CN110463294B - 高准确度的无线定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

涉及高准确度的无线定位方法及装置，测定从至少一个固定节点发出的至少一个信号的强度，推定移动节点的相对位置，根据至少一个信号的强度与移动节点的相对位置生成关于历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化的至少一个信号的强度的变化图案，通过比较生成的所述至少一个信号的强度的变化图案与移动节点所在地区的信号强度的分布图案形态的地图推定移动节点的绝对位置，因此无线环境变化的情况下也能够准确地推定移动节点的位置，能够利用在广泛的地区几乎无信号强度的变化的无线信号准确地推定移动节点的位置。

Description

高准确度的无线定位方法及装置
技术领域
涉及能够利用无线信号推定移动节点的位置的无线定位方法及装置。
背景技术
全球导航卫星系统(GNSS，Global Navigation Satellite System)是用于利用从围绕宇宙轨道转动的人造卫星发出的电波推定在地球全区域移动的物体的位置的系统，当前不仅用于导弹制导之类的军事用途，还广泛用于追踪智能手机用户的位置、车辆、船舶、航空器等的导航装置。作为GNSS的典型例子可列举美国的全球定位系统(GPS，GlobalPositioning Sys tem)、俄罗斯的格洛纳斯(GLONASS)、欧洲的伽利略(Galileo)、日本的准天顶卫星系统(QZSS，Quasi-Zenith Satellite System)等。然而，GNSS具有无法在从人造卫星发出的电波到达不了的室内空间定位，因电波被高层建筑物阻断、反射等而在城中的定位准确度严重降低的问题。
近来，世界各国的汽车制造商及谷歌、英特尔等全球化企业正在致力于自动驾驶汽车的研究开发。室外部分自动驾驶方面略有成果，但由于GNSS无法实现室内定位，因此还处于离室外及室内完全自动驾驶很遥远的状态。为了解决这种GNSS的问题，利用存在于室内空间的无线信号推定用户、车辆的位置的无线定位技术受到广泛关注。无线定位技术当前已商业化以提供服务，但由于定位准确度明显低于GNSS，因此，还在开发多种方式的无线定位技术。
无线通信可区分为近距离无线通信与广域无线通信。作为近距离无线通信的典型的例子可列举Wifi、蓝牙(Bluetooth)、紫蜂(Zigbee)等，作为广域无线通信的典型的例子可列举 3G(3rd Generation)、4G(4th Generation)、劳拉(Lora)等。长期演进(LTE，Long Term Evolution)是4G无线通信的一种。蓝牙、紫蜂等近距离信号具有在室内空间根据用户的需要临时发生后消失的特性，因此不适合用于定位。已知目前大部分的室内分布有Wifi信号与LTE信号。
因此，利用2.4GHz带域的Wifi信号实施定位的WPS(Wifi Positioning System)受到广泛关注。利用Wifi信号的定位技术方法中典型的有三角测量(triangulation)技术方法与指纹 (finger print)技术方法。三角测量技术方法测定从三个以上的接入点(AP，Access Point) 接收的信号的强度(RSS，Received Signal Strength)并将其换算成距离以推定位置。然而，在室内空间因建筑物的墙壁、障碍物、人等而发生无线信号的衰减、反射、折射等，因此换算得到的距离值含有超大误差，因此三角测量技术方法基本不用于室内定位。
由于这种原因而在室内空间主要使用指纹技术方法。该技术方法为将室内空间分割成网格结构，在各单位地区收集信号强度值并数据库化以构建射电图(radio map)。在如上构建有射电图的状态下，比较在用户位置接收的信号的强度与射电图的数据以推定用户的位置。由于该技术方法收集反映室内的空间特性的数据，因此具有定位准确度显著高于三角测量技术方法的优点。无线环境良好且将密集分割室内空间收集更多信号，定位精确度越高，最大可提高到2～3米。
对指纹技术方法来讲，当在构建射电图的时间点收集的信号强度与执行定位的时间点收集的信号的强度几乎无差异的情况下，执行较为准确的定位。然而，现实世界中频繁发生的通信信道之间的信号干扰、接入点的增设、发生故障或障碍物等无线环境的变化会导致收集到的信号强度与过去构建的射电图的数据之间存在差异，因此对定位准确度造成严重的影响。因此，目前有很多关于在指纹技术方法中适用k最近邻算法(KNN，K-NearestNeighbor)、粒子过滤器(particle filter)等以提高定位准确度的尝试。
尤其，Wifi信号的特性为近距离无线通信，事实上仅分布在城市中心的一部分，因此指纹技术方法具有无法独立地用于需要对室外及室内全区域提供定位服务的车辆导航系统或自动驾驶方面的先天性局限性。LTE信号均匀地分布于室内及室外全区域，但由于信号强度的变化不大的地区很大，因此提高定位准确度方面存在局限性。其结果，利用LTE信号的定位服务停留在大致提供用户位置的水准，离用于定位误差能够引发事故的车辆导航系统、自动驾驶用途方面还存在很多问题。
发明内容
技术问题
旨在提供一种无线环境变化的情况下也仍能够以极高的准确度推定移动节点的位置，并且利用在广泛的地区上几乎无信号强度变化的无线信号推定移动节点的位置的情况下也仍能够以极高的准确度推定移动节点的位置的高准确度的无线定位方法及装置。并且，旨在提供一种存储有用于在计算机运行所述无线定位方法的程序的计算机可读存储介质。不限于以上所述的要解决的技术问题，可从以下说明导出其他要解决的技术问题。
技术方案
根据本发明的一个方面，无线定位方法包括：测定从至少一个固定节点发出的至少一个信号的强度的步骤；推定移动节点的相对位置的步骤；根据测定的所述至少一个信号的强度及推定的所述移动节点的相对位置生成与历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化对应的至少一个信号的强度的变化图案的步骤；以及通过比较生成的所述至少一个信号的强度的变化图案与所述移动节点所在地区的信号强度的分布图案形态的地图推定所述移动节点的绝对位置的步骤。
所述至少一个信号的强度的变化图案可以是表现为在所述多个时间点推定的移动节点的多个相对位置多次接收的至少一个信号的强度的连续排列的至少一个信号的强度的变化图案。生成所述至少一个信号的强度的变化图案的步骤可根据测定的所述至少一个信号的强度与推定的所述移动节点的相对位置生成当前接收的至少一个信号的强度的图案，将生成的所述至少一个信号的图案连续排列于所述接收时间点之前接收的至少一个信号的图案以生成所述至少一个信号的强度的变化图案。
生成所述至少一个信号的强度的变化图案的步骤可以将表示在推定的所述相对位置从所述至少一个固定节点接收的至少一个信号的强度的图案的图案数据累积于关于在推定所述相对位置之前推定的相对位置的图案数据以生成所述至少一个信号的强度的变化图案。
生成所述至少一个信号的强度的变化图案的步骤可以根据与推定的所述相对位置相关地表示测定的各所述信号的强度的空间域数据生成所述图案数据。所述无线定位方法还可以包括：生成与任意一个时间点相关地表示测定的各所述信号的强度的时域数据的步骤；以及将生成的所述时域数据变换成所述空间域数据的步骤。
所述任意一个时间点是各所述信号的接收时间点，测定的所述相对位置可以是在各所述信号的接收时间点推定的移动节点的相对位置。推定的所述相对位置与推定所述相对位置之前推定的移动节点的相对位置的距离差在相当于用于表示所述移动节点的相对位置的坐标的分辨率单位的距离内的情况下，可以省略累积表示在推定的所述相对位置从所述至少一个固定节点接收的至少一个信号的强度的图案的图案数据的过程。
所述无线定位方法还包括推定所述移动节点的绝对位置后推定相对于推定的所述移动节点的绝对位置的移动节点的相对位置的步骤，其中，所述多个时间点以后可根据相对于所述移动节点的绝对位置推定的移动节点的相对位置生成关于所述移动节点的位置的相对变化的至少一个信号的强度的变化图案。
