CN113840235A - 一种近场范围内的精准信息互动方法、系统及终端 - Google Patents

一种近场范围内的精准信息互动方法、系统及终端 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种近场范围内的精准信息互动方法、系统及终端，该系统包括近场范围内的多个终端，以及与所述多个终端进行通信的服务器；多个终端能够实现对所处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数据形成无线数据包并上传至服务器；服务器基于所述多个终端上传的无线数据包，计算所述多个终端之间的距离，并基于所述多个终端之间的距离，计算各终端的近场相对位置坐标；多个终端基于所述相对位置坐标，实现所述多个终端之间的信息互动。本技术方案不需要进行地图制作、设备布设等操作，就可以实现终端之间的近场精准距离感知，成本低，且距离感知精度显著高于现有产品。

Description

一种近场范围内的精准信息互动方法、系统及终端
技术领域
本发明涉及近场信息交互技术领域，尤其涉及近场范围内多个装置之间以无线方式 进行的精准信息互动的方法、系统及终端。
背景技术
在很多应用场景中，需要为移动终端提供一定范围内的连续距离感知和位置 感知功能，如在方圆50米范围内，需要对两个或多个移动终端的距离及其相互 位置关系进行精准感知，以便进行有针对性的信息传输。更具体举例，在社交应 用中，需要对手机用户身边的其它手机用户进行信息互动时，如在同一会场中向 其它陌生的参会人发送资料时，这时就需要对手机与手机之间的距离进行精准感 知，以方便按距离远近准确列举出“身边”的人，而不是模糊列举出附近数十米 范围内的所有人。现有的主流定位服务可以在环境中信号条件较好时，提供定位 功能，但在信号不佳的场景中，如商场、写字楼、机场、高铁站、地铁中等，无 法提供精准位置服务，误差在数十米左右。目前，已经出现一些近场的定位技术， 比如WiFi定位、蓝牙定位、UWB定位等，能够在上述场景中提供精准定位服务， 比如在很多的智慧商场、智慧机场、智慧医院等应用中，都有了室内定位功能。 但该类定位系统需要提前制作室内地图，也需要在场地中安装必要的信标、基站 等设备，给大规模的推广应用带来了较大的障碍。
在现有的定位系统存在局限的条件下，许多近场的应用需求无法得到满足，如向用 户推荐“附近的人”，只能推送方圆100米之内的所有人，无法按照精准的距离排序推送；向用户推荐餐馆、店铺、商品信息时，同样无法按照精准距离排序，只能按照模糊 距离批量推送，距离误差在100米左右，对用户而言，具有一定的误导性。比如，向用 户推荐的餐馆位于旁边的大厦内，而用户希望推送的餐馆就在本人所在大厦内。
在现有的一类定位方案中，如果要计算近场范围内两个终端之间的精准距离，都需 要进行如果步骤操作:1)基于一幅当前场景的地图和场地中的信号资源，分别定位出各自 的位置坐标；2)在服务器端汇集所有终端的位置坐标，计算出两两终端之间的距离。 如图1所示，从以上过程可知，此类方案需要制作地图，提前准备好定位所需的信号源， 如WiFi、蓝牙、UWB、地磁指纹数据等，成本十分巨大。虽然高德地图、百度地图、 腾讯地图等已经在大部分区域可以直接定位而不需要重新制作地图，布置信号源，但在 商场、机场、车站、地下等室内场景中，定位误差在百米左右，不能满足近场范围内的 精确距离判断需求。
发明内容
针对现有技术中存在的上述问题，本发明根据终端上传感器的种类以及状态自动进 行传感器选择以及相应置信度选择的距离计算，并给予该精准的计算实现近场范围内的 不同设备间的信息交互。
具体而言，本发明提供了以下的技术方案：
首先，本发明提供了一种近场范围内的精准信息互动方法，所述方法包括：
S1、计算近场范围内多个终端之间的距离；
S2、基于所述多个终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标；
S3、基于所述距离和相对位置坐标，实现所述多个终端之间的信息互动；
其中，所述终端能够实现对所处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数 据上传至服务器。
优选的，所述S1进一步包括：
S101、所述多个终端采集所处环境的无线数据，并上传至服务器，形成各个终端对应的无线数据包；
S102、所述服务器接收到所述终端上传的无线数据包后，计算多个终端之间的距离；
所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi(ReceivedSignal Strength Indication)，所述设备包括其它的所述终端。
所述无线数据，包括所述终端上所能支持的各类无线传感器模块采集的数据，如WiFi、蓝牙、UWB、NFC等。
优选的，所述无线数据包包括终端上的N种传感器数据，根据所述N种传感器数 据计算N种距离及其相应的置信度参数；
