016-08-03 天津大学 基于接收信号强度优化的距离修正加权质心定位方法
CN106856594A (zh) * 2016-12-13 2017-06-16 中国南方电网有限责任公司调峰调频发电公司 基于rssi的室内定位方法与系统
CN106970379A (zh) * 2017-03-16 2017-07-21 西安电子科技大学 基于泰勒级数展开对室内目标的测距定位方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113534043A (zh) * 2020-04-15 2021-10-22 阿里巴巴集团控股有限公司 测距以及定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN113534043B (zh) * 2020-04-15 2024-05-14 阿里巴巴集团控股有限公司 测距以及定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN111278105A (zh) * 2020-05-08 2020-06-12 腾讯科技（深圳）有限公司 无线网络定位方法和相关装置

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