所述无线定位方法还包括通过比较所述至少一个信号的强度的变化图案与所述地图，从所述地图内搜出具有与所述至少一个信号的强度的变化图案最近似的图案的部分的步骤，推定所述移动节点的绝对位置的步骤可以将搜出的所述部分指示的地图的绝对位置推定为所述移动节点的绝对位置。推定所述移动节点的绝对位置的步骤可以将搜出的所述部分的多个绝对位置中对应于推定的所述相对位置的绝对位置推定为所述移动节点的绝对位置。
生成所述至少一个信号的强度的变化图案的步骤可以生成以在多维空间的地点示出点的方式将关于所述移动节点的位置的相对变化的至少一个信号的强度变化坐标图化的几何学的曲面(surface)形态的图案，其中，所述多维空间通过将任意一个固定节点的ID映射到多维空间的第一坐标轴，将所述移动节点的相对位置映射到第二坐标轴，将从所述任意一个固定节点发出的信号的强度映射到第三坐标轴确定得到。
所述无线定位方法还包括通过比较所述曲面形态的图案与所述地图从所述地图内搜出具有与所述曲面形态最近似的形态的曲面部分的步骤，推定所述移动节点的绝对位置的步骤可以将搜出的所述曲面部分指示的地图的绝对位置推定为所述移动节点的绝对位置。推定所述移动节点的绝对位置的步骤可以将搜出的所述曲面部分的多个绝对位置中具有与推定的所述相对位置的形状(shape)最近似的形状的部分的绝对位置推定为所述移动节点的绝对位置。
所述无线定位方法还可以包括：根据接收的所述至少一个信号从被提供定位服务的全地区的集群中选定至少一个集群的步骤；以及从存储有所述全地区的信号强度的分布数据的射电图提取表示所述地图的地图数据的步骤。
根据本发明的另一种方面，提供一种存储有用于通过计算机运行所述无线定位方法的程序的计算机可读存储介质。
根据本发明的又一种方面的无线定位装置包括：信号处理部，其测定从至少一个固定节点发出的至少一个信号的强度；相对位置推定部，其推定移动节点的相对位置；图案生成部，其根据测定的所述至少一个信号的强度及推定的所述移动节点的相对位置生成与历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化对应的至少一个信号的强度的变化图案；以及绝对位置推定部，其通过比较生成的所述至少一个信号的强度的变化图案与所述移动节点所在地区的信号强度的分布图案形态的地图推定所述移动节点的绝对位置。
所述无线定位装置还包括感测所述移动节点的运动的传感器部，所述相对位置推定部能够根据所述传感器部的输出信号的值推定所述移动节点的相对位置。所述无线定位装置还包括用于累积由所述图案生成部生成的图案数据的缓冲区，所述图案生成部能够将表示在推定的所述相对位置从所述至少一个固定节点接收的至少一个信号强度的图案的图案数据累积于存储在所述缓冲区的图案数据生成所述至少一个信号的强度的变化图案。
技术效果
测定从至少一个固定节点接收的至少一个信号的强度并推定移动节点的相对位置后生成与历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化相对应的至少一个信号强度的变化图案，利用这种信号强度的变化图案推定移动节点的绝对位置，因此当通信信道之间的信号干扰、接入点的增设、故障、障碍物的发生等无线环境发生变化的情况下也能够非常准确地推定移动节点的位置。
现有的无线定位技术利用当前接收的至少一个信号的强度推定移动节点的绝对位置，因此由于无线环境变化而收集到不同于构建射电图之时收集的信号强度的信号强度的情况下，推定出的移动节点的当前位置极可能不是其实际位置而是邻接的其他位置。反面，本发明利用与历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化相对应的至少一个信号强度的变化图案推定移动节点的绝对位置，因此几乎不受无线环境变化的影响，因此相比于现有的无线定位技术大幅降低因无线环境变化而发生的定位误差。
利用像LTE信号一样在广泛的地区几乎没有信号强度变化的无线信号推定移动节点的位置的情况下也能够利用与历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化相对应的至少一个信号强度的变化图案推定移动节点的绝对位置，因此能够准确地推定移动节点的位置。这是因为即使是移动节点的移动路径上彼此邻接的定位地点之间几乎没有信号强度变化的情况，LT E信号的强度在相当于用于本发明的定位的信号强度的变化图案的长度的移动距离内发生能够推定移动节点1的准确位置的程度的足够变化。
如上，由于能够利用移动路径上的测定地点之间几乎没有信号强度变化的LTE信号准确地推定移动节点的位置，因此能够提供不仅覆盖室内还能够覆盖室外的无线定位服务。其结果，能够提供室内定位及室外定位均可的车辆导航系统或自动驾驶用无线定位服务，因此能够替代目前作为车辆导航系统广泛使用但无法室内定位的GPS。
并且，推定移动节点的绝对位置后相对于已经推定的移动节点的绝对位置推定移动节点的相对位置，因此几乎不会累积连续推定相对位置的现有行人航位推算(PDR，Pedestrian Dea d Reckoning)、航位推测(DR，Dead Reckoning)等相对位置推定算法的误差，因此其定位准确度明显高于在现有的无线定位技术融合PDR、DR等相对位置推定算法的技术方法。
并且，利用将与移动节点的位置的相对变化相对应的至少一个信号强度的变化坐标图化的几何学曲面形态的三维图案推定移动节点的位置，因此能够从根源上杜绝当前接收的信号强度的数值与分布于射电图内的信号强度的数值的比较的现有算法的定位误差，从而能够大幅提高移动节点的定位准确度。移动节点在当前位置的无线环境变化几乎不影响曲面的整体形态，因此在地图数据表示的地图内搜出形态最接近三维图案的曲面形态的曲面部分时由于当前接收的信号的强度的误差而搜出不同于原本要搜出的曲面部分的曲面部分的可能性极低。
附图说明
图1是本发明的一个实施例的无线通信系统的构成图；
图2是图1所示的移动节点1的无线定位装置的构成图；
图3是本发明的一个实施例的无线定位方法的流程图；
图4是用于说明图3的320步骤的图案形成原理的示意图；
图5是示出关于图3的320步骤的图案形成的实验结果的示意图；
图6是图3所示的320步骤的具体流程图；
图7是示出用于生成本实施例的无线定位中使用的信号强度的变化图案的三维空间坐标系的示意图；
图8是用表格形态示出本实施例的无线定位中使用的图案数据的累积的示意图；
图9是示出生成本实施例的无线定位中使用的信号强度的变化图案的一例的示意图；
图10及图11是示出根据本实施例推定移动节点1的绝对位置的例子的示意图；
图12是示出关于现有技术与本实施例的Wifi定位的比较实验结果的示意图；
图13是示出关于现有技术与本实施例的LTE定位的比较实验结果的示意图。
具体实施方式
以下参见附图对本发明的实施例进行具体说明。以下将用户携带移动的智能手机、搭载于车辆移动的导航系统之类的作为定位对象的所有移动体统称为“移动节点”。并且，将Wi fi网的接入点(AP，Access Point)、LTE网的基站(base station)之类的固定设置在某个地区中转移动节点的无线通信的通信设备统称为“固定节点”。并且，将从固定节点发出的射频(RF，Radio Frequency)信号简称为“信号”。
以下要说明的本发明的实施例涉及利用Wifi信号、长期演进(LTE，Long TermEvoluti on)信号等之类的无线信号提供定位服务的无线定位方法及装置，尤其涉及无线环境变化的情况下也仍能够以极高的准确度推定移动节点的位置，利用在广泛的地区上几乎无信号强度变化的无线信号，例如LTE信号进行定位的情况下也仍能够以极高的准确度推定移动节点的位置的高准确度的无线定位方法及装置。以下将这种无线定位方法及无线定位装置简称为“无线定位方法”与“无线定位装置”。
图1是本发明的一个实施例的无线通信系统的构成图。参见图1，本实施例的无线通信系统由多个移动节点1、多个固定节点2及定位服务器3构成。多个移动节点1分别由用户携带或搭载于车辆移动的过程中通过至少一种无线通信网与其他节点执行无线通信。一般来讲，各移动节点1通过至少两种无线通信网，例如Wifi网与LTE网执行无线通信。多个固定节点 2分别中转各移动节点1的无线通信使得各移动节点1能够接入无线通信网而与其他节点进行无线通信。移动节点1通过Wifi网进行无线通信的情况下，固定节点可以是接入点，通过L TE网进行无线通信的情况下，固定节点可以是基站。定位服务器3向各移动节点1提供本实施例的无线定位所需的射电图的一部分。
