CN111836194B - 一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法,包括室内定位系统,所述的室内定位系统包括数据处理中心、若干个WiFi信标节点、若干个IBeacon信标节点、智能手机,若干个WiFi信标节点和IBeacon信标节点布置在室内定位区域,WiFi信标节点和IBeacon信标节点分别与智能手机连接,智能手机还与数据处理中心连接;智能手机内置采集WiFi和IBeacon数据的定位APP,数据处理中心用于读取数据及根据数据执行位置服务定位算法;该方法基于智能手机的WiFi和蓝牙定位技术,直接使用手机作为定位标签接收WiFi和IBeacon信号,并且在手机APP中还能实时显示定位结果,用户定位便捷;此外,WiFi和蓝牙定位开发成本低,部署简单,定位结果精度高,稳定性好。
Description
技术领域
本发明涉及室内定位技术领域,具体是一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法。
背景技术
随着信息时代的快速发展,智能手机越来越普及,人们对自己身处的实时位置也越发的产生兴趣,基于位置的服务也越来越受到大众的关注。通常把定位分为室内定位和室外定位。室外定位技术主要使用卫星阵列与地面接收机的通信进行定位解析,成熟的室外定位体系包括美国GPS全球定位系统和中国的北斗定位系统。但相对于室外环境的空旷无遮挡,室内环境就显得复杂多变,造成室内区域无法被卫星信号全覆盖,在遮蔽的区域无法获取卫星信号,无法满足室内定位的需求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足而提供的一种基于WiFi和蓝牙的室内方法,该方法利用WiFi和IBeacon定位的技术,实现室内环境的高精度和高稳定性的定位。
实现本发明目的的技术方案是:
一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法,包括室内定位系统,所述的室内定位系统包括数据处理中心、若干个WiFi信标节点、若干个IBeacon信标节点、智能手机,若干个WiFi信标节点和IBeacon信标节点布置在室内定位区域,WiFi信标节点和IBeacon信标节点分别与智能手机连接,智能手机还与数据处理中心连接;智能手机内置采集WiFi和IBeacon数据的定位APP,数据处理中心用于读取数据及根据数据执行位置服务定位算法;
定位方法包括如下步骤:
定位系统上线前:
1)将WiFi信标节点和IBeacon信标节点布置在室内定位场景中,将室内定位场景划分为均匀的方格,根据IBeacon信标节点的覆盖范围将其所覆盖的方格归为同一个区域,在各个交线处重复采集WiFi和IBeacon数据,并将这些数据与位置、区域关联;
2)将采集到的场景内的所有数据输入至数据处理中心;
3)数据处理中心根据输入的数据,建立WiFi和IBeacon的联合指纹库;
定位系统上线后:
4)智能手机运行预先安装的实时定位APP;
5)定位APP实时采集定位场景内的WiFi和IBeacon信息,并将采集到的信息传输至数据处理中心;
6)数据处理中心接收到实时WiFi和IBeacon数据后,读取WiFi和IBeacon联合指纹库信息与之进行比对,执行位置服务定位算法,得到定位结果,数据处理中心将定位结果传输至智能手机中,智能手机将定位结果在APP上实时显示。
步骤3)中,所述的联合指纹库,建立过程如下:
3-1)数据处理中心根据采集的WiFi和IBeacon信息,按照第一行为位置坐标(x,y)、WiFi的Mac、WiFi信号强度、IBeacon的UUID-Major-Minor、IBeacon信号强度的格式在每个位置采集10次数据;
3-2)根据步骤3-1)采集的数据,将数据建立格式为(x,y,zone,wrss1,wrss2,...,wrssn,irss1,irss2,…,irssn)的WiFi和IBeacon联合指纹库,其中x、y分别为横纵坐标,zone为区域坐标,wrrsn为位置点上第n个WiFi节点多次采集的平均信号强度,irrsn为位置点上第n个IBeacon节点多次采集的平均信号强度。
