CN111132024A - 一种基于学习反馈的室内定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于学习反馈的室内定位方法，其基于室内路由器的位置信息，通过绑定周围路由器MAC地址的方式来确定待定位终端设备在室内的位置信息。本发明提供的方案能够实现室内精确定位，有效解决当前终端在室内定位时出现位置漂移严重的问题。

Description

一种基于学习反馈的室内定位方法
技术领域
本发明涉及设备位置定位技术，具体涉及设备室内定位技术。
背景技术
在当前社会中，科技发展迅猛，随着移动设备的大量增加和GPS定位功能的普及，很多终端都具有位置回传的功能。
但是用户在室内，或者大楼比较密集的地方，由于建筑物的遮挡，以及建筑物对GPS信号的反射导致GPS信号弱，从而造成在实际使用中，终端在室内静止的情况下，无论通过何种定位方式，定位出来的结果，都会存在比较大的漂移，导致在应用的位置回传中出现漂移比较严重的点，或者终端的定位散布半径过大。
由此可见，如何有效解决室内定位结果差，漂移严重的问题，是本领域亟需解决的问题。
发明内容
针对现有室内定位结果差，漂移严重的问题，需要一种高精度的室内定位技术。
为此，本发明的目的在于提供一种基于学习反馈的室内定位方法，以获取室内的精确位置数据，解决现有用户在室内定位过程中出现漂移比较严重的问题。
为了达到上述目的，本发明提供的基于学习反馈的室内定位方法，基于室内路由器的位置信息，通过绑定周围路由器MAC地址的方式来确定待定位终端设备在室内的位置信息。
进一步地，所述定位方法包括：
定位学习阶段：
首先通过扫描周围的路由器，将所获得的当前定位数据与扫描到的路由器MAC地址进行绑定；然后通过对多次定位结果进行统计来确定周围相应路由器精确的位置数据；
反馈阶段：
在后续的定位过程中，直接通过扫描获取周围的路由器的MAC地址，获取所选择路由器的位置数据，并据此计算出当前的位置信息。
进一步地，所述定位方法在定位学习阶段，在扫描周围路由器时，获取信号强度大于预设阈值的路由器的MAC地址，然后将当前定位数据与获取到的路由器的MAC地址进行绑定；接着通过多次定位结果，取其多次定位结果的平均值，由此来确定当前路由器的精确位置数据。
进一步地，所述定位方法在反馈阶段，扫描周围路由器，获取信号强度大于预设阈值的路由器的MAC地址，然后从定位学习阶段确定结果中获取扫描到的路由器的位置信息，由此来计算出当前的位置信息。
本发明提供的方案能够实现室内精确定位，有效解决当前终端在室内定位时出现位置漂移严重的问题。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。
图1为本发明实例中进行室内定位时位置反馈的流程示例图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
在现实生活中，路由器无处不在，这些路由器中绝大部分的路由器位置都是固定的，并且每个路由器的MAC地址都是全球唯一的。再者，常见的路由器的信号半径比较小，信号强度衰减比较明显。
据此特点，本实例创新的通过确定周围路由器的精确位置，在通过扫描周围的路由器，基于信号强度非常强的路由器的位置信息(如经纬度)来确定待定位终端当前的位置信息，并进行上传。
据此，本方案基于室内路由器的位置信息，通过绑定周围路由器MAC地址的方式来确定待定位终端设备在室内的位置信息。
该方案在实现时，包括定位学习阶段和反馈阶段，其中定位学习阶段通过多次定位结果的统计来计算出终端周围路由器的精确经纬度信息；反馈阶段通过扫描周围路由器的MAC地址，来获取当前终端的精确位置。
以下说明一下本方案的具体实现过程。
定位学习阶段：
在每次获取到新的定位数据的时候，扫描周围路由器，获取信号强度大于预设阈值(这里的阈值可根据实际需求而定)的路由器的MAC地址；然后将获取到的当前定位数据与获取到的路由器的MAC地址进行绑定；
由此通过多次定位结果，取其多次定位结果的平均值，即可获得当前路由器的精确位置数据，即经纬度信息。
据此，通过对多次定位结果进行统计的方式来确定待定位终端周围每个路由器精确的经纬度信息，此时每个路由器的MAC地址与其最终确定的经纬度信息对应绑定。
反馈阶段：
在后续需要上传当前终端位置信息的时候，终端可以扫描周围路由器，获取信号强度大于预设阈值(这里的阈值可根据实际需求而定)的路由器的MAC地址，然后根据路由器的MAC地址从定位学习阶段的学习结果中获取扫描到的路由器的位置信息，即经纬度信息；并据此确定待定位终端当前的位置且上传。这样可以有效解决当前终端的位置漂移问题。
针对上述方案，以下通过一应用实例来具体说明一下本方案的应用实施过程。
本方案在具体实现时，可形成相应的功能软件，其在被控制器执行时能够实现本方案的室内定位过程。
如此，所形成室内定位软件可运行在待定位的终端中，由终端设备中的控制器运行，基于路由器的位置信息对终端设备进行室内的精确定位。
在具体实现时，同样分为终端学习阶段和终端位置反馈阶段。
在终端学习阶段中，包括学习数据库设计和定位学习。
其中，学习数据库用于存储终端学习阶段所产生的各项数据。
作为举例，本实例中学习数据库主要包括表1中所述的几项数据：
表1
数据项 含义说明
路由器的MAC地址 扫描到的路由器的MAC地址
路由器的经度 统计出来的路由器的经度
路由器的纬度 统计出来的路由器的纬度
正常定位次数 当前数据计算的基准点的数量
异常定位次数 定位结果与数据库中记录位置超过阈值的次数
其中表中的正常定位次数用于当前路由器的可信度计算，这个数值越大表示这个路由器的位置信息可信度越高。异常定位次数用于移动热点的识别。据此来识别出无用的移动热点。
据此的学习数据库，本实例进行定位学习的过程如下：
终端每次获取到新的定位结果之后，立即扫描周围路由器，获取路由器信号强度大于阈值(信号强度大于-80DB)的路由器的MAC地址列表，然后遍历这些路由器的MAC地址，查询每一个MAC在数据库中有没有记录，如果没有记录，就进行首次数据写入。
如果有记录，就将当前定位的点与数据库中记录的当前路由器的位置点进行距离计算。
如果距离大于阈值，将此MAC地址对应的数据条目的异常定位次数加1，然后进行如下判断：如果异常定位次数大于1/20的正常定位次数，即可认为此路由器可能为热点，这种情况下从数据库中删除当前路由器。
如果当前定位点距离数据库中定位点的距离小于阈值，即可认为当前的定位点有效。此时，根据数据库中正常定位次数和数据库中的经纬度信息计算新的路由器的位置信息写入数据库，并将数据库中当前路由器的正常统计次数加1。
这里举例说明一下，本实例进行新位置信息的计算方式。
数据定义：
数据库中的经度：LoDb；数据库中的纬度：LaDb；
数据库中的统计次数：CountDB；
新定位点的经度：LoNew；新定位点的纬度：LaNew；
计算出来的经度：LoResult；计算出来的纬度：LaResult。
据此，新位置信息的计算公式如下：
LoResult＝(LoDb*CountDB+LoNew)/(CountDB+1)；
LaResult＝(LaDb*CountDB+LaNew)/(CountDB+1)。
对于本阶段中进行移动热点的识别，其是根据移动热点的移动性来进行识别。在上述的定位学习过程中，如果当前终端扫描到的MAC列表中包含移动热点，那么在带定位终端移动的时候，每次定位出来的位置就会发生变化，导致数据库中异常定位次数快速增加，最终当前的热点就会被冲数据库中删除，由此达到热点识别的目的。
基于上述终端学习阶段所获得数据，这里的终端位置反馈阶段的过程如下(参见图1)：
需要进行位置数据回传的时候，终端首先扫描周围的路由器获取信号强度大于阈值(信号强度大于-80DB)的路由器的MAC列表。
然后遍历这些路由器的MAC地址，查询每一个MAC在数据库中有没有记录。
对于有记录的路由器，进行信任判断，确定扫描到的路由器是否满足相应的信任条件，这里的信任条件可根据实际需求而定，此处不加以赘述。
针对可信任的路由器，从数据库中查询这些路由器的MAC地址对应的经纬度数据，并且只保留正常定位次数大于50次(具体多少次可根据实际使用场景确定)的统计数据。
如果这些数据为空，就说明当前终端学习阶段尚未结束，需要继续学习。
如果获取到的数据不为空，就可以根据这些数据计算出终端当前的位置信息。
这里举例说明一下，本实例进行终端当前的位置信息计算方式。
变量定义：
数据中路由器经度数据：Lo1,Lo2,Lo3,Lo4,Lo5……；
数据中路由器纬度数据：La1,La2,La3,La4,La5……；
数据中路由器定位次数：Count1,Count2,Count3……；
计算出来的终端当前的经度：LoDev；
计算出来的终端当前的纬度：LaDev。
据此，终端当前的位置信息计算的公式如下：
LoDev＝(Lo1*Count1+Lo2*Count2+Lo3*Count3+…+
/(Count1+Count2+Count3++…+)；
LaDev＝(La1*Count1+La2*Count2+La3*Count3+…+
/(Count1+Count2+Count3++…+)。
由上实例可知，本实例给出的方案在具体应用时，能够有效解决当前终端室内定位时位置漂移严重的问题。
最后需要说明的，上述本发明的方法，或特定系统单元、或其部份单元，为纯软件架构，可以透过程序代码布设于实体媒体，如硬盘、光盘片、或是任何电子装置(如智能型手机、计算机可读取的储存媒体)，当机器加载程序代码且执行(如智能型手机加载且执行)，机器成为用以实行本发明的装置。上述本发明的方法与装置亦可以程序代码型态透过一些传送媒体，如电缆、光纤、或是任何传输型态进行传送，当程序代码被机器(如智能型手机)接收、加载且执行，机器成为用以实行本发明的装置。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (4)