图2是图1所示的移动节点1的无线定位装置的构成图。参见图2，图1所示的移动节点 1的无线定位装置由无线通信部10、传感器部20、缓冲区30、扫描部11、信号处理部12、相对位置推定部13、域变换部14、图案生成部15、集群选定部16、地图加载器17、比较部 18及绝对位置推定部19构成。本实施例所属技术领域的普通技术人员能够理解这些构成要素可用提供特定功能的硬件实现，可通过存储有提供特定功能的软件的存储器、处理器、总线等的组合实现。所述各构成要素并非必须通过独立的硬件实现，多个构成要素可通过公共硬件，例如处理器、存储器、总线等的组合实现。
如上所述，移动节点1可以是用户携带的智能手机，可以是搭载于车辆的导航系统。图2 所示的实施例涉及无线定位装置，除了图2所示的无线定位装置的构成以外还将智能手机的其他构成或导航系统的其他构成示于图2的情况下可能会模糊本实施例的特征，因此予以省略。本实施例所属技术领域的普通技术人员能够理解移动节点1为智能手机或导航系统等的情况下，除图2所示的构成要素以外还可以具有其他构成要素。
无线通信部10通过至少一个无线通信网收发信号。传感器部20由感测移动节点1的运动的至少一个传感器构成。缓冲区30的用途是累积由图案生成部15生成的图案数据。传感器部20可以由测定移动节点1的加速度的加速度传感器(acceleration sensor)与测定移动节点1的角速度的陀螺仪传感器(gyro sensor)构成。传感器部20的传感器种类可取决于移动节点1为哪种设备。移动节点1为智能手机的情况下，传感器部20可以由如上所述的加速度传感器与陀螺仪传感器构成。移动节点1为搭载于车辆的导航系统的情况下，传感器部20可以由如上所述的加速度传感器与陀螺仪传感器构成，可以用编码器(encoder)、地磁传感器等代替这种传感器。
图3是本发明的一个实施例的无线定位方法的流程图。参见图3，本实施例的无线定位方法由图2所示的移动节点1的无线定位装置运行的如下步骤构成。以下参见图3对图2所示的扫描部11、信号处理部12、相对位置推定部13、域变换部14、图案生成部15、集群选定部16、地图加载器17、比较部18及绝对位置推定部19进行具体说明。在110步骤，移动节点1的扫描部11通过无线通信部10周期性地扫描无线通信的频带以接收从至少一个固定节点2发出的至少一个信号。以下要说明的时域数据的采样率(sampling rate)取决于扫描部1 1的扫描周期的长度。无线通信部10的扫描周期越短，则以下要说明的时域数据的采样率越高，其结果，可提高根据本实施例推定的移动节点1的绝对位置的精确度。
时域数据的采样率上升的情况下时域数据的数据量增多，因此移动节点1的数据处理负荷增大，从而可能导致推定移动节点1的绝对位置所需的时间增加。作为追踪用户的位置、车辆导航等用途的无线定位的特性为需要实时向用户提供当前位置，因此优选的是根据移动节点1的硬件性能、适用本实施例的领域所要求的定位精确度等确定无线通信部10的扫描周期。从某个固定节点2发出的信号中承载有该固定节点2的ID，因此可从固定节点2发出的信号获知该固定节点2的ID。
在移动节点1的当前位置下其可通信的范围内只有一个固定节点2的情况下，无线通信部10通过扫描过程从一个固定节点2接收一个信号。在移动节点1的当前位置下其可通信的范围内存在多个固定节点2的情况下，无线通信部10通过扫描过程从多个固定节点2接收相当于该固定节点2的个数的多个信号。图1示出移动节点1从三个固定节点21、22、23接收三个信号的例子。可以确认另一个固定节点24位于移动节点1的可通信范围之外。本实施例可适用于无线通信基础设施比较完备的地区，因此移动节点1大部分接收多个固定节点2的信号，而在无线通信基础设施相对薄弱的部分地区则可接收一个固定节点2的信号。另外，扫描过程中未接收到任何信号的情况下，相当于无法实现根据本实施例的定位的情况，因此移动节点1等待至接收到固定节点2的信号。
在120步骤，移动节点1的信号处理部12测定在110步骤接收的各信号的强度。在130 步骤，移动节点1的信号处理部12生成与某一个时间点相关地表示在120步骤测定的各信号强度的时域数据。在此，某一个时间点用作区分在110步骤接收的信号与在其之前接收的信号或其之后接收的信号的信息。该时间点可以是各信号的接收时间点。各信号的接收时间点可以是信号处理部12从无线通信部10接收到各信号的瞬间读取移动节点1的内部时钟的时间得到的时间点。
更具体来讲，在130步骤，移动节点1的信号处理部12生成时域数据，所述时域数据包括按在110步骤接收的各信号分别将发出各信号的固定节点2的ID、各信号的接收时间点及在120步骤测定的各信号的强度组成一组得到的至少一个信号强度组{RSSmn，…}TD。在此， RSS是“Received Signal Strength”的缩写，TD是“Time Domain”的缩写，下标“m”表示固定节点2的ID的序号，“n”表示各信号的接收时间点的序号。
例如，图3所示的无线定位方法重复执行三次的情况下，扫描部11在这三次都扫描周边的信号。若扫描部1在第三次信号扫描时只接收到从具有第二个ID的固定节点2发出的信号，则时域数据仅包括一个信号强度组RSS23。若扫描部11在第三次信号扫描时接收到从具有第二ID的固定节点2发出的信号与从具有第三个ID的固定节点2发出的信号，则时域数据包括信号强度组RSS23与RSS33。
如上，可以认为时域数据是在时域用发出各信号的固定节点2的ID与各信号的接收时间点区分在120步骤测定的各信号的强度的数据。每当运行本实施例的无线定位方法时在130 步骤生成的时域数据中所含的多个信号强度组{RSSmn，...}TD的接收时间点均相同。因此，为了减小时域数据的长度，对于在相同时间点收集的信号，可以向一个时间点罗列附加多个固定节点ID与多个信号强度。本实施例所属技术领域的普通技术人员能够理解除了上述格式以外还可以通过其他多种格式示出时域数据。
在210步骤，移动节点1的相对位置推定部13周期性地接收传感器部20的输出信号。在220步骤，移动节点1的相对位置推定部13根据在210步骤接收的传感器部20的输出信号的值算出移动节点1的移动距离与移动方向。在230步骤，移动节点1的相对位置推定部13根据在220步骤算出的移动节点1的移动距离与移动方向算出移动节点1的当前位置相对于移动节点1的之前位置的相对变化以推定相对于移动节点1的之前位置的移动节点1的当前相对位置。在此，移动节点1的之前位置在本实施例的无线定位方法初次运行时作为以下要说明的集群的基准点(reference point)，推定出相对于基准点的相对位置后成为在当前要推定的相对位置之前推定的相对位置。
如以下说明，将表示信号强度的域从时域变换成空间域的过程中，各信号的接收时间点被替换成在该接收时间点的移动节点1的相对位置，因此优选的是相对位置推定部13与扫描部11的扫描周期同步地周期性算出移动节点1的相对位置。为了提高移动节点1的相对位置的精确度，相对位置推定部13也可以以比扫描部11的扫描周期短的周期算出移动节点1的相对位置。如上所述，由于传感器部20的传感器种类可取决于移动节点1为哪种设备，因此推定移动节点1的相对位置时可根据移动节点1为哪种设备而采用不同的导航算法。
例如，移动节点1为智能手机的情况下，相对位置推定部13可用行人航位推算(PDR， Pedestrian Dead Reckoning)算法推定移动节点1的相对位置。更具体来讲，相对位置推定部 13可通过对传感器部20的加速度传感器的输出信号的值积分算出移动节点1的移动距离，通过对传感器部20的陀螺仪传感器的输出信号的值积分算出移动节点1的移动方向。移动节点 1作为导航系统搭载于车辆的情况下，相对位置推定部13可用航位推测(DR，Dead Reckoni ng)算法推定移动节点1的相对位置。例如，相对位置推定部13可在车辆的轮(wheel)上设置传感器部20的加速度传感器与陀螺仪传感器算出移动节点1的移动距离与移动方向。
