CN110366100A - 终端的定位方法、定位装置、可读存储介质及终端设备 - Google Patents

终端的定位方法、定位装置、可读存储介质及终端设备 Download PDF

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CN110366100A CN201910646020.9A CN201910646020A CN110366100A CN 110366100 A CN110366100 A CN 110366100A CN 201910646020 A CN201910646020 A CN 201910646020A CN 110366100 A CN110366100 A CN 110366100A
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Abstract

本公开实施例提供了一种终端的定位方法、定位装置、可读存储介质及终端设备，解决了传统三角定位方法在定位信号的强度较弱的区域或定位信号源的个数较少的区域定位不准的问题。方法包括：终端接收多个信号源的信号；确定多个信号源的位置和信号强度；从预设的指纹库中确定出与终端的信号强度分布相似度最高的点位；其中，指纹库预先录入多个点位的位置和信号强度分布，以及，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度；根据多个信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。

Description

终端的定位方法、定位装置、可读存储介质及终端设备
技术领域
本公开涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种终端的定位方法、定位装置、可读存储介质及终端设备。
背景技术
随着移动终端领域发展越来越快，近几年来，手机的功能愈加强大，应用越来越广泛。现在的手机基本都标配有蓝牙，人们可以通过手机上的蓝牙通信技术来完成室内定位。
传统的蓝牙三角定位的原理是通过手机采集3个蓝牙信号，且已知这3个蓝牙点位的位置，同时根据接收到的3个蓝牙信号的接收的信号强度指示(Received SignalStrength Indication,RSSI)得到用户当前位置到3个蓝牙点位的距离，最终计算出的交点位置即为用户的当前位置。在实际使用当中，由于蓝牙部署不规则，遮挡物比较多，终端不在定位区域内等多方面因素，导致终端计算出的距离不准确，进而影响到蓝牙的定位精度。
发明内容
为此，本公开提供了一种终端的定位方法、定位装置、可读存储介质及终端设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的问题。
根据本公开实施例的一个方面，提供了一种终端的定位方法，包括：
接收多个信号源的信号；
确定多个信号源的位置和信号强度；
从预设的指纹库中确定出与终端的信号强度分布相似度最高的点位；其中，指纹库预先录入多个点位的位置和信号强度分布，以及，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度；
根据多个信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
可选地，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度，包括：
选取任一点位，根据各个信号源与任一点位之间的距离，确定各个信号源的权重；
根据各个信号源的权重和信号强度，确定任一点位的虚拟信号强度。
可选地，确定多个信号源的位置和信号强度之后，还包括：
根据多个信号源的信号强度，确定信号衰减特征；
根据多个信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置，包括：
根据多个信号源的位置和信号强度，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，以及，信号衰减特征，采用三角定位方法确定终端当前位置。
可选地，确定多个信号源的位置和信号强度之后，还包括：
根据多个信号源的信号强度进行聚类计算；
从聚类结果中确定出信号强度最高的一组信号源；
根据多个信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置，包括：
根据信号强度最高的一组信号源的位置和信号强度，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
可选地，从预设的指纹库中确定出与终端的信号强度分布相似度最高的点位之前，还包括：
确定信号强度最高的一组信号源的信号强度小于预设第一阈值；
或者，
确定信号强度最高的一组信号源的个数小于预设第二阈值。
可选地，方法还包括：
获取终端的运动传感器的传感数据；
根据传感数据，计算终端移动的方向数据和/或距离数据；
根据方向数据和/或距离数据，对终端当前位置进行修正。
可选地，信号源包括：
蓝牙信号源、或无线网络WiFi信号源、或射频识别RFID信号源。
根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种定位装置，包括：
信号接收单元，用于接收多个信号源的信号；