所述置信度参数的计算原则为：判断传感器数据是否有效，有效则计算相应的置信 度参数及距离，否则不计算。即，对终端采集的N种无线数据进行遍历计算，对一种 无线数据，首先判断数据是否有效，无效则不计算，有效则计算该种无线数据的无线距 离D及其对应的置信度参数C。
优选的，获得各类无线数据后，基于各类无线数据分别进行相对距离D计算，以 及该相对距离的置信度C计算。如，总共N种无线数据，对于第一种N1类，首先进行 数据有效性判断，若无效则进行第二种判断，若有效则通过其信号强度计算得到距离为DN1，同时得到其置信度为CN1；第二种N2类，同样进行有效性判断，若有效则通过 其信号强度计算得到距离为DN2，同时得到其置信度为CN2，....。
优选的，所述S102进一步包括：
若需计算相互距离的两个所述终端上传的所述无线数据包中包含蓝牙数据，则判断 该两个终端的蓝牙数据的有效性；
若该两个终端的蓝牙数据中包含彼此的ID及蓝牙信号强度RSSI，则蓝牙数据有效， 否则蓝牙数据无效。在有效的前提进行蓝牙距离Db的计算，并基于蓝牙信号强度RSSI给置信度参数Cb赋值。
优选的，所述蓝牙距离Db的计算进一步包括：
基于蓝牙信号强度RSSI，计算该两个终端的蓝牙距离Db：
Db＝10^((abs(RSSI)-A)/(10*n))
其中：Db是计算所得到的蓝牙距离；RSSI是接收到的蓝牙信号强度；A是发射端 和接收端相隔1米时的信号强度；n是环境衰减因子；
或者，采用机器学习的方法来获得蓝牙距离Db，即：在多类型环境中采集多组实际数据对{蓝牙信号值Rssi，实际距离Dreal}，然后利用一定的机器学习方法，如支持 向量机(SVM：Support Vector Machine)，进行训练学习，得到预测模型M。在实际应 用时，输入一个采集到的蓝牙信号值Rssi，M则输出一个结果值，此即蓝牙距离Db。
优选的，所述基于蓝牙信号强度RSSI给置信度参数Cb赋值采用：
Cb＝(100-abs(RSSI))/100。
上式中，由于RSSI是负数表示，如-80，因此RSSI越大，则Cb越大。
优选的，所述S102进一步包括：
若需计算相互距离的两所述终端上传的所述无线数据包中包含WiFi数据，则判断该两个终端的WiFi数据的有效性；
若该两个终端的WiFi数据中包含共同的WiFi的ID地址(可以是MAC地址)及 对应的WiFi信号源的信号强度Rssi，则WiFi数据有效，可进行WiFi距离Dw的计算， 并基于WiFi信号强度Rssi给置信度参数Cw赋值；否则WiFi数据无效，置信度参数 Cw＝0。
优选的，所述WiFi距离Dw的计算进一步包括：
Dw＝Dist＝Dsim-min+Pdif-new*(Dsim-max-Dsim-min)
其中：Dsim-min是指具有相同ID地址所占的比例对应的距离范围的最小值(经验值)； 所述Dsim-max是指具有相同ID地址WiFi信号源所占的比例对应的距离范围的最大值(经 验值)；所述Pdif-new为权重因子；
或者，采用机器学习的方法来获得WiFi距离Dw，即：在多类型环境中采集多组 实际数据对{WiFi信号特征，实际距离Dreal}，然后利用一定的机器学习方法，如支持 向量机(SVM：Support Vector Machine)，进行训练学习，得到预测模型M。在实际应 用时，输入一个采集到的WiFi信号特征值，M则输出一个结果值，此即WiFi距离Dw。
优选的，所述基于WiFi信号强度Rssi给置信度参数Cw赋值采用：
Cw＝sum(50-abs(ΔRssi))/50)/Nsame
其中，ΔRssi是相同ID的两个WiFi信号强度的差值，sum是对所有的差值求和，Nsame是相同ID的数量。可以看出，差值越大，Cw越小。
需说明，除了上述蓝牙和WiFi两种无线数据的距离和置信度计算方法，UWB、NFC等其它无线数据的距离计算和置信度计算方法，都可以采用类似方法进行计算。
优选的，基于上述置信度参数，判断近场距离计算是否可信：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可信，且不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
优选的，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
在融合计算中，置信度参数越大，则该置信度参数对应的近场距离在融合计算中所 占比重越大；
所述近场距离包括蓝牙距离和/或WiFi距离以及其它传感器所能计算出来的相对距 离。
优选的，当判定近场距离不可信时，则调用通用定位服务，并计算终端之间的距离Dt。
优选的，所述S2进一步包括：基于任意两终端之间的距离，获得数据集I，基于 数据集I构建终端间的距离矩阵；针对距离矩阵计算
Figure BDA0003195088550000041
得到 各终端的相对位置坐标；
其中，di,j表示数据集中第i和第j个变量的间距，i,j∈1,...,I，向量集x1,...,xI∈RN的大小为I，对于所有的i,j∈1,...,I，均有||xi-xj||≈di,j。
优选的，所述S2还包括：将主显示终端M坐标设置为原点，基于所述相对位置坐标，在主显示终端M中显示符合预设条件的其他终端，该其他终端的坐标为基于主显 示终端作为原点的经坐标变换后的新坐标。