图3所示的无线定位方法运行后再次运行时，相对位置推定部13在以下要说明的推定移动节点1的绝对位置的520步骤之后，推定相对于在520步骤推定的移动节点1的绝对位置的移动节点的相对位置。因此，在320步骤生成关于历经多个时间点的移动节点1的位置的相对变化的至少一个信号强度的变化图案之后，即，该多个时间点以后，根据相对于移动节点1的绝对位置推定的移动节点的相对位置生成关于移动节点1的位置的相对变化的至少一个信号强度的变化图案。根据本实施例，移动节点1的相对位置并非继续以移动节点1的之前相对位置为基准推定得到，而是当移动节点1的相对位置被替换为绝对位置时以该绝对位置为基准推定得到，因此移动节点1的相对位置的推定所被适用的区间极短，因此几乎不会发生由于反复推定相对位置而致使相对位置的误差累积以导致移动节点1的绝对位置误差的情况。
如上所述，用于推定移动节点1的相对位置的PDR、DR算法通过对传感器的输出信号值积分推定移动节点1的相对位置，因此越是反复推定移动节点1的相对位置，移动节点1的相对位置的误差越会累积。因此，移动节点1的相对位置的推定所被适用的区间越长，移动节点1的相对位置的误差越大。本实施例在各推定移动节点1的相对位置的各过程中间用移动节点1的绝对位置替换相对位置，因此几乎不会发生由于反复推定相对位置致使相对位置的误差累积的情况。因此，本实施的定位准确度明显高于现有的向无线定位技术融合PDR、D R等相对位置推定算法的技术方法。
按照本实施例推定移动节点1的绝对位置后，可以相对于之后推定的移动节点1的每个相对位置推定绝对位置，也可以在多次推定之后推定的移动节点1的相对位置后推定一个绝对位置。对前述情况而言，推定移动节点1的绝对位置后移动节点1的之前位置总是成为在当前要推定的相对位置之前推定的绝对位置。对后述情况而言，移动节点1的之前位置在推定出移动节点1的绝对位置之后成为在当前要推定的相对位置之前推定的绝对位置，而之后直至推定相对位置的次数达到所述次数为止，成为在当前要推定的相对位置之前推定的相对位置。
在310步骤，移动节点1的域变换部14将在130步骤生成的时域数据变换成与在230步骤推定的移动节点1的相对位置相关地表示在120步骤测定的各信号强度的空间域数据。更具体来讲，域变换部14按包含于在130步骤生成的时域数据的至少一个信号强度组{RSSmn，...} TD中各组，将各组RSSmn表示的固定节点2的ID、各信号的接收时间点及各信号的强度中各信号的接收时间点替换为对应于各信号的接收时间点的移动节点1的相对位置，以此将时域数据变换成固定节点2的ID、移动节点1的相对位置及各信号的强度组成一组的至少一个信号强度组{RSSmn，...}SD。
在此，RSS是“Received Signal Strength”的缩写，SD是“Space Domain”的缩写，下标“m”表示固定节点2的ID的序号，“n”表示对应于各信号的接收时间点的序号的移动节点1的相对位置的序号。在110步骤中的信号接收与在210步骤中的信号接收在几乎相同的时间段同步执行的情况下，对应于各信号的接收时间点的移动节点1的相对位置可以是在各信号的接收时间点推定的移动节点1的相对位置。该情况下，各信号的接收时间点的序号直接成为移动节点1的相对位置的序号。例如，包含于空间域数据的信号强度组RSS23表示相对位置推定部13在第三次推定相对位置时从具有第二个ID的固定节点2接收的信号的强度。
在110步骤中的信号接收与在210步骤中的信号接收并不同步进行的情况下，对应于各信号的接收时间点的移动节点1的相对位置可以是在多个时间点推定的相对位置中最接近各信号的接收时间点的时间点推定的相对位置。如上，时域数据是将固定节点2的ID、各信号的接收时间点及各信号的强度组为一组从而与各信号的接收时间点相关地表示各信号强度的基于时间的数据，而空间域数据是将包含于时域数据的固定节点2的ID、在包含于时域数据的时间点推定的移动节点1的相对位置、包含于时域数据的各信号强度组为一组从而与移动节点1的相对位置相关地表示各信号强度的基于空间的数据。
每当执行本实施例的无线定位方法时，包含于在130步骤生成的时域数据的多个信号强度组{RSSmn，...}TD的接收时间点均相同，因此每当执行本实施例的无线定位方法时包含于在 310步骤变换的空间域数据的多个信号强度组{RSSmn，...}SD的相对位置也均相同。因此，为减小空间域数据的长度，对于在相同时间点收集的信号，可以向一个相对位置罗列附加多个固定节点ID与多个信号强度。本实施例所属技术领域的普通技术人员能够理解除了上述格式以外还可以通过其他多种格式示出空间域数据。
在320步骤，移动节点1的图案生成部15根据在120步骤测定的至少一个信号强度与在 230步骤推定的移动节点1的相对位置生成关于历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化的至少一个信号强度的变化图案。更具体来讲，图案生成部15根据在120步骤测定的至少一个信号强度与在230步骤推定的移动节点1的相对位置，生成在110步骤当前接收的至少一个信号强度的图案，将当前接收的至少一个信号的图案连续排列在110步骤的信号接收时间点之前接收的至少一个信号的图案，以此生成关于历经多个时间点的移动节点1的位置的相对变化的至少一个信号强度的变化图案。本实施例的无线定位方法是旨在移动节点1在某个路径上移动时实时地反复推定其当前绝对位置的方法，在图2所示的无线定位装置驱动期间不断重复图3所示的步骤。
图4是用于说明在图3的320步骤形成图案的原理的示意图。参见图4的(a)，从固定节点2发出的信号的强度大致与到固定节点2的距离的平方成反比地衰减。用户接近固定节点2 后远离的情况下，用户携带的移动节点1将接收到如图4的(a)所示的强度的信号。一般来讲，用户并不总是以恒定的速度步行，步行过程中还可能临时暂停。用户暂停期间如图4的(b)所示，即使图3所示的无线定位方法反复执行多次，测得的从固定节点2发出的信号的强度几乎相同。图4的(b)的x轴表示测得信号的时间点，y轴表示信号强度。图4的(c)的x轴表示移动节点1的相对位置(RL，Relative Location)，y轴表示信号强度。
每当图3所示的无线定位方法执行时测定从固定节点2发出的信号的强度，因此从固定节点2发出的信号的强度并不示出为如图4的(b)所示的连续的曲线形态，实际上示出为表示在对应于信号强度的高度上的点连续罗列的形态。各信号的接收时间点被域变换部14替换为移动节点1的相对位置的情况下如图4的(c)所示，由图案生成部15生成的信号强度的变化图案示出为在多个时间点推定的移动节点1的多个的相对位置多次接收的信号的强度的连续排列。因此，可以认为由图案生成部15生成的至少一个信号强度的变化图案是示出为在多个时间点推定的移动节点1的多个的相对位置多次接收的至少一个信号的强度的连续排列的至少一个信号强度的变化图案。
定位服务器3的数据库中存储有表示在提供本实施例的无线定位服务的全地区收集的信号强度的分布图案的射电图。假设用户在同一路径上多次反复移动的情况下，每次走完该路径所需的时间一般都不同。即使用户的移动路径相同的情况下走完该路径所需的时间不同，位于该路径上的用户的多个位置是相同的。因此，无法而且也不需要在射电图反映从固定节点2发出的信号的接收时间点。即，射电图表现为信号强度的分布图案形态的地图，其对于在提供无线定位服务的全地区收集的众多信号反映发出某个信号的固定节点2的ID、接收该信号的地点的绝对位置及该信号的强度。
为了根据本实施例推定移动节点1的绝对位置，需要生成能够与这种射电图匹配的图案。移动节点1的定位是在不知移动节点1的位置的状态下执行的，因此移动节点1生成与各信号的接收时间点相关地表示各信号强度的时域数据后，将该时域数据变换成与对应于各信号的接收时间点的移动节点1的相对位置相关地表示各信号强度的空间域数据。为了确定射电图的坐标值，将被提供无线定位服务的现实世界的地域分割成刻度与刻度之间的距离为预定的网格结构。在射电图上某个地点的绝对位置的值用具有这种单位的分辨率的二维坐标表示，因此优选的是使得由图案生成部15生成的图案尽量以与射电图的坐标分辨率相同或成倍地低的分辨率用于推定移动节点1的相对位置。