信号分析单元，用于确定多个信号源的位置和信号强度；
指纹点位确定单元，用于从预设的指纹库中确定出与定位装置的信号强度分布相似度最高的点位；其中，指纹库预先录入多个点位的位置和信号强度分布，以及，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度；
位置确定单元，用于根据多个信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
根据本公开实施例的又一个方面，提供了一种可读存储介质，其上具有可执行指令，当可执行指令被执行时，使得计算机执行上述终端的定位方法所包括的操作。
根据本公开实施例的又一个方面，提供一种终端设备，包括：处理器；以及存储器，其存储有可执行指令，可执行指令当被执行时使得处理器执行上述终端的定位方法所包括的操作。
本公开实施例，除了使用终端采集到的信号用于定位结果计算，还从指纹库中选择点位作为虚拟的信号源用于定位结果计算，从而提高了定位的精度，其中，工程人员不需要像传统位置指纹定位方法一样花费大量时间打点录入指纹库，只需要在信号源部署个数比较少的区域打点即可；本公开实施例提供的技术方案解决了三角定位在信号源部署范围之外不准的问题，降低了定位效果不好的区域的误差。
附图说明
附图示出了本公开的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本公开的原理，其中包括了这些附图以提供对本公开的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分。
图1是示例性的终端设备100的结构框图；
图2是根据本公开实施例的终端的定位方法的流程图；
图3是根据本公开实施例的终端的定位方法的另一流程图；
图4是根据本公开具体实施例的移动终端采用蓝牙进行定位的流程图；
图5是根据本公开具体实施例的蓝牙定位系统框架示意图；
图6是根据本公开实施例的定位装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示例性地示出终端设备100的结构框图。具有多点触摸能力的移动终端设备100可以包括存储器接口102、一个或多个处理器104，以及外围接口106。
存储器接口102、一个或多个处理器104和/或外围接口106既可以是分立元件，也可以集成在一个或多个集成电路中。在终端设备100中，各种元件可以通过一条或多条通信总线或信号线来耦合。传感器、设备和子系统可以耦合到外围接口106，以便帮助实现多种功能。
例如，运动传感器110、光传感器112和距离传感器114可以耦合到外围接口106，以方便定向、照明和测距等功能。其他传感器116同样可以与外围接口106相连，例如定位系统(例如GPS接收机)、温度传感器、生物测定传感器或其他感测设备，由此可以帮助实施相关的功能。
相机子系统120和光学传感器122可以用于方便诸如记录照片和视频剪辑的相机功能的实现，其中相机子系统120和光学传感器122例如可以是电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。
可以通过一个或多个无线通信子系统124来帮助实现通信功能，其中无线通信子系统124可以包括射频接收机和发射机和/或光(例如红外)接收机和发射机。无线通信子系统124的特定设计和实施方式可以取决于终端设备100所支持的一个或多个通信网络。例如，终端设备100可以包括被设计成支持GSM网络、GPRS网络、EDGE网络、Wi-Fi或WiMax网络以及BluetoothTM网络的通信子系统124。
音频子系统126可以与扬声器128以及麦克风130相耦合，以便帮助实施启用语音的功能，例如语音识别、语音复制、数字记录和电话功能。
I/O子系统140可以包括触摸屏控制器142和/或一个或多个其他输入控制器144。触摸屏控制器142可以耦合到触摸屏146。举例来说，该触摸屏146和触摸屏控制器142可以使用多种触摸感测技术中的任何一种来检测与之进行的接触和移动或是暂停，其中感测技术包括但不局限于电容性、电阻性、红外和表面声波技术。一个或多个其他输入控制器144可以耦合到其他输入/控制设备148，例如一个或多个按钮、摇杆开关、拇指旋轮、红外端口、USB端口、和/或指示笔之类的指点设备。其中一个或多个按钮(未显示)可以包括用于控制扬声器128和/或麦克风130音量的向上/向下按钮。
存储器接口102可以与存储器150相耦合。该存储器150可以包括高速随机存取存储器和/或非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储设备，一个或多个光学存储设备，和/或闪存存储器(例如NAND，NOR)。
存储器150可以存储操作系统152，例如Android、IOS或是Windows Phone之类的操作系统。该操作系统152可以包括用于处理基本系统服务以及执行依赖于硬件的任务的指令。存储器150还可以存储程序154，程序154运行在操作系统之上。
在移动终端设备运行时，会从存储器150中加载操作系统152，并且由处理器104执行。程序154在运行时，也会从存储器150中加载，并由处理器104执行。程序154运行在操作系统之上，利用操作系统以及底层硬件提供的接口实现各种用户期望的功能，如即时通信、网页浏览、图片管理等。应用可以是独立于操作系统提供的，也可以是操作系统自带的。