优选的，所述S3中的信息互动包括：
信息的发送终端将信息推送至所述服务器，服务器基于S2中的距离或相对位置坐标，以及推送规则，将信息推送至满足推送规则的其他终端。
优选的，所述推送规则包括：
将信息推送至距离发送终端一特定距离范围内的所有终端；所述特定距离范围可以 由发送终端设置；相比现有的基于同城区域的大面积推送方式，本发明利用和体现了近场感知方法的优点，能够更有区分度地将信息推送给附近更加精准的终端/人群。
或
将信息推送至发送终端指定的特定终端。相比现有的基于同城区域的大面积推送方 式，本发明利用和体现了近场相对定位的优点，能够将信息推送给附近指定感兴趣的终端/人群，甚至是某个终端/个人。
优选的，所述S3中进一步包括：
设置发送终端的信息提交规则，所述提交规则包括在发送出去的信息的数据包中增 加发送终端的附加信息；所述附加信息包括发送终端的近场位置特征。
优选的，所述其他终端接收信息的方式包括：其他终端接收到发送终端推送的信息 后进行显示响应；
或
信息存储于特定空间，等待其他终端主动查询处理，直至信息过期清理。
信息互动过程中，终端向后台提交的位置和信息都带有时间戳。
此外，本发明还提供了一种近场范围内的精准信息互动系统，所述系统包括近场范 围内的多个终端，以及与所述多个终端进行通信的服务器；
所述多个终端能够实现对所处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数据 形成无线数据包并上传至服务器；
所述服务器基于所述多个终端上传的无线数据包，计算所述多个终端之间的距离， 并基于所述多个终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标；所述多个终端基于所述 相对位置坐标，实现所述多个终端之间的信息互动；或者
所述服务器基于所述多个终端上传的无线数据包，计算所述多个终端之间的距离， 并基于所述多个终端之间的距离，实现所述多个终端之间的信息互动；
所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括其他的所述终端。
优选的，所述服务器还包括有效性判断模块，用于基于无线数据包中的近场信号数 据，判断该近场信号数据的有效性，并基于近场信号数据中的近场信号强度，给置信度参数赋值。
优选的，所述服务器还包括可信度判断模块，用于基于置信度参数，判断近场距离计算是否可信：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可信，且不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
优选的，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
在融合计算中，置信度参数越大，则该置信度参数对应的近场距离在融合计算中所 占比重越大；
所述近场距离包括蓝牙距离和/或WiFi距离；
当判定近场距离不可信时，则调用通用定位服务，并计算终端之间的距离Dt。
优选的，所述信息互动包括：
信息的发送终端将信息推送至所述服务器，服务器基于S2中的距离或相对位置坐标，以及推送规则，将信息推送至满足推送规则的其他终端。
又一方面，本发明还提供了一种近场范围内的精准信息互动方法，该方法包括：
S1、计算近场范围内多个终端之间的距离；
S2、基于所述多个终端之间的距离，实现所述多个终端之间的信息互动；
其中，所述多个终端采集所处环境的无线数据，并上传至服务器，形成各个终端对应的无线数据包；所述服务器接收到所述终端上传的无线数据包后，计算多个终端之间 的距离；
所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括其他的所述终端。
优选的，若需计算相互距离的两个所述终端上传的所述无线数据包中包含蓝牙数据， 则判断该两个终端的蓝牙数据的有效性；
若该两个终端的蓝牙数据中包含彼此的ID及蓝牙信号强度RSSI，则蓝牙数据有效， 进行蓝牙距离Db的计算，并基于蓝牙信号强度RSSI给置信度参数Cb赋值；否则蓝牙 数据无效，置信度参数Cb＝0；
和/或
若需计算相互距离的两个所述终端上传的所述无线数据包中包含WiFi数据，则判断该两个终端的WiFi数据的有效性；
若该两个终端的WiFi数据中包含共同的WiFi的ID及对应的WiFi信号源的信号强度Rssi，则WiFi数据有效，进行WiFi距离Dw的计算，并基于WiFi信号强度Rssi给 置信度参数Cw赋值；否则WiFi数据无效，置信度参数Cw＝0。
优选的，所述基于蓝牙信号强度RSSI给置信度参数Cb赋值采用：
Cb＝(100-abs(RSSI))/100；
所述基于WiFi信号强度Rssi给置信度参数Cw赋值采用：
Cw＝sum(50-abs(ΔRssi))/50)/Nsame
其中，ΔRssi是相同ID的WiFi信号强度的差值，sum是对所有的相同ID的差值 求和，Nsame是相同ID的数量。