如图4的(c)所示，随着用户处于暂停状态，表示在移动节点1的多个相对位置接收的多个信号的强度的多个点可能是密集的。该情况下，若彼此密集的多个点之间最大距离在相当于射电图的坐标分辨率单位，即用于表示移动节点1的相对位置的坐标的分辨率单位的距离以内，则发生彼此密集的多个点好像作为一个点表示一个信号强度的效果且得到生成信号强度的变化图案的结果。例如，当假设射电图的坐标分辨率单位为1米的情况下，则发生聚集于1米内的多个点好像作为一个点表示一个信号强度的效果且得到生成信号强度的变化图案的结果。
图5是示出关于图3的320步骤的图案形成的实验结果的示意图。图5所示的实验用于帮助理解将在现实世界的时域实际测定的信号的强度值变换成空间域而生成的信号强度的变化图案。如下述说明，本实施例的信号强度变化图案不是图5的二维坐标图形态的图案，而是反映有固定节点2的ID的三维坐标图形态的图案。如图5的(a)所示，用户携带安装有测定 Wifi信号强度的安卓应用程序的智能手机在建筑物的通道徘徊。一个接入点设置在建筑物的后侧通道的前壁中央。用户在继续向前前进并左转后在建筑物的后侧通道反复来回三次，然后左转并继续向前前进。此时，用户向接入点接近三次后逐渐远离。
图5的(b)的x轴表示通过安卓应用程序测定到信号的时间点。安卓操作系统被设计成Wi fi信号以1.5秒为单位输入到应用程序，因此图5的(b)的x轴上标出的时间分辨率为1.5秒。若本实施例的无线定位方法通过安卓应用程序实现，则能够以1.5秒为单位获得Wifi信号，因此在110步骤接收信号的时间点的间隔也是最大1.5秒。图5的(b)的y轴表示通过安卓应用程序测定的信号强度。图5的(b)所示的各点的高度为通过安卓应用程序测定的各信号的强度。
如图5的(b)所示，在建筑物的后侧通道测定的信号强度的变化图案中有三个顶点(peak) 位置。根据本实施例将各信号的接收时间点替换为用PDR推定的移动节点1的相对位置的情况下，变换成如图5的(c)所示的空间域坐标图。图5的(c)的x轴表示智能手机的相对位置。智能手机的相对位置用相对于初始位置的移动距离表示。图5的(c)的y轴像图5的(b)的y轴一样表示通过安卓应用程序测定的信号强度。参见图5的(c)，在彼此密集的多个相对位置处的信号强度重叠示出，由此可见时域上的三个顶点在空间域示出为一个顶点。
图6是图3所示的320步骤的具体流程图。参见图6，图3所示的320步骤由图3所示的图案生成部15运行的如下步骤构成。在321步骤，图案生成部15从域变换部14接收新的空间域数据。在322步骤，图案生成部15确认在321步骤接收的空间域数据示出的移动节点1 的相对位置，即，在230步骤推定的相对位置与推定该相对位置之前推定的移动节点1的相对位置的距离差是否在相当于用于表示相对位置的坐标的分辨率单位的距离内。322步骤的确认结果为移动节点1的当前相对位置与之前相对位置的距离差异在相当于坐标的分辨率单位的距离内的情况下返回到321步骤并等待至再次接收到新的空间域数据，否则执行323步骤。
如上，在230步骤推定的相对位置与推定该相对位置之前推定的移动节点1的相对位置的距离差在相当于用于表示移动节点1的相对位置的坐标的分辨率单位的距离内的情况下，省略以下要说明的生成、累积图案数据的323、324步骤。如上所述，随着图3所示的无线定位方法反复运行多次，多次测定移动节点1的相对位置，这些多个相对位置之间的最大距离在相当于坐标的分辨率单位的距离内的情况下，即使关于多个相对位置的多个信号强度反映到图案生成部15的图案生成过程，仍发生好像作为一个相对位置表示一个信号强度的效果且得到生成信号强度的变化图案的结果。
因此，即使不经过322步骤而是在321步骤后直接执行323步骤也不会影响本实施例的定位的准确度。而在相当于坐标的分辨率单位的距离内的多个位置反复表示信号强度的情况下，虽然基本不影响由图案生成部15生成的信号强度的变化图案的形态，但这些反复的信号强度的表示过程增加移动节点1的图形数据处理量，因此可能会影响无线定位的实时性，因此移动节点1的图形数据处理性能低的情况下，省略生成及累积图案数据的322步骤将会有用。
在323步骤，图案生成部15根据在310步骤接收的空间域数据生成在230步骤推定的移动节点1的相对位置从至少一个固定节点2接收的至少一个信号的强度的图案。图案生成部1 5在323步骤生成的至少一个信号的强度的图案是在移动节点1的移动路径中该空间域数据表示的相对位置按该空间域数据表示的至少一个固定节点表示该空间域数据表示的至少一个信号的强度生成的至少一个信号强度的图案。在323步骤，图案生成部15按包含于在310步骤接收的空间域数据的至少一个信号强度组{RSSmn，...}SD的各信号强度组RSSmn生成表示各信号强度组RSSmn的信号强度的信号强度坐标图，以此生成至少一个信号强度的图案。
图7是示出用于生成本实施例的无线定位中使用的信号强度的变化图案的三维空间坐标系的示意图。参见图7，三维空间的x轴是隔着预定间隔排列多个固定节点2的ID的坐标轴， y轴是按用于表示移动节点1的相对位置的坐标的分辨率单位分割移动节点1的移动路径的坐标轴，z轴是按信号强度的测定分辨率单位分割从多个固定节点2接收的信号的强度的测定范围的坐标轴。本实施例所属技术领域的普通技术人员能够理解三维空间的x轴、y轴、z轴分别表示的信息可互换。例如，可以使得x轴表示移动节点1的相对位置，y轴表示固定节点2 的ID。
图7所示的三维空间坐标系以城中道路之类的用户或车辆的移动路径已定的情况为前提，存储于定位服务器3的数据库的射电图根据沿着上述已定路径移动的过程中收集的信号构建而成的情况下，以下要说明的射电图的信号强度的分布图案含有移动路径。即，移动节点1 的当前信号强度的变化图案与射电图内的某个部分一致的情况下，可通过与射电图比较获知移动节点1位于哪个移动路径的哪个地点。移动节点1的移动路径并未已定或除了要推定移动节点1在地上的位置以外还想推定移动节点1的高度的情况下，可能需要在四维以上的多维空间坐标系上生成在110步骤接收的至少一个信号的强度的变化图案。
为了帮助理解本实施例，图7的x轴排列有十个相当于Wifi网的固定节点2的接入点10， y轴以1米间隔排列携带移动节点1的用户达10米长度。因此，移动节点1的相对位置坐标的分辨率单位为1米。如下述说明，在510步骤中与地图数据表示的地图比较的信号强度的变化图案是在图7所示的大小的三维空间生成的三维图案。即，图7所示的三维空间的大小表示对于进行本实施例的定位期间移动节点1移动的路径，生成与以10米间隔表示地图数据的地图比较的信号强度的变化图案。此时，移动节点1的移动路径上的接入点的个数为十个。图7所示的三维空间坐标系只是一个例子而已，可对接入点的个数与移动节点1的移动路径的长度进行多种变形设计。323步骤可分离成如下3231、3232步骤，以下参见图7对323步骤的图案形成过程进行具体说明。
在3231步骤，图案生成部15通过在三维空间的地点表示点的方式生成表示该信号强度组RSSmn的信号强度的坐标图，其中所述三维空间通过在三维空间的x轴映射包含于在321 步骤接收的空间域数据的某一个信号强度组RSSmn表示的固定节点的ID，在y轴映射该信号强度组RSSmn表示的移动节点1的相对位置，在z轴映射该信号强度组RSSmn表示的信号的强度确定得到。这种信号强度坐标图不是用于向用户显示的画面输出用坐标图，而是用于示出生成用于无线定位的三维坐标图形态的信号强度的变化图案的过程的中间步骤的图形要素。但为了帮助理解本实施例，以下假设具有能够从视觉上识别各信号强度组RSSmn的信号强度坐标图、某一个相对位置处的信号强度的图案、对应于相对位置变化的信号强度的变化图案的形态。
在3232步骤，图案生成部15确认是否已对包含于在321步骤接收的空间域数据的所有信号强度组RSSmn完成3231步骤的信号强度图表的生成。3232步骤的确认结果为已对所有信号强度组RSSmn生成了信号强度坐标图的情况下，视为已完成对在321步骤接收的空间域数据的图案的生成并进行324步骤，否则提取包含于空间域数据的多个信号强度组RSSmn中未生成信号强度坐标图的另一个信号强度组RSSmn并返回3231步骤。