根据本公开实施例的终端设备100所存储的程序154还可以包括指令，该指令由一个或多个处理器104加载并执行一种终端的定位方法。
图2示例性示出根据本公开一个实施例的终端的定位方法200的流程图，终端的定位方法200始于步骤S210。
在步骤S210中，终端接收多个信号源的信号。信号源是指预先部署的用于定位的信号源。由于定位区域内可能存在干扰信号源，例如：在某一场馆内，既包括用于定位的信号源，还包括场馆内的各类人员携带的可以发射信号的终端；在定位计算前，应当滤除干扰信号源的信号。具体地，终端查询预先配置的包括用于定位的信号源的标识ID的数据库，从而筛选出用于定位的信号源。
信号源可以是蓝牙信号源、或无线网络WiFi信号源、或射频识别(RadioFrequency Identification,RFID)信号源。
随后，在步骤S220中，确定多个信号源的位置和信号强度。位置信息可查询预先配置的包括用于定位的信号源的位置信息的数据库得到，信号强度信息则通过获取蓝牙或WiFi或RFID的RSSI得到。
需要说明的是，多个信号源的位置和信号强度可以在同一个步骤中获取，也可以在不同的步骤获取。例如，还可以在步骤S220获取多个信号源的信号强度，在步骤S240之前获取多个信号源的位置。
随后，在步骤S230中，从预设的指纹库中确定出与终端的信号强度分布相似度最高的点位；其中，指纹库预先录入多个点位的位置和信号强度分布，以及，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度。
建立指纹库的过程包括：在信号源的个数不足或者信号强度低的区域，选取多个点位，采集各个点位的位置信息和当前点位的信号强度分布。同时，根据当前点位的信号强度分布，以及当前点位与信号源之间的位置关系，综合计算出该点位的虚拟信号强度。传统的指纹定位方法是将与终端的信号强度分布相似度最高的点位直接作为定位结果，因此在建立指纹库的过程中需要大量打点；本公开实施例提供的技术方案中，将与终端的信号强度分布相似度最高的点位用于辅助三角定位计算，因此只需要在信号源部署个数比较少的区域打点即可。
可选地，从指纹库确定出与终端的信号强度分布相似度最高的点位的过程包括：初始化与信号源个数相同维度的向量空间，将终端接收的多个信号源的信号强度作为第一向量，将指纹库的点位接收的相同信号源的信号强度作为第二向量，计算第一向量和第二向量的距离值，选取最小距离值对应的指纹库的点位作为虚拟信号源。
进一步地，步骤S230中，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度，包括：选取任一点位，根据各个信号源与任一点位之间的距离，确定各个信号源的权重；根据各个信号源的权重和信号强度，确定任一点位的虚拟信号强度。如果信号源离点位的距离近，则该信号源的权重高；如果信号源离点位的距离远，则该信号源的权重低。
具体地，确定各个信号源的权重的过程可以包括：根据各个信号源与所述任一点位之间的距离，确定所述各个信号源与所述任一点位之间的距离的反比；根据所述各个信号源与所述任一点位之间的距离的反比，确定各个信号源的权重；在计算出各个信号源的权重后，按照权重累加各个信号源的信号强度，从而得到点位的虚拟信号强度。例如：信号源A的信号强度是X，与指纹点位的距离是7米，信号源B的信号强度是Y，与指纹点位的距离是3米，那么该指纹点位的虚拟信号强度是0.3X+0.7Y。此外，也可以采用其它方式计算信号源的权重，例如采用各个信号源与点位之间的距离的反比的平方作为信号源的权重。
随后，在步骤S240中，根据多个信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。具体地，根据2个信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
信号源的信号强度会随着距离的变化成规律地变化，但在实际应用中，在距离超过一定长度之后，或者信号源布点不均衡，或者环境发生改变时，会改变信号源的信号强度与距离之间的变化关系。为了进一步地提高终端的定位精度，自适应当前的信号源的信号强度与距离之间的变化关系，终端在步骤S240之前，根据多个信号源的信号强度信息，确定信号衰减特征；例如，使用线性回归算法计算当前位置的信号衰减特征，从而能够更加准确地作距离计算，进而提高定位结果的精度。相应地，步骤S240包括：根据多个信号源的位置和信号强度，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，以及，信号衰减特征，采用三角定位方法确定终端当前位置。
可选地，本公开实施例还包括信号的预处理步骤，具体包括：在确定多个信号源的位置和信号强度之后，根据多个信号源的信号强度进行聚类计算；从聚类结果中确定出信号强度最高的一组信号源。通过采用距离作为相似度指标，将信号分类为不同层级的信号，同一层级之间的相似度最接近，非同一层级的信号尽可能的相似度差别最大，再将相似度最接近层级的信号用于定位计算，能够消除信号抖动等因素造成的干扰，提高最终的定位精度。进一步地，步骤S230包括：根据信号强度最高的一组第一信号源的信号强度信息，从预设的指纹库中确定出第二信号源；步骤S240包括：根据信号强度最高的一组信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