所述的位置服务定位算法,该算法首先根据WiFi信号,执行KNN算法,找到最近邻的5个位置指纹,然后根据这5个位置指纹的IBeacon信号部分执行IBeacon信息的欧式距离,并把单独的欧式距离与总的欧式距离相除得到的数值作为每个位置指纹的权重,最后将各个指纹的位置信息和权重相乘相加得到定位结果;
所述的KNN算法,是根据采集的WiFi信号强度,与指纹数据库中的数据进行计算,得到该信号强度与指纹数据库的欧式距离,具体是:将每个位置检测到每个MAC的RSSI与指纹库中对应MAC的RSSI,计算欧式距离得到这个位置wifi信号强度与指纹库中所有数据的欧式距离,根据这个距离从小到大排列,取最小的五个为选中的指纹。
本发明提供的一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法,该方法基于智能手机的WiFi和蓝牙定位技术,直接使用手机作为定位标签接收WiFi和IBeacon信号,并且在手机APP中还能实时显示定位结果,用户定位便捷;此外,WiFi和蓝牙定位开发成本低,部署简单,定位结果精度高,稳定性好。
附图说明
图1为室内定位系统的结构框图;
图2为本发明实施例中一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法的线下阶段流程图;
图3为本发明实施例中一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法的线上阶段流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明内容做进一步阐述,但不是对本发明的限定。
实施例:
一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法,包括室内定位系统,如图1所示,所述的室内定位系统包括数据处理中心、若干个WiFi信标节点、若干个IBeacon信标节点、智能手机,若干个WiFi信标节点和IBeacon信标节点布置在室内定位区域,WiFi信标节点和IBeacon信标节点分别与智能手机连接,智能手机还与数据处理中心连接;
智能手机内置采集WiFi和IBeacon数据的定位APP,用于采集实时WiFi和IBeacon信息送往数据处理中心,并显示定位结果;
数据处理中心用于读取数据及根据数据执行位置服务定位算法,包括数据库、根据WiFi和IBeacon数据文件建立WiFi和IBeacon指纹库的应用程序、读取WiFi和IBeacon指纹并执行定位算法的定位服务接口应用程序;
WiFi信标节点可以采用WiFi路由器,可以是室内已有的WiFi设备,也可以是额外安装的WiFi设置,每个WiFi信标节点独立工作,互不干扰;
IBeacon信标节点可以采用实现苹果公司IBeacon协议并且发射IBeacon信号的设备,IBeacon设备在室内的部署情况,可以根据单个IBeacon的信号覆盖范围进行合理的区域划分,达到能区分任意两个区域的布置距离;
定位方法包括如下步骤:
如图2所示,定位系统上线前:
1)将WiFi信标节点和IBeacon信标节点布置在室内定位场景中,将室内定位场景划分为均匀的方格,根据IBeacon信标节点的覆盖范围将其所覆盖的方格归为同一个区域,在各个交线处重复采集WiFi和IBeacon数据,并将这些数据与位置、区域关联;
2)将采集到的场景内的所有数据输入至数据处理中心;
3)数据处理中心根据输入的数据,建立WiFi和IBeacon的联合指纹库;
如图3所示,定位系统上线后:
4)智能手机运行预先安装的实时定位APP;
5)定位APP实时采集定位场景内的WiFi和IBeacon信息,并将采集到的信息传输至数据处理中心;
6)数据处理中心接收到实时WiFi和IBeacon数据后,读取WiFi和IBeacon联合指纹库信息与之进行比对,执行位置服务定位算法,得到定位结果,数据处理中心将定位结果传输至智能手机中,智能手机将定位结果在APP上实时显示。
步骤3)中,所述的联合指纹库,建立过程如下:
3-1)数据处理中心根据采集的WiFi和IBeacon信息,按照第一行为位置坐标(x,y)、WiFi的Mac、WiFi信号强度、IBeacon的UUID-Major-Minor、IBeacon信号强度的格式在每个位置采集10次数据;