如上，由图案生成部15生成的至少一个信号强度的图案表示与该空间域数据表示的至少一个固定节点的ID与该空间域数据表示的相对位置相关地表示该空间域数据表示的至少一个信号强度的至少一个信号强度的图案。因此，如果是移动节点1仅接收到一个信号的情况，则在230步骤推定的移动节点1的相对位置处的信号强度的图案可以一个点形态。如果是移动节点1接收到多个信号的情况，则在230步骤推定的移动节点1的相对位置处的信号强度的图案可以是用彼此邻接的多个点示出的直线乃至曲线形态。
在324步骤，图案生成部15将在323步骤生成的表示至少一个信号强度的图案的图案数据累积到存储于缓冲区30的图案数据进行存储。通过如上累积图案数据生成在120步骤测定的至少一个信号强度的变化图案。缓冲区30可累积生成与地图数据表示的地图比较的信号强度的变化图案所需量的图案数据，可累积更多量的图案数据。对后者而言，根据累积于缓冲区30的图案数据的一部分生成信号强度的变化图案。
图8是用表格形态示出本实施例的无线定位中使用的图案数据的累积的示意图。图8的(a) 以表格形态示出累积于缓冲区30的图案数据。在320步骤，图案生成部15可以将空间域数据以图8的(a)的表格形态累积于缓冲区30。图8的(a)的表格中“APm”的“m”值为固定节点2的ID的序号，相当于三维空间的x轴的坐标值，“RLn”的“n”值为移动节点1的相对位置的序号，相当于三维空间的y轴的坐标值，“RSSmn”是从具有ID“APm”的固定节点2 发出且在移动节点1的相对位置“RLn”接收的信号的强度，相当于三维空间的z轴的坐标值。
根据上述图案生成部15的图案生成技术方法，取决于“APm”的“m”值与“RLn”的“n”值的二维平面的某一个地点上以相当于“RSSmn”值的高度标出点，因此图8的(a)所示的“RSSmn”的集合在三维空间形成集合曲面(surface)。如上，在320步骤，图案生成部15生成通过在三维空间的地点标出点的方式将与移动节点1的位置的相对变化对应的至少一个信号强度的变化坐标图化的几何曲面形态的三维图案，其中所述三维空间通过在三维空间的x轴映射某一个固定节点的ID，在y轴映射移动节点1的相对位置，在z轴映射从该固定节点发出且在该相对位置接收的信号的强度确定得到。包含于累积在缓冲区30的空间域数据的多个信号强度组可以不以图8的(a)的表格形态累积于缓冲区30，为了有效使用存储器空间，可以以多种形态累积于缓冲区30。
图9是示出生成本实施例的无线定位中使用的信号强度的变化图案的一例的示意图。在假设图9所示的三维空间坐标系的缩放比例为图7所示的三维空间坐标系的缩放比例的十倍的情况下，当用户移动20米的情况下根据上述图案生成部15的图案生成技术方法，移动节点1的相对位置被推定二十次，通过在二十个相对位置中各位置的图案生成相当于该移动距离的曲面形态的三维图案。图9所示的曲面由不同高度的点密集形成。可以确认当用户移动4 0米、60米、80米的情况下，曲面形态的三维图案扩张量相当于该移动距离的增加份。由于从相邻接的固定节点2发出的信号之间的强度差，即，相邻接的“RSSmn”之间的差而发生曲面的弯曲。
在410步骤，移动节点1的集群选定部16根据在110步骤接收的至少一个信号从被提供本实施例的定位服务的全地区的集群中选定至少一个集群。被提供无线定位服务的全地区被分割成多个集群。更具体来讲，集群选定部16根据在110步骤接收的至少一个信号中承载的至少一个固定节点2的ID选定移动节点1所在的一个集群。例如，当某个固定节点2只向特定集群发出信号或只能在特定集群接收到某个组合的多个固定节点2的信号的情况下，可以仅通过至少一个固定节点2的ID选定集群。
集群选定部16在根据至少一个固定节点2的ID无法选定移动节点1所在的一个集群的情况下，根据在110步骤接收的至少一个信号的强度选定移动节点1所在的一个集群。例如，某个固定节点2向彼此相邻的两个集群发出信号或只能在彼此相邻的两个集群接收到某个组合的多个固定节点2的信号情况下，可根据至少一个信号的强度选定集群。集群选定部16也可以向如上选定的集群增加其周边的集群以选定多个集群。例如，移动节点1位于彼此相邻的两个集群的临界处的情况下或者欲通过增加集群个数提高无线定位准确度的情况下可选定多个集群。
在420步骤，移动节点1的地图加载器17通过无线通信部10向定位服务器3发送用于请求发送对应于在310步骤选定的至少一个集群的地图数据的信号。该信号承载有表示在41 0步骤选定的至少一个集群的数据。在430步骤，定位服务器3接收到从移动节点1发送的请求地图数据的信号的情况下，从存储有提供本实施例的定位服务的全地区的信号强度的分布数据的射电图提取表示相当于该请求信号表示的至少一个集群，即，在410步骤选定的至少一个集群的地区的信号强度的分布图案形态的地图的地图数据。射电图存储于定位服务器3 的数据库。
在440步骤，定位服务器3将在430步骤提取的地图数据发送到移动节点1。在450步骤，移动节点1接收定位服务器3发送的地图数据。例如，移动节点1可接收如图8的(b)所示的地图数据。在图8的(b)的表格中“APm”的“m”值是设置于在410步骤选定的至少一个集群的地区的固定节点2的ID的序号，“ALn”的"n”值是移动节点1的绝对位置(AL，AbsoluteLocation)的序号，“RSSmn”是从具有“APm”的ID的固定节点2发出且在移动节点1的绝对位置“ALn”接收的信号的强度。
累积于移动节点1的缓冲区30的图案数据与从定位服务器3接收的地图数据必须能够相互匹配，因此地图数据的格式和图案数据的格式相同。因此，关于地图数据的说明用上述关于图案数据的说明代替。地图数据是从将在被提供无线定位服务的地区收集的大量信号的强度数据库化以构建的射电图提取的，因此图8的(b)的“RSSmn”值用特定值表示。若移动节点 1具有能够容纳定位服务器3的数据库中存储的射电图的数据库，则移动节点1也可以从存储于其内部的数据库的射电图提取地图数据。该情况下，可省略420、440、450步骤，由移动节点1执行430步骤。
在510步骤，移动节点1的比较部18通过比较在320步骤生成的至少一个信号强度的变化图案与在450步骤接收的地图数据表示的地图，即移动节点1所在地区的信号强度的分布图案形态的地图，在地图数据表示的地图内搜出具有与在320步骤生成的至少一个信号强度的变化图案最近似的图案的部分。更具体来讲，比较部18通过比较将在320步骤生成的至少一个信号强度的变化坐标图化的几何学曲面形态的三维图案与在450步骤接收的地图数据表示的地图，从在450步骤接收的地图数据表示的地图内搜出形态最接近将在320步骤生成的至少一个信号强度的变化坐标图化的三维图案的曲面形态的曲面部分。
如上，本实施例根据在320步骤生成的至少一个信号强度的变化图案与在450步骤接收的地图数据表示的信号强度的分布图案之间的曲面相关度(surface correlation)确定在320步骤生成的至少一个信号强度的变化图案位于在450步骤接收的地图数据表示的地图内的哪个位置。例如，这种曲面相关度可用本实施例所属技术领域的普通技术人员公知的三维形状(shape) 匹配算法算出。在520步骤，移动节点1的绝对位置推定部19将在510步骤通过比较搜出的部分，更具体来讲将搜出的曲面部分指示的地图的绝对位置推定为移动节点1的绝对位置。
如上，不同于现有技术，本实施例并不只是考虑当前接收的信号强度，而是利用与至当前历经多个时间点的移动节点1的位置的相对变化相对应的至少一个信号强度的变化图案推定移动节点1的位置，因此如果将这种信号强度的变化图案的长度设得很长，可能会降低移动节点1的定位实时性。然而，由于能够利用三维形状匹配算法快速判断到移动节点1的当前位置的信号的强度变化图案的曲面与表示地图数据表示的信号强度的分布图案的曲面之间的形状近似度，因此历经多个时间点的信号强度的变化图案的长度非常长的情况下也能够保障移动节点1的定位实时性。