本公开实施例适用于终端在信号源的个数不足或者信号强度低的区域进行定位，可选地，步骤S230之前，还包括步骤：确定信号强度最高的一组信号源的信号强度小于预设第一阈值；或者，确定信号强度最高的一组信号源的个数小于预设第二阈值。例如，预设第二阈值的个数可以是3，如果信号强度最高的一组信号源的个数是2，那么选取指纹点位用于三角定位计算；如果信号强度最高的一组信号源的个数是1，那么选取信号强度其次的一组信号源中的一个，以及选取指纹点位用于三角定位计算；又或者，如果信号强度最高的一组信号源的个数是1，那么选取信号强度其次的一组信号源中的两个，以及选取指纹点位用于三角定位计算。此外，如果信号强度最高的一组信号源的信号强度大于预设第一阈值，以及，信号强度最高的一组信号源的个数大于预设第二阈值，则不执行步骤S230、S240，根据接收的信号源的位置与信号强度，以及三角定位算法，直接计算终端的位置信息。
为了进一步提高定位精度，本公开实施例还提供了定位结果的修正方法，如图3所示，包括：
S310、获取运动传感器的传感数据；
S320、根据传感数据，计算用户的运动数据；
S330、根据运动数据，对终端当前位置进行修正。
可选地，运动数据包括：运动方向数据和/或运动距离数据。根据运动方向数据和运动距离数据对终端当前位置进行修正的步骤包括：
获取本次的定位位置和上一次的定位位置；
根据本次的定位位置和上一次的定位位置，确定终端的待验证运动方向；
将终端的待验证运动方向与运动方向数据进行对比，如果不一致，则使用运动方向数据和运动距离数据修正本次的定位位置；如果一致，则仅使用运动距离数据修正本次的定位位置。
可选地，运动传感器为三轴传感器，基于三轴传感器的传感数据可以计算出终端的运动方向数据和运动距离数据。
下面给出本公开的具体实施例。
本公开具体实施例中，终端基于蓝牙信号进行三角定位。图4是本公开具体实施例提供的终端的定位方法的流程示意图，具体包括如下步骤：
S401、工程人员采集指纹库信息。
工程人员在蓝牙部署个数比较少的区域或者采集蓝牙信号强度不够的区域，进行打点，同时采集该点位的蓝牙信号分布信息。在指纹库保存各点位的蓝牙信号分布信息，以及，根据各点位的蓝牙信号分布信息，和当前所处位置与实际蓝牙点位之间的距离确定出的权重比，综合计算出各点位的RSSI。
S402、用户终端采集蓝牙信息。
用户终端打开蓝牙之后扫描蓝牙广播，从蓝牙广播中解析出蓝牙媒体访问控制(Media Access Control Address,MAC)地址、功率、minor和major等信息。
S403、信号过滤。
在接受到蓝牙信号之后，查询后台数据库录入的用于定位的蓝牙信号，将数据库不存在的蓝牙信号过滤，同时获取各个蓝牙的位置信息。
S404、信号分类。
将过滤后的蓝牙进行聚类分析处理，采用距离作为相似度指标，将信号分类为不同层级的信号，同一层级之间的相似度最接近，非同一层级的信号尽可能保证相似度差别最大，将相似度最接近层级的信号作为计算信号，将处理完之后按照功率大小进行排序。
S405、判断是否启动虚拟蓝牙辅助定位。
判断当前可用蓝牙信号个数能否满足三角定位或者根据信号强度判断用户是否在蓝牙部署区域范围之内，如果蓝牙个数不满足定位或用户不在蓝牙部署区域范围内，则启动虚拟蓝牙辅助定位，执行S406，否则，执行S407。
S406、从指纹库中选择虚拟蓝牙点位。
将当前位置搜索到的蓝牙信号分布信息与指纹库录入点位时的蓝牙信号分布信息进行对比，从而计算出相似度最大的指纹点位，作为虚拟蓝牙点位，该点位不同于传统位置指纹定位算法将该点的位置直接作为定位结果的位置，而是将该点位作为虚拟的蓝牙点位，将该点位作为采集到的蓝牙信号进行上报。
S407、自适应环境计算。
将采集到过滤后的蓝牙信号点位和虚拟蓝牙点位一起上报，然后进行自适应环境计算，从而降低因为环境导致衰减不规律和布点不均衡产生的误差。在一般情况下，RSSI随着距离的变化规律是固定的，但在距离超过一定长度之后或蓝牙布点不均衡的时候，会导致RSSI随着距离增大而衰减的规律发生变化，因此通过自适应环境计算获取其中的变化关系。具体地，为保证定位精度，将信号数据进行线性回归分析得到其变化关系。线性回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的统计分析处理，可以解决上述的定位误差问题。在实施过程中，在每个点位选取信号作为测试数据，进行自适应环境计算，预测信号衰减规律，从而实现定位算法随着环境变化进行自动适应调整。
S408、三角定位计算。
根据上述步骤得到蓝牙信号，虚拟蓝牙信号以及自适应环境变化关系，进行三角定位算法计算，计算出定位结果。
S409、判断与传感器方向是否一致。
用户终端定时获取方向传感器的方向，当有定位结果产生时，根据上次定位结果，获取终端的运动方向，将获取的运动方向与根据方向传感器得到的方向进行对比。如果方向不一致，则执行S410，否则，执行S413。
S410、基于传感器的方向数据修正定位结果。
将定位结果往传感器方向偏移。
S411、判断与上次定位结果的偏差是否过大。
根据三轴传感器获取用户走过的距离，判断该距离与上次定位结果的偏差是否过大，如果是，执行S412，否则，执行S413。
S412、基于传感器的距离数据修正定位结果。
S413、输出最终的定位结果。