优选的，基于置信度参数，判断近场距离计算是否可行：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
优选的，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
在融合计算中，置信度参数值越大，则该置信度参数对应的近场距离值在融合计算 中所占比重越大。
优选的，当判定近场距离不可信时，则调用通用定位服务，并计算终端之间的距离Dt。
同时，本发明还提供了一种近场范围内的精准信息互动终端，该终端能够实现对所 处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数据形成无线数据包并上传至服务器； 所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括近场距离内的其他的所述终端；
所述服务器基于多个所述终端上传的无线数据包，计算多个所述终端之间的距离， 并基于所述距离，实现多个所述终端之间的信息互动；或者
所述服务器基于多个所述终端上传的无线数据包，计算多个所述终端之间的距离， 基于多个所述终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标；并基于所述相对位置坐标， 实现多个所述终端之间的信息互动。
优选的，所述服务器还用于基于无线数据包中的近场信号数据，判断该近场信号数 据的有效性，并基于近场信号数据中的近场信号强度，给置信度参数赋值；
所述服务器还用于基于置信度参数，判断近场距离计算是否可信：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可信，且不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
优选的，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
在融合计算中，置信度参数越大，则该置信度参数对应的近场距离在融合计算中所 占比重越大；
所述近场距离包括蓝牙距离和/或WiFi距离和其它传感器能够计算获得的相对距离；
当判定近场距离不可信时，则调用通用定位服务，并计算终端之间的距离Dt。
优选的，当计算各终端的相对位置坐标时，将主显示终端M坐标设置为原点，基 于所述相对位置坐标，在主显示终端M中显示符合预设条件的其他终端，该其他终端 的坐标为基于主显示终端作为原点的经坐标变换后的新坐标。
优选的，所述信息互动包括：
信息的发送终端将信息推送至所述服务器，服务器基于终端之间的距离和/或相对 位置坐标，以及推送规则，将信息推送至满足推送规则的其他终端。
优选的，所述推送规则包括：
将信息推送至距离发送终端一特定距离范围内的所有终端；所述特定距离范围可以 由发送终端设置；
或
将信息推送至发送终端指定的特定终端。
优选的，发送终端的信息提交至服务器时，信息中包括发送终端的近场位置特征。
优选的，所述其他终端接收信息的方式包括：其他终端接收到发送终端推送的信息 后进行显示响应；
或
信息存储于特定空间，等待其他终端主动查询处理，直至信息过期清理。
优选地，信息从发送出来，即同时带上时间戳，让时间在信息互动方面起到三个功能作用：1)体现信息互动的即时性。信息从终端之一发出后超过一定时间，则信息自 动失效，被新的信息淹没。2)体现终端在一定定位区域停留的时长。若终端在一段时 间内，其位置没有发生显著变化，则可以统计为该终端在该区域内停留的时长。3)体 现两个终端之间的接触关系。如，两个终端之间的距离保持在一定范围内超过一定时长， 则可认为两部终端为亲密接触关系。
与现有技术比较，本发明的技术方案不需要在现有定位系统无法精准定位的场景中 进行地图制作、设备布设等操作，就可以实现终端之间的近场精准距离感知，大大减少了采购成本、实施成本和运维成本，且距离感知精度显著高于现有产品。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有 技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还 可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为现有技术中的定位方法示意图；
图2为本发明实施例中的近场两部终端的距离计算的原理图；
图3为本发明实施例中的距离计算流程图；
图4为本发明实施例中的指定周边区域的信息交互方式；
图5为本发明实施例中的指定周边特定终端的信息交互方式；
图6为本发明实施例中显示终端M(坐标为P)周围其它终端(人)的方式。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地 描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本领域技术人员应当知晓，下述具体实施例或具体实施方式，是本发明为进一步解 释具体的发明内容而列举的一系列优化的设置方式，而该些设置方式之间均是可以相互 结合或者相互关联使用的，除非在本发明明确提出了其中某些或某一具体实施例或实施 方式无法与其他的实施例或实施方式进行关联设置或共同使用。同时，下述的具体实施例或实施方式仅作为最优化的设置方式，而不作为限定本发明的保护范围的理解。