图10及图11是示出根据本实施例推定移动节点1的绝对位置的例子的示意图。图10及图11所示的三维空间坐标系的缩放比例和图7所示的三维空间坐标系的缩放比例相同，图1 0及图11的左侧所示的基于移动节点1的相对位置的图案例与图9所示的例相同。图10及图 11的右侧所示的基于地图的绝对位置的图案例表示关于到100米的移动路径的信号强度的分布图案的地图。定位服务器3提供的地图数据表示的地图明显大于图10及图11的右侧所示的地图，但由于一个纸面大小的限制，图10及图11的右侧仅示出了地图数据表示的地图中与图10及图11的左侧所示的图案的匹配及相关的部分。用户移动了20米的情况下生成图1 0的(a)的左侧所示的曲面形态的三维图案。
根据如上所述的基于曲面相关度的匹配技术方法，比较部18在图10的(a)的右侧所示的图案地图内搜出加深表示的部分。同样，用户移动了40米、60米、80米时依次生成图10及图11的(b)、(c)、(d)的左侧所示的曲面形态的三维图案。比较部18在图10及图11的(b)、(c)、 (d)的右侧所示的图案地图内依次搜出加深表示的部分。绝对位置推定部19将在510步骤搜出的部分，即曲面部分的多个绝对位置中对应于在230步骤推定的相对位置，即最后推定的相对位置的绝对位置推定为移动节点1的绝对位置。这种相对位置与绝对位置的对应关系根据两个曲面之间的形状匹配关系确定得到。即，绝对位置推定部19将在510步骤搜出的曲面部分的多个绝对位置中具有与在230步骤推定的相对位置的形状最近似的形状的部分的绝对位置推定为移动节点1的绝对位置。
图12是示出关于现有技术与本实施例的Wifi定位的比较实验结果的示意图。将作为现有的无线定位技术公知的k最近邻算法(KNN，K-Nearest Neighbor)、粒子过滤器(particle f ilter)算法、粒子过滤器与PDR的融合算法及本实施例的基于曲面相关度(SC，Surface Corre lation)的无线定位算法分别用安卓应用程序实现后安装在智能手机上并在用于图5的实验的建筑物内利用Wifi信号分别运行四种定位算法的同时携带智能手机在同一路径上移动。图12 示出通过各定位算法推定的移动节点的位置与实际位置的误差。
图12中实线表示KNN算法的定位误差，一点锁线表示粒子过滤器算法的定位误差，二点锁线表示粒子过滤器与PDR的融合算法的定位误差，虚线表示本实施例的定位误差。参见图12，可见虽然粒子过滤器与PDR的融合算法的定位误差比其他定位算法比较低，而本实施例的定位误差比现有的定位算法保持极低水平。尤其，从图12可知本实施例的定位误差的平均值与最大值明显低于现有的定位算法。
KNN算法、粒子过滤器算法、粒子过滤器与PDR的融合算法等多个无线定位算法的共同点是仅用当前接收的信号强度推定移动节点1的位置。由于通信信道之间的信号干扰、接入点的增设、故障或障碍物的发生等无线环境的变化而测定到不同于在构建射电图时收集到的信号强度的信号强度的情况下，由于射电图内彼此邻接的地点具有近似的信号强度分布，因此现有无线定位算法将并非移动节点1的实际位置的邻接的其他位置推定为当前位置的概率极高。构建射电图之时收集的信号强度与当前接收的信号的强度之差越大，定位误差就越大。
如上所述，本实施例能够利用与历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化相对应的至少一个信号强度的变化图案推定移动节点1的位置，因此即使发生通信信道之间的信号干扰、接入点的增设、故障、障碍物的发生等无线环境的变化，移动节点1的当前位置的推定值也几乎不发生误差。即，本实施例在考虑当前接收的信号的强度的基础上，还考虑在移动节点1到目前经过的路径上接收的过去的所有信号强度，根据该信号强度的变化图案推定移动节点1的当前位置，因此在移动节点1的当前位置的无线环境变化几乎不影响推定移动节点1的当前位置。
根据现有的无线定位算法只考虑因无线环境变化而当前接收的信号的强度的情况下，推定出的移动节点1的实际位置的邻接地点是脱离到目前为止的信号强度的变化图案表示的路径的地点。根据本实施例，在移动节点1当前所在的地点的无线环境变化无法改变整个在移动节点1至目前经过的路径接收的信号强度的变化图案，仅改变这种图案的当前时间点部分，因此利用与历经到目前为止的多个时间点的移动节点的位置的相对变化相对应的至少一个信号强度的变化图案推定移动节点1的位置的情况下，将移动节点1的实际位置而不是根据现有的无线定位算法推定的移动节点1的实际位置的邻接地点推定为移动节点1的绝对位置的可能性极高。当然，在移动节点1的移动路径上的多个地点上连续发生无线环境变化的情况下可能会发生定位误差，但这种情况几乎不会发生。
尤其，从某个固定节点2接收的信号的强度在经过其周边时形成顶点，而这种顶点具有受无线环境变化的影响不大的倾向。因此，使本实施例的用于定位的信号强度的变化图案的长度足够长以使得在保障该定位的实时性的限度内，当前接收的信号即便不包括顶点或顶点的邻接部分，但最起码包括移动节点1已经经过的路径上的多个信号的顶点部分的情况下，抗无线环境变化能力极强。并且，用于本实施例的定位的信号强度的变化图案内的顶点与顶点之间的位置变化可通过推定在没有随相对位置推定累积误差的较短距离内的移动节点1的相对位置准确地推定出来，因此无线环境变化严重的情况下也能够大幅提高移动节点1的位置推定准确度。
如上所述，本实施例的用于定位的信号强度的变化图案是将与移动节点1的位置的相对变化相对应的至少一个信号强度的变化坐标图化的几何学曲面形态的三维图案，从移动节点1 的曲面形态的三维图案与地图数据的曲面形态的三维图案之间的比较观点来看，在移动节点1 的当前位置上的无线环境变化只会引起相当于当前接收的信号的强度的曲面部分的高度误差，不影响相当于非无线环境变化地点的其他地点的大部分曲面。即，虽然在移动节点1的当前位置上的无线环境变化能够引起曲面形态的部分变形但几乎不影响曲面的整体形态。
由于现有的无线定位算法比较当前接收的信号强度的数值与分布在射电图内的信号强度的数值，因此会得到将数值最接近当前接收的信号强度的数值的移动节点1的实际位置的邻接地点错误推定为移动节点1的位置的结果。根据本实施例，在移动节点1的当前位置的无线环境变化几乎不影响曲面的整体形态，因此在地图数据表示的地图内搜出形态最接近三维图案的曲面形态的曲面部分时，因当前接收的信号的强度的误差而搜出不同于原本要搜出的曲面部分的曲面部分的可能性极低。如上，能够从根源上杜绝基于当前接收的信号强度的数值与分布于射电图内的信号强度的数值的比较的现有算法的定位误差，因此能够大幅提高移动节点1的定位准确度。
图13是示出关于现有技术与本实施例的LTE定位的比较实验结果的示意图。利用LTE 信号运行本实施例的基于曲面相关度的无线定位算法与KNN算法的同时携带智能手机在相同路径上移动。图13的(a)示出对于移动节点1的实际移动路径“LTE database”，通过本实施例的基于曲面相关度的无线定位算法推定的移动路径、通过KNN算法推定的移动路径、通过 GPS推定的移动路径。图13的(b)示出分别通过图13的(a)所示的方式中的KNN算法与本实施例的基于曲面相关度的无线定位算法推定的移动节点1的位置与实际位置的误差。
图13的(a)中通过本实施例的基于曲面相关度的无线定位算法推定的移动节点1的位置用圆示出，通过KNN算法推定的移动节点1的位置用四角形示出，通过GPS推定的移动节点1 的位置用三角形示出。参见图13的(a)可知通过KNN算法推定的移动节点1的位置大量发生脱离移动节点1的实际移动路径的到处窜动的现象。反面，可以看到本实施例的基于曲面相关度的无线定位算法沿着移动节点1的实际移动路径稳定地准确推定出移动节点1的位置。尤其，可以看出本实施例的基于曲面相关度的无线定位算法比目前已知定位准确度最优的GP S更准确地推定移动节点1的位置。
图13的(b)中，本实施例的曲面相关度的无线定位算法的定位误差用黑点表示，KNN算法的定位误差用四角形表示。参见图13的(b)，可见利用LTE信号推定移动节点1的位置的情况下，本实施例的定位误差仍比现有的定位算法保持极低水平。安装LTE网的基站相比于 Wifi网的接入点需要非常多的费用，因此远离周边基站安装使得周边基站与中转服务地区尽量不重叠。其结果，LTE信号均匀地分别于室内及室外全区域，但具有信号强度的变化不大的地区广泛的特性。