图5是本公开具体实施例提供的终端的定位系统框架图。蓝牙采集模块510用于采集蓝牙信号；蓝牙信号分析模块520用于对采集信号进行过滤、分类等预处理，输出用于定位计算的蓝牙信号；指纹分析模块560用于根据信号强度分布信息，从指纹库选取用于三角定位计算的指纹点位；虚拟蓝牙辅助定位模块550用于将选取的点位作为虚拟蓝牙点位，并上报虚拟蓝牙点位信息；蓝牙自适应模块540用于自适应调整计算，降低环境和蓝牙布点因素的影响；蓝牙三角计算模块530用于采用三角定位方法计算定位结果；自动纠错模块570用于根据传感器数据进一步修正计算结果。
本公开具体实施例提供的技术方案，可用于商场、景区、停车场、会展中心等场景的室内定位效果不好的区域，解决了如下几个技术问题：1、解决蓝牙部署个数比较少的区域定位效果差的问题；2、解决三角定位算法因为环境因素造成的蓝牙信号抖动的误差问题；3、解决三角定位交点不在圆内的定位效果的问题；4、解决蓝牙部署距离间隔较长造成中间区域无法定位的问题，降低蓝牙部署的要求。本公开具体实施例提供的技术方案，实现了在蓝牙信号采集情况不理想的情况下，无需修改部署环境，对蓝牙部署密度要求较低，最大支持15米部署，就可以实现蓝牙精准位；当环境发生变化时，无需重新调试环境参数，解决目前三角定位依赖蓝牙部署环境，定位时需要最少需要采集到3个有效蓝牙信号等问题，同时可以提高定位精度，在定位结果错误时可以自动修正，并支持环境自适应计算。
参见图6，本公开实施例提供了一种定位装置600，包括：
信号接收单元610，用于接收多个信号源的信号；
信号分析单元620，用于确定多个信号源的位置和信号强度；
指纹点位确定单元630，用于从预设的指纹库中确定出与定位装置的信号强度分布相似度最高的点位；其中，指纹库预先录入多个点位的位置和信号强度分布，以及，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度；
位置确定单元640，用于根据多个信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
可选地，定位装置600还包括信号衰减特征确定单元，用于根据多个信号源的信号强度，确定当前位置的信号衰减特征；其中，位置确定单元640具体用于根据多个信号源的位置和信号强度，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，以及，信号衰减特征，采用三角定位方法确定终端当前位置。
可选地，定位装置600还包括信号分类单元，用于根据多个第一信号源的信号强度进行聚类计算；从聚类结果中确定出信号强度最高的一组信号源；其中，位置确定单元640具体用于根据信号强度最高的一组信号源的位置和信号强度，以及，与终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
可选地，定位装置600还包括信号条件确定单元，用于在虚拟信号源确定单元630从预设的指纹库中确定出与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位之前之前，确定信号强度最高的一组信号源的信号强度小于预设第一阈值；或者，确定信号强度最高的一组信号源的个数小于预设第二阈值。
可选地，定位装置600还包括虚拟信号强度确定单元，用于选取任一点位，根据各个信号源与任一点位之间的距离，确定各个信号源的权重；根据各个信号源的权重和信号强度，确定任一点位的虚拟信号强度。
可选地，定位装置600还包括修正单元，用于获取运动传感器的传感数据；根据传感数据，计算终端移动的方向数据和/或距离数据；根据方向数据和/或距离数据，对所述终端当前位置进行修正。
关于定位装置600的具体限定可以参见上文中对于终端的定位方法200的限定，在此不再赘述。
应当理解，这里描述的各种技术可结合硬件或软件，或者它们的组合一起实现。从而，本公开的方法和设备，或者本公开的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如软盘、CD-ROM、硬盘驱动器或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被该机器执行时，该机器变成实践本公开的设备。
在程序代码在可编程计算机上执行的情况下，计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)，至少一个输入装置，和至少一个输出装置。其中，存储器被配置用于存储程序代码；处理器被配置用于根据该存储器中存储的该程序代码中的指令，执行本公开的各种方法。
以示例而非限制的方式，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在计算机可读介质的范围之内。
应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本公开的示例性实施例的描述中，本公开的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本公开要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本公开的单独实施例。
本领域那些技术人员应当理解在本文所公开的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中，或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本公开的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