3-2)根据步骤3-1)采集的数据,将数据建立格式为(x,y,zone,wrss1,wrss2,...,wrssn,irss1,irss2,…,irssn)的WiFi和IBeacon联合指纹库,其中x、y分别为横纵坐标,zone为区域坐标,wrrsn为位置点上第n个WiFi节点多次采集的平均信号强度,irrsn为位置点上第n个IBeacon节点多次采集的平均信号强度。
所述的位置服务定位算法,该算法首先根据WiFi信号,执行KNN算法,找到最近邻的5个位置指纹,然后根据这5个位置指纹的IBeacon信号部分执行IBeacon信息的欧式距离,并把单独的欧式距离与总的欧式距离相除得到的数值作为每个位置指纹的权重,最后将各个指纹的位置信息和权重相乘相加得到定位结果;
所述的KNN算法,是根据采集的WiFi信号强度,与指纹数据库中的数据进行计算,得到该信号强度与指纹数据库的欧式距离,具体是:将每个位置检测到每个MAC的RSSI与指纹库中对应MAC的RSSI,计算欧式距离得到这个位置WiFi信号强度与指纹库中所有数据的欧式距离,根据这个距离从小到大排列,取最小的五个为选中的指纹。
Claims (1)
1.一种基于WiFi和蓝牙的室内定位方法,其特征在于,包括室内定位系统,所述的室内定位系统包括数据处理中心、若干个WiFi信标节点、若干个IBeacon信标节点、智能手机,若干个WiFi信标节点和IBeacon信标节点布置在室内定位区域,WiFi信标节点和IBeacon信标节点分别与智能手机连接,智能手机还与数据处理中心连接;智能手机内置采集WiFi和IBeacon数据的定位APP,数据处理中心用于读取数据及根据数据执行位置服务定位算法;
定位方法包括如下步骤:
定位系统上线前:
1)将WiFi信标节点和IBeacon信标节点布置在室内定位场景中,将室内定位场景划分为均匀的方格,根据IBeacon信标节点的覆盖范围将其所覆盖的方格归为同一个区域,在各个交线处重复采集WiFi和IBeacon数据,并将这些数据与位置、区域关联;
2)将采集到的场景内的所有数据输入至数据处理中心;
3)数据处理中心根据输入的数据,建立WiFi和IBeacon的联合指纹库;
定位系统上线后:
4)智能手机运行预先安装的实时定位APP;
5)定位APP实时采集定位场景内的WiFi和IBeacon信息,并将采集到的信息传输至数据处理中心;
6)数据处理中心接收到实时WiFi和IBeacon数据后,读取WiFi和IBeacon联合指纹库信息与之进行比对,执行位置服务定位算法,得到定位结果,数据处理中心将定位结果传输至智能手机中,智能手机将定位结果在APP上实时显示;
步骤3)中,所述的联合指纹库,建立过程如下:
3-1)数据处理中心根据采集的WiFi和IBeacon信息,按照第一行为位置坐标(x,y)、WiFi的Mac、WiFi信号强度、IBeacon的UUID-Major-Minor、IBeacon信号强度的格式在每个位置采集10次数据;
3-2)根据步骤3-1)采集的数据,将数据建立格式为(x,y,zone,wrss1,wrss2,...,wrssn,irss1,irss2,…,irssn)的WiFi和IBeacon联合指纹库,其中x、y分别为横纵坐标,zone为区域坐标,wrrsn为位置点上第n个WiFi节点多次采集的平均信号强度,irrsn为位置点上第n个IBeacon节点多次采集的平均信号强度;
所述的位置服务定位算法,该算法首先根据WiFi信号,执行KNN算法,找到最近邻的5个位置指纹,然后根据这5个位置指纹的IBeacon信号部分执行IBeacon信息的欧式距离,并把单独的欧式距离与总的欧式距离相除得到的数值作为每个位置指纹的权重,最后将各个指纹的位置信息和权重相乘相加得到定位结果;
所述的KNN算法,是根据采集的wifi信号强度,与指纹数据库中的数据进行计算,得到该信号强度与指纹数据库的欧式距离,具体是:将每个位置检测到每个MAC的RSSI与指纹库中对应MAC的RSSI,计算欧式距离得到这个位置WiFi信号强度与指纹库中所有数据的欧式距离,根据这个距离从小到大排列,取最小的五个为选中的指纹。
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