1.基于学习反馈的室内定位方法，其特征在于，基于室内路由器的位置信息，通过绑定周围路由器MAC地址的方式来确定待定位终端设备在室内的位置信息。
2.根据权利要求1所述的基于学习反馈的室内定位方法，其特征在于，所述定位方法包括：
定位学习阶段：
首先通过扫描周围的路由器，将所获得的当前定位数据与扫描到的路由器MAC地址进行绑定；然后通过对多次定位结果进行统计来确定周围相应路由器精确的位置数据；
反馈阶段：
在后续的定位过程中，直接通过扫描获取周围的路由器的MAC地址，获取所选择路由器的位置数据，并据此计算出当前的位置信息。
3.根据权利要求2所述的基于学习反馈的室内定位方法，其特征在于，所述定位方法在定位学习阶段，在扫描周围路由器时，获取信号强度大于预设阈值的路由器的MAC地址，然后将当前定位数据与获取到的路由器的MAC地址进行绑定；接着通过多次定位结果，取其多次定位结果的平均值，由此来确定当前路由器的精确位置数据。
4.根据权利要求2所述的基于学习反馈的室内定位方法，其特征在于，所述定位方法在反馈阶段，扫描周围路由器，获取信号强度大于预设阈值的路由器的MAC地址，然后从定位学习阶段确定结果中获取扫描到的路由器的位置信息，由此来计算出当前的位置信息。
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