如上所述，现有的无线定位算法的共同点为仅用当前接收的信号强度推定移动节点1的位置，因此在移动节点1的移动路径上定位地点之间几乎无信号强度变化的情况下，仅凭该信号强度并不能区分出该定位地点，而且对周边噪声的反应敏感，因此定位误差非常大。如图13的(a)所示，通过现有的无线定位算法推定的移动节点1的位置发生脱离移动节点1的实际移动路径窜动的现象。
即使移动节点1的移动路径上彼此邻接的定位地点之间几乎没有LTE信号强度变化的情况下，只要在保障移动节点1的定位实时性的限度内使用于本实施例的定位的信号强度的变化图案的长度足够长，那么在相当于该信号强度的变化图案的长度的移动距离内，LTE信号的强度发生能够推定移动节点1的准确位置的程度的足够变化。因此，本实施例在移动节点1 的移动路径上彼此邻接的定位地点之间几乎无LTE信号的强度变化的情况下也能够准确地推定移动节点1的位置。
如上，本实施例能够利用移动路径上的测定地点之间几乎无信号强度变化的LTE信号准确地推定移动节点1的位置，因此能够不仅覆盖室内还能够覆盖整个室外的无线定位服务。其结果，本实施例能够提供能够利用广泛分布于建筑物室内及城中各处的LTE信号，不受高层建筑影响地在城中高准确地室内定位及室外定位的车辆导航系统或自动驾驶用无线定位服务，因此能够替代当前作为车辆导航系统广泛使用，但无法实现室内定位且在城中定位准确度严重下降的GPS。
以上在利用Wifi信号与LTE信号的情况下对现有技术与本实施例进行比较实验且说明了本实施例的定位准确度的优越性，但能够用于本实施例的无线定位的信号方面并无限制，可利用蓝牙、紫蜂、劳拉等无线信号的强度执行本实施例的定位。
另外，如上所述的本发明的一个实施例的无线定位方法可在制作成能够在计算机处理器运行的程序并存储到能够由计算机能够读取该程序的存储介质运行的计算机实现。计算机包括台式计算机、笔记本计算机、智能手机、嵌入式计算机等能够运行程序的所有类型的计算机。并且，上述本发明的一个实施例中使用的数据的结构可通过多种手段存储于计算机可读存储介质。计算机可读存储介质包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、磁存储介质 (例如，软盘、硬盘等)、光学可读介质(例如，CD只读存储器、DVD等)存储介质。
以上重点说明了本发明的优选实施例，本发明所属技术领域的普通技术人员能够理解在不脱离本发明的本质特性的范围内可以通过多种变形形状实现。因此，应从说明的角度而不是限定的角度考虑公开的实施例。本发明的范围适于权利要求范围，而并非示于上述说明，应解释与其等同范围内的所有差异点均包含于本发明。

Claims (15)

1.一种无线定位方法，其特征在于，包括：
测定从至少一个固定节点发出的至少一个信号的强度的步骤；
推定移动节点的相对位置的步骤；
根据测定的所述至少一个信号的强度及推定的所述移动节点的相对位置生成与历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化对应的至少一个信号的强度的变化图案的步骤；以及
通过比较生成的所述至少一个信号的强度的变化图案与所述移动节点所在地区的信号强度的分布图案形态的地图推定所述移动节点的绝对位置的步骤，
生成所述至少一个信号的强度的变化图案的步骤为将表示在推定的所述相对位置从所述至少一个固定节点接收的至少一个信号的强度的图案的图案数据累积于关于在推定所述相对位置之前推定的相对位置的图案数据以生成所述至少一个信号的强度的变化图案。
2.根据权利要求1所述的无线定位方法，其特征在于：
生成所述至少一个信号的强度的变化图案的步骤为根据与推定的所述相对位置相关地表示测定的各所述信号的强度的空间域数据生成所述图案数据。
3.根据权利要求2所述的无线定位方法，其特征在于，还包括：
生成与任意一个时间点相关地表示测定的各所述信号的强度的时域数据的步骤；以及
将生成的所述时域数据变换成所述空间域数据的步骤。
4.根据权利要求3所述的无线定位方法，其特征在于：
所述任意一个时间点是各所述信号的接收时间点，测定的所述相对位置是在各所述信号的接收时间点推定的移动节点的相对位置。
5.根据权利要求1所述的无线定位方法，其特征在于：
推定的所述相对位置与推定所述相对位置之前推定的移动节点的相对位置的距离差在相当于用于表示所述移动节点的相对位置的坐标的分辨率单位的距离内的情况下，省略累积表示在推定的所述相对位置从所述至少一个固定节点接收的至少一个信号的强度的图案的图案数据的过程。
6.根据权利要求1所述的无线定位方法，其特征在于，还包括：
推定所述移动节点的绝对位置后推定相对于推定的所述移动节点的绝对位置的移动节点的相对位置的步骤，
所述多个时间点以后根据相对于所述移动节点的绝对位置推定的移动节点的相对位置生成关于所述移动节点的位置的相对变化的至少一个信号的强度的变化图案。
7.根据权利要求1所述的无线定位方法，其特征在于，还包括：
通过比较所述至少一个信号的强度的变化图案与所述地图，从所述地图内搜出具有与所述至少一个信号的强度的变化图案最近似的图案的部分的步骤，
推定所述移动节点的绝对位置的步骤为将搜出的所述部分指示的地图的绝对位置推定为所述移动节点的绝对位置。
8.根据权利要求7所述的无线定位方法，其特征在于：
推定所述移动节点的绝对位置的步骤为将搜出的所述部分的多个绝对位置中对应于推定的所述相对位置的绝对位置推定为所述移动节点的绝对位置。
9.根据权利要求1所述的无线定位方法，其特征在于：
生成所述至少一个信号的强度的变化图案的步骤为生成以在多维空间的地点示出点的方式将关于所述移动节点的位置的相对变化的至少一个信号的强度变化坐标图化的几何学的曲面(surface)形态的图案，其中，所述多维空间通过将任意一个固定节点的ID映射到多维空间的第一坐标轴，将所述移动节点的相对位置映射到第二坐标轴，将从所述任意一个固定节点发出的信号的强度映射到第三坐标轴确定得到。
10.根据权利要求9所述的无线定位方法，其特征在于，还包括：
通过比较所述曲面形态的图案与所述地图从所述地图内搜出具有与所述曲面形态最近似的形态的曲面部分的步骤，
推定所述移动节点的绝对位置的步骤为将搜出的所述曲面部分指示的地图的绝对位置推定为所述移动节点的绝对位置。
11.根据权利要求10所述的无线定位方法，其特征在于：
推定所述移动节点的绝对位置的步骤为将搜出的所述曲面部分的多个绝对位置中具有与推定的所述相对位置的形状(shape)最近似的形状的部分的绝对位置推定为所述移动节点的绝对位置。
12.根据权利要求1所述的无线定位方法，其特征在于，还包括：
根据接收的所述至少一个信号从被提供定位服务的全地区的集群中选定至少一个集群的步骤；以及
从存储有所述全地区的信号强度的分布数据的射电图提取表示所述地图的地图数据的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，其中，存储有用于通过计算机运行权利要求1至12中任一项所述的方法的程序。
14.一种无线定位装置，其特征在于，包括：
信号处理部，其测定从至少一个固定节点发出的至少一个信号的强度；
相对位置推定部，其推定移动节点的相对位置；
图案生成部，其根据测定的所述至少一个信号的强度及推定的所述移动节点的相对位置生成与历经多个时间点的移动节点的位置的相对变化对应的至少一个信号的强度的变化图案；
绝对位置推定部，其通过比较生成的所述至少一个信号的强度的变化图案与所述移动节点所在地区的信号强度的分布图案形态的地图推定所述移动节点的绝对位置，以及
缓冲区，其用于累积由所述图案生成部生成的图案数据，
所述图案生成部将表示在推定的所述相对位置从所述至少一个固定节点接收的至少一个信号强度的图案的图案数据累积于存储在所述缓冲区的图案数据生成所述至少一个信号的强度的变化图案。
15.根据权利要求14所述的无线定位装置，其特征在于，还包括：
传感器部，其感测所述移动节点的运动，
所述相对位置推定部根据所述传感器部的输出信号的值推定所述移动节点的相对位置。
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