在通信领域中，“近场距离”，是指在一定的近场空间范围中，比如一栋建筑物内，或一个会议厅内，或一个地下空间内的环境中，两个终端之间的距离，有时也用“相对 距离”描述。本专利申请中，“相对位置坐标”，是指在一定的近场空间范围中，以某一 终端所处的位置为原点，通过一定的计算方法得到的其它终端的位置坐标。
在一个具体的实施例中，本发明的技术方案实现三个基本的功能，即：
一、计算近场范围内的相关终端之间的距离。
二、基于终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标。在更为具体的实施方式中， 计算终端的相对位置坐标，不作为本功能的必要项，可以基于距离实现终端之间的互动， 而不需要进行相对位置坐标的计算，如说明书附图5所示的实施例。
三、基于终端之间的距离，或者基于终端之间的距离以及相对位置坐标，实现基于近场的信息互动。
以下，就各基础功能实现步骤进行详细阐述，以进一步说明本发明方案的实现原理。
一、近场范围相关终端距离计算：
在一个优选的实施方式中，对于第一个功能的实现，可以通过以下方式进行：其中参与感知的终端是指安装了本发明系统的功能并启动该功能的终端，可能有N部 (N>＝2)，这里以两部终端之间的距离计算为例，介绍本发明的融合距离计算方法。如 图2所示，在系统功能启动后，两部终端分别驱动蓝牙、WiFi传感器完成环境中的无 线数据采集，即空中抓包，或者扫描，或者指纹数据采集，由所有能采集到的设备ID 及其相应的Rssi组成，包括蓝牙和WiFi数据等，也包括终端之间可能互相采集到的对 方的发射信号。然后上传至云端服务器，云端服务器收到两部终端提交的数据后，开始 计算距离。计算流程如图3所示。
结合图3，该方法实现的具体步骤可以采用如下方式：
1)蓝牙数据是否有效：本方案会判断两个数据包中是否包含有效的蓝牙数据，用于 距离计算。将此蓝牙数据的置信度用参数Cb来表示，代表距离计算结果的置信度。显然，若Cb＝0，则表示蓝牙数据完全不能用于进行距离计算，这时的两个蓝牙数据包的 特征是：互相没有包含对方的ID及蓝牙信号强度Rssi；若两个数据包中包含有对方的 ID及信号强度Rssi，则进行蓝牙距离计算。
2)蓝牙距离计算：
若采集的蓝牙数据有效，能用于计算蓝牙距离Db，则调用蓝牙距离计算模块，基于如下公式进行计算：
Db＝10^((abs(RSSI)-A)/(10*n))
其中：
Db是计算所得到的蓝牙距离；
RSSI是接收到的蓝牙信号强度(负值)；
A是发射端和接收端相隔1米时的信号强度；
n是环境衰减因子。
由于所处环境不同，公式里的A和n参数可以通过实验进行校准获得，例如，在 一个优选的实施方式中，在例如写字楼场景中，给A和n赋值为60和3，或者70和4 等。
此外，在另一个优选的实施方式中，还可以通过其它一些映射关系，根据Rssi值获得精确度有所差异的Db值。并且，该些映射关系可以同时应用，并且将不同的结果 Db值进行融合，作为最终的Db值使用，融合的方式可以采用例如加权平均等方式， 此处不再赘述。
本步骤中，还根据RSSI的大小，给Cb赋值。RSSI越大，Cb越大。在一个更为优 选的实施方式中，可以采用以下计算公式得到Cb：
Cb＝(100-abs(RSSI))/100
此外，在另一个优选的实施方式中，还可以预先进行场地类型的判读，或者通过用户的选择来确定场地的类型，从而依据场地类型选择不同的Cb计算方式，Cb计算方式 的调整，可以是在上式的基础上进行参数的调整，以使得Cb的取值更加合理。
3)WiFi数据是否有效：
程序会判断两个数据包中是否包含有效的WiFi数据，用于距离计算。将此有效性用参数Cw来表示，代表距离计算结果的置信度。显然，若Cw＝0，则表示WiFi数据完 全不能用于进行距离计算，这时的两个WiFi指纹数据包的特征是：互相没有包含共同 的WiFi ID(即WiFi AP MAC)。若指纹数据包中包含有共同的WiFi ID，则进入WiFi 距离计算模块。
4)WiFi距离计算：
基于两个WiFi指纹数据包进行距离计算，在一个更为具体的实施方式中，以上述两个终端为例，基于两个WiFi指纹数据包进行距离计算，可以采用以下方式来实现：
该具体方法包括：
第一终端、第二终端将采集的终端信息发送至服务器。
所述终端信息至少包括：终端采集到的Wi-Fi发射源信息和/或移动基站信息，以及 时间信息。所述Wi-Fi发射源信息包括：所述第一终端采集到的Wi-Fi接入点MAC地 址集合，各个接入点信号强度Rssi的集合及各个接入点间邻居关系；所述移动基站信 息至少包括基站LAC以及基站CID。
在一个具体的实施方式中，所述计算所述第一终端与所述第二终端的相对距离的步 骤具体包括：当所述第一终端及第二终端的终端信息中存在相同的MAC地址(即具有 相同ID的WiFi信号源)，则所述相对距离Dist为：