此外，所述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行所述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此，具有用于实施所述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外，装置实施例的在此所述的元素是如下装置的例子：该装置用于实施由为了实施该发明的目的的元素所执行的功能。
如在此所使用的那样，除非另行规定，使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例，并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。
尽管根据有限数量的实施例描述了本公开，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本公开的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本公开的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本公开的范围，对本公开所做的公开是说明性的，而非限制性的，本公开的范围由所附权利要求书限定。

Claims (10)

1.一种终端的定位方法，其特征在于，包括：
终端接收多个信号源的信号；
确定所述多个信号源的位置和信号强度；
从预设的指纹库中确定出与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位；其中，所述指纹库预先录入多个点位的位置和信号强度分布，以及，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度；
根据所述多个信号源的位置和信号强度，以及，与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度，包括：
选取任一点位，根据各个信号源与所述任一点位之间的距离，确定各个信号源的权重；
根据所述各个信号源的权重和信号强度，确定所述任一点位的虚拟信号强度。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述多个信号源的位置和信号强度之后，还包括：
根据所述多个信号源的信号强度，确定信号衰减特征；
根据所述多个信号源的位置和信号强度，以及，与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置，包括：
根据所述多个信号源的位置和信号强度，与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，以及，所述信号衰减特征，采用三角定位方法确定终端当前位置。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述多个信号源的位置和信号强度之后，还包括：
根据所述多个信号源的信号强度进行聚类计算；
从聚类结果中确定出信号强度最高的一组信号源；
根据所述多个信号源的位置和信号强度，以及，与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置，包括：
根据所述信号强度最高的一组信号源的位置和信号强度，以及，与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，从预设的指纹库中确定出与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位之前，还包括：
确定所述信号强度最高的一组信号源的信号强度小于预设第一阈值；
或者，
确定所述信号强度最高的一组信号源的个数小于预设第二阈值。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取终端的运动传感器的传感数据；
根据所述传感数据，计算终端移动的方向数据和/或距离数据；
根据所述方向数据和/或距离数据，对所述终端当前位置进行修正。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述信号源包括：
蓝牙信号源、或无线网络WiFi信号源、或射频识别RFID信号源。
8.一种定位装置，其特征在于，包括：
信号接收单元，用于接收多个信号源的信号；
信号分析单元，用于确定所述多个信号源的位置和信号强度；
指纹点位确定单元，用于从预设的指纹库中确定出与所述定位装置的信号强度分布相似度最高的点位；其中，所述指纹库预先录入多个点位的位置和信号强度分布，以及，根据信号源与点位之间的位置关系，确定每一点位的虚拟信号强度；
位置确定单元，用于根据所述多个信号源的位置和信号强度，以及，与所述终端的信号强度分布相似度最高的点位的位置和虚拟信号强度，采用三角定位方法确定终端当前位置。
9.一种可读存储介质，其上具有可执行指令，当所述可执行指令被执行时，使得计算机执行权利要求1-7中的任意一个所包括的操作。
10.一种终端设备，包括：
处理器；以及
存储器，其存储有可执行指令，所述可执行指令当被执行时使得所述处理器执行权利要求1-7中的任意一个所包括的操作。
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