CN110719566A - 一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法 - Google Patents

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李�浩
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Abstract

本发明属于农业机械导航定位领域，具体涉及一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，包括WiFi信号发射模块、WiFi终端、聚类算法，所述的WiFi信号发射模块用于将无线信号帧发送至所述的WiFi终端，所述的WiFi终端接收WiFi信号发射模块的无线信号帧，收集所在位置信号形成信号库，所述的聚类算法对信号库中的大量无线信号帧筛选聚类质点，分析，迭代，得出所划分K个区域中各个空间区域的中心点位置，这种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，解决作业农机在无信号条件下无法获取定位信息及运行轨迹的问题。

Description

一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法
技术领域
本发明属于农业机械导航定位领域，具体涉及一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法。
背景技术
随着我国农业的大力发展以及国家对三农政策的不断支持，农业机械得到广泛应用的同时，也对我国农机的机械化、高效化程度提出了更高的要求。
农机作为进行农事作业的有效劳动工具，可大面积的进行耕耘、播种、收割等农事作业。而现如今农机站分配农机或私有农机前往农事作业时，有时由于经过涵洞、高压线区域或前往偏远山区等无信号环境进行作业时，农机站无法掌握派遣农机的定位信息以及自身农机的具体位置状况，这使得农机定位领域还不太完善，现有的农机作业没有在无信号状态下的有效定位方法。
全球四种导航定位系统中，除了我国自主研制的北斗卫星导航定位系统外，其他三种在无信号状态下均不能获取准确的定位信息，北斗卫星导航定位系统区别于其他三种系统的优势是有源系统，具有短报文通信的功能，可在无信号状态下获得具体的位置信息。但是此功能目前大多用于国防军事领域，对农业机械领域的应用微乎其微。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，解决作业农机在无信号条件下无法获取定位信息及运行轨迹的问题。
为了实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，包括WiFi信号发射模块、WiFi终端、聚类算法，所述的WiFi信号发射模块用于将无线信号帧发送至所述的WiFi终端，所述的WiFi终端接收WiFi信号发射模块的无线信号帧，收集所在位置信号形成信号库，所述的聚类算法对信号库中的大量无线信号帧筛选聚类质点，分析，迭代，得出所划分K个区域中各个空间区域的中心点位置。
进一步的，所述的聚类算法为K-means++聚类算法。
进一步的，所述的WiFi终端位于农机上。
进一步的，所述的K-means++聚类算法包括以下步骤：
(1)开始K-means++聚类算法；
(2)在每个空间选取无线信号帧作为聚类质点；
(3)当没有或者最少聚类质点再发生改变时，结束K-means++聚类算法，否则回到步骤(2)。
本发明的技术效果在于：本发明实现在无通讯信号条件下获取农机的定位信息，并通过不受通讯信号影响的WiFi信号结合易于实现的聚类算法对无线信号帧进行分析处理，最终得到农机的定位信息，相比于其他定位方法大多采用有通讯信号下的GPS定位及WiFi室内定位，这对无通讯信号下的农机定位领域毫无作用。
附图说明
图1为模拟农田空间结构；
图2为将模拟农田空间等间隔划分K个小空间；
图3为在模拟农田空间建立WiFi信号发射模块；
图4为模拟聚类分析及位置信息点；
图5为K-means++聚类算法流程图。
具体实施方式
参照附图1-4，一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，包括WiFi信号发射模块、WiFi终端、聚类算法，其特征在于：所述的WiFi信号发射模块用于将无线信号帧发送至所述的WiFi终端，所述的WiFi终端接收WiFi信号发射模块的无线信号帧，收集所在位置信号形成信号库，所述的聚类算法对信号库中的大量无线信号帧筛选聚类质点，分析，迭代，得出所划分K个区域中各个空间区域的中心点位置。
优选的，所述的聚类算法为K-means++聚类算法。
优选的，所述的WiFi终端位于农机上。
优选的，所述的K-means++聚类算法包括以下步骤：
(1)开始K-means++聚类算法；
(2)在每个空间选取无线信号帧作为聚类质点；
(3)当没有或者最少聚类质点再发生改变时，结束K-means++聚类算法，否则回到步骤(2)。
操作过程如下：1.选取一片无信号环境下的农田，模拟出此块农田的空间图形，如图1，并将此空间划分为K个小空间(K>0)，如图2所示；
2.在这片区域的中心点树立一个WiFi信号发射模块，用于发射无线信号帧，并确定此固定位置的三维坐标，坐标设为A(X0，Y0，Z0)，如图3所示；
3.在作业农机设备上安装WiFi终端，负责不间断接收WiFi信号发射模块的无线信号帧；
4.由于WiFi信号发射模块具有MAC地址唯一性的特点，在WiFi终端设备上筛选出WiFi信号发射模块的无线信号帧，滤除其他无用无线信号帧；
5.在划分出来的各个小空间内筛选WiFi终端通过信号发射模块获取的所有无线信号帧，建立信号库；
6.采用聚类算法中的K-means++聚类算法将信号库中的大量无线信号帧选取聚类质点并进行聚类分析，即可将每个小空间定位为一个具体的位置信息点，同时定位的每个位置信息点同步到WiFi终端上，如图4所示；
7.根据每个小区间的定位信息结合已知WiFi信号发射模块的具体三维定位信息即可得到农机的三维定位信息B(X1，Y1，Z1)；
8.根据WiFi终端接收从WiFi信号发射模块发射出来的无线信号帧的RSSI值大小可分析出作业农机的路径轨迹，同时将终端定位连接到农机操作系统设备上，可进一步判断农机故障点位置，方便进行农机维护管理。
9.K-means++聚类算法流程图如附图5所示。

Claims (4)

1.一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，包括WiFi信号发射模块、WiFi终端、聚类算法，其特征在于：所述的WiFi信号发射模块用于将无线信号帧发送至所述的WiFi终端，所述的WiFi终端接收WiFi信号发射模块的无线信号帧，收集所在位置信号形成信号库，所述的聚类算法对信号库中的大量无线信号帧筛选聚类质点，分析，迭代，得出所划分K个区域中各个空间区域的中心点位置。
2.根据权利要求1所述基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，其特征在于：所述的聚类算法为K-means++聚类算法。
3.根据权利要求1所述基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，其特征在于：所述的WiFi终端位于农机上。
4.根据权利要求2所述基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，其特征在于：所述的K-means++聚类算法包括以下步骤：
(1)开始K-means++聚类算法；
(2)在每个空间选取无线信号帧作为聚类质点；
(3)当没有或者最少聚类质点再发生改变时，结束K-means++聚类算法，否则回到步骤(2)。
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