Dist＝Dsim-min+Pdif-new*(Dsim-max-Dsim-min)；
其中，Dsim-min是指具有相同MAC地址所占的比例对应的距离范围的最小值；所述Dsim-max是指具有相同MAC地址所占的比例对应的距离范围的最大值；所述Pdif-new为权 重因子。
更为具体优选地，所述计算所述第一终端与所述第二终端的相对距离的步骤具体包 括：当所述第一终端及第二终端的终端信息中不存在相同的MAC地址，比较所述第一 终端及第二终端的终端信息中的移动基站信息是否一致；当所述移动基站信息一致时， 所述相对距离Dist小于或者等于基站覆盖范围的直径；当所述移动基站信息不一致时， 则大于基站覆盖范围的直径。
在一个具体的实施方式中，该步骤具体可以如下方式进行：
当所述第一终端和第二终端的终端信息中存在相同的MAC地址，则按照公式 Dist＝Dsim-min+Pdif-new*(Dsim-max-Dsim-min)计算所述第一终端与所述 第二终端的终端距离Dist；
所述Dsim-min是指所述第一终端及第二终端的终端信息中，具有相同MAC地址所 占的比例对应的距离范围中的距离最小值；所述Dsim-max是指所述第一终端及第二终端 的终端信息中，具有相同MAC地址所占的比例对应的距离范围中的距离最大值；所述 Pdif-new是指所述第一终端及第二终端的终端信息中，具有不同MAC地址所占的比例换 算得到的权重因子；
当第一终端和第二终端的终端信息中不存在相同的MAC地址时，则比较所述第一终端与其他与其匹配的终端的移动基站信息的基站LAC以及基站CID是否一致；当所 述移动基站信息一致时，所述第一终端与第二终端的距离Dist小于或者等于基站覆盖范 围的直径；当所述移动基站信息不一致时，则大于基站覆盖范围的直径。
需要说明的是，所述权重因子Pdif-new按照公式
Figure BDA0003195088550000131
计算得到；
其中，所述Pdif是指所述第一终端和第二终端的终端信息中不同MAC地址在两条记录中所占的比例；所述Pdif-min是指将0-100％的范围分为若干个区间，所述Pdif所在的 区间范围内的最小值；所述Pdif-max是指所述Pdif所在的区间范围内的最大值。
在一个具体的实施方式中，例如可以将0-100％的范围分为4个区间：(0,20％)、(20％， 40％)、(40％,80％)、(80％，1)，当Pdif落入其中某一个区间时，所述Pdif-min与所述Pdif-max是代表的这个区间的最小值与最大值。
所述Pdif按照公式
Figure BDA0003195088550000132
计算得到；
其中，所述MacNum是指所述第一终端及第二终端的终端信息中相同MAC地址的 个数；M与N分别为所述第一终端及第二终端的终端信息中MAC地址的个数。
具体的对应关系，可参见如下表：
表1对应关系示例表
p<sub>dif</sub> p<sub>dif-min</sub> p<sub>dif-max</sub>
区间1(0&lt;＝p<sub>dif</sub>&lt;20) 0 20％
区间2(20&lt;＝p<sub>dif</sub>&lt;40) 20％ 40％
区间3(40&lt;＝p<sub>dif</sub>&lt;80) 40％ 80％
区间4(80&lt;＝p<sub>dif</sub>&lt;1) 80％ 1
在一个具体的实施方式中，所述Dsim-min以及Dsim-max通过计算Dsim得到；所述Dsim是指所述第一终端及第二终端的终端信息中，相同MAC地址所占的比例对应的距离范 围，所述Dsim-min以及Dsim-max代表的这个区间的最小值与最大值；
其计算方式为：按照公式
Figure BDA0003195088550000141
计算所述第一终端和第二终端的终端信 息中相同MAC地址所占的比例Psim，其中min(N，M)是指取所述N与M中的较小 值。
当Psim≥80％时，Dsim取10-30m；当40％≤Psim＜80％时，Dsim取30-50m；当 20％≤Psim＜40％时，Dsim取50-70m；当0＜Psim＜20％时，Dsim取70-100m。
当第一终端及第二终端的终端信息中不存在相同的MAC地址，且移动基站信息的基站LAC以及基站CID一致，则Dist大于100m；当第二终端数据库中的记录与第一终 端的记录中不存在相同的MAC地址，且移动基站信息的基站LAC以及基站CID不一 致，则Dist为大于600m。
最终计算得到的Dist即可作为WiFi距离Dw。此外，更为优选的是，也可以基于多 个不同的映射关系或者搜索到的WiFi指纹数据，来计算多个WiFi距离，并基于该计算 出来的多个WiFi距离，最终通过例如加权平均等方式，计算得到最终的Dw值，用于 后续的近场距离计算。
更为重要的，本步骤中，作为一个优选的实施方式，还根据指纹数据包中相同ID的数量及其Rssi值的大小，给Cw赋值。原则是，相同ID越多，Rssi越大，则Cw越 大。优选的，本实施例中可以采用以下计算公式得到Cw：
Cw＝sum(50-abs(ΔRssi))/50)/Nsame.
其中，ΔRssi是相同ID的WiFi信号强度的差值，sum是对所有的相同ID的差值 求和，Nsame是相同ID的数量。
5)判断融合距离是否可计算
根据上述过程中得到的各类无线数据相关的置信度参数，来判断基于上述的各类相 对距离是否可进行融合距离计算。根据一些规则或者经验值来进行判断。如所有的置信度均为0，则不可进行融合距离计算。置信度越大的无线数据，进行融合距离计算式， 其对应的距离值作用越大。
优选地，采用以下加权计算方法进行融合计算：
Figure BDA0003195088550000151
其中DNi是前述计算得到的第i种相对距离，WNi则是其对应权重值，权重值的计 算可采用如下方法：
Figure BDA0003195088550000152
显然，
Figure BDA0003195088550000153
上式中，其中CNi是第i种相对距离对应的置信度，f是以置信度作为输入的某种函数，反应置信度对权重的影响。优选地，f可以设置为f(x)＝ax，a的取值越大，则 置信度对权重的影响就越大。a取值范围(0,10)之间即可。
优选地，对于只有蓝牙与WiFi两种无线数据的情况，其置信度为Cb和Cw，按如 下方法判断当前场景中基于蓝牙与WiFi的距离计算是否可行。
若Cb与Cw取值太小，则不宜基于蓝牙与WiFi进行距离计算。
若Cb与Cw取值适当，则可基于蓝牙与WiFi进行融合距离计算，获得精准近场距 离值Df。
基于Cb与Cw判断融合计算是否可行可基于多种计算方法模型，在一个更为优选的实施方式中，可以采用设置置信度判断规则的方式实现。首先，设置置信度判断规则 中，置信度参数的阈值C1，具体规则如下：
A)Cb与Cw均为0；则近场距离不可信，且不可计算；
B)Cb与Cw均非常小，即Cb＜C1且Cw＜C1，则近场距离可计算，但结果距离 也不可信；
C)Cb与Cw有其中之一较大，例如Cb≥C1和/或Cw≥C1，则近场距离可计算， 且计算结果可信。
上述阈值C1的设置，可以基于实际场景类型、距离计算精确度要求等进行调整，或基于场景类型进行校正。其取值范围一般(0,0.2)。
须指出，Cb与Cw参数的使用仅是采用一种中间参数的形式来表征当前的两部终端数据适合进行融合距离计算的程度。不显示地使用这两个参数，而直接在程序中基于 蓝牙和WiFi数据进行隐式融合计算，得出是否可信的结论，也属于本发明的范畴。
6)融合距离计算
若根据Cb与Cw判断，当前基于蓝牙与WiFi的距离计算是可信的，则对蓝牙和 WiFi的计算结果进行融合，以得到融合距离Df。融合的原则是：Cb比Cw大，则Db 在融合结果中的比重比Dw大，反之，Cb比Cw小，则Db在融合结果中的比重比Dw 小。本发明的实施例，采用如下计算公式：
Df＝Wb*Db+Ww*Dw；
权重Wb＝Cb/(Cb+Wb)，Ww＝Cw/(Cb+Wb)。根据蓝牙和WiFi信号在实际中的性能 表现，可对权重系数做相应优化调整。
7)调用通用定位服务
若步骤5)中，根据上述多个置信度参数和判断规则得出的结论是融合距离计算不可信，则调用当前的通用定位服务，如高德地图、百度地图等提供的服务，来获得各终 端的绝对位置坐标，再由终端的位置坐标计算两者之间的距离Dt。
8)输出结果距离
根据上述流程，最后输出的结果距离可能是融合定位结果Df，也有可能是通用定位结果Dt。该结果由多个置信度参数和判断规则决定。优选地，对于只有蓝牙和WiFi 的情况来说，该结果由Cb及Cw的取值决定，即基于蓝牙与WiFi的距离计算是可信的， 则输出Df结果，否则输出通用定位结果Dt。
二、基于终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标：
在需要计算终端之间的相对位置坐标的情况下，例如在基于相对位置实现的互动功 能的前提下，则可以基于获取到的终端之间的距离，计算各个终端设备的相对位置坐标。 此处，本领域技术人员应当明了，计算终端之间的相对位置坐标，并非实现本发明的终端信息互动的必要步骤，而仅是一种更为优选的特定实施方式，因此，不应将此步骤视 为对本发明保护范围的必要的限定。此处仍然沿用上述的两个终端设备为例，其具体的 方式可以采用如下的优先方式：
基于已经获得的两终端之间的距离，采用一定的规划计算方法，获得上述终端设备 的规划位置。
规划位置的获取方式，优选的，可以采用如下方式进行：
依据所述任意两终端之间的距离，构成数据集I，并基于所述数据集建立终端间的距离矩阵，所述距离矩阵可表示为：
Figure BDA0003195088550000171
其中，di,j表示数据集中第i和第j个(变量)终端的距离，i,j∈1,...,I。
上述多维分析的目的为得到一组大小为I的向量集x1,...,xI∈RN，对于所有的 i,j∈1,...,I，均有||xi-xj||≈di,j，||·||代表向量模。向量模可以为变量间的欧几里得距离， 但是在广义上，它也可指代任意的距离函数。多维分析时，实质是在保持变量间相对距离不变的基础上，寻找一个从数据集I到RN之间的映射关系。如果维度N选择为2或 3，则向量xi即可在二维平面或三维空间中反映数据集合I中各变量的结构关系。最终， 可以将上述多维分析转化为计算
Figure BDA0003195088550000172
的最优化问题，并可采用矩 阵特征值分解法求解。
在一个具体的实施方式中，对所述距离矩阵进行特征值分解，具体方法如下：
构建矩阵X、T，令
Figure BDA0003195088550000173
则由上式可得：
Figure BDA0003195088550000174
即
Figure BDA0003195088550000175
其中，Xi为RN空间中第i个坐标点，N为空间维度，1≤n≤N；
对矩阵所述T进行矩阵分解：
Figure BDA0003195088550000176
其中，U为特征向量，Λ为特征值矩阵；
令：
Figure BDA0003195088550000181
完成对所述距离矩阵的降维处理。最终输出近场范围内各终端的相对坐标点。
此外，在依据上述方法获得规划坐标点后，还可以对获取的规划坐标点进行评价，优选的，该评价方法可以采用如下方式：
依据所述规划位置的坐标，及其对应的终端的实际位置坐标，求取所述终端间的平均距离；
基于所述平均距离，以及所述规划位置的坐标中，最远的两位置间的坐标距离，获取所述规划位置的评价参数。
计算规划点位置坐标与对应实际点坐标的平均距离Dmean，通过下式求解，其中(xi_pre,yi_pre)为预测点坐标，(xi_real,yi_real)为实际点坐标，n为实验点个数；
Figure BDA0003195088550000182
计算预测点集中距离最远的两点距离Dmax，用平均距离Dmean与最大距离Dmax的 比值βMDS作为评价位置规划结果的参数。
在一个具体的实施方式中，所述评价参数采用如下方式计算：
Figure BDA0003195088550000183
其中，Dmax为所述规划位置的坐标中，最远的两位置间的坐标距离；Dmean为所 述平均距离。当该βMDS越接近于0，则所述规划位置与真实位置的拟合性越好。
此外，更为优选的，在对各终端进行显示的时候，可以采用如下显示方案：
1)对于终端M，首先在云端/后台计算出其近场邻居终端，按照一定的规则，如按距离排序后，前N个邻居，或者是K(如5,10,20,50等)米范围内的所有邻居终端(假设 为N个)。
2)通过例如上述的位置规划方法，获得所有终端的坐标值，根据N个邻居的距离计算得到所有终端的坐标值；
3)对N个终端的坐标进行坐标变换，使得终端M的坐标为原点(0,0)，同时得到 所有终端的新的坐标值。
4)在终端M的屏幕上，对N个终端按坐标进行显示输出。
5)显示时，背景可以是一副地图，地图区域是N个终端所在位置。地图的显示比 例和N个终端的距离、坐标没有关联关系，以用户的视觉需求为准，即由用户决定地 图比例。但终端M所在地图中的位置需参考M的绝对坐标值，即M调用通用定位引 擎获得的绝对地理位置坐标P。M终端及其近场邻居参考该坐标P进行显示。
三、近场范围内的信息互动
在一个具体的实施方式中，基于上述获得的终端装置的坐标，以及其显示方式，或者基于终端之间的距离，可以进行后续的信息互动，信息互动包括信息的主动发送和/ 或信息的接收及、反馈等。下面就信息互动的设置进行进一步的阐述。
1.信息的发送方或者叫提供方，通过APP等应用形式，将信息推送出去，即传送到服务器端。信息的形式可以是文字、图片、语音、视频以及一个Html的页面，如H5 页面，甚至是一个URL。
以基于专有格式的H5页面的信息传输的方案为例进行说明，其信息互动按如下规则：信息提供方按照一定的格式将需要发送的内容打包为一个Html的页面，然后按照 信息提交规则发送到服务器。在服务器端，系统首先对提交上来的定位资源数据进行前 述距离和定位计算，然后按照推送规则，将信息推送到相关终端。其它终端则按照接收 规则，对信息进行显示、过滤、浏览等处理。
2.该信息的内容可以基于发送方的需求或者预设好的规则进行发送，例如可以是个 人的介绍、商品的介绍，也可以是一个链接等。
3.在一个更为优选的实施方式中，提交规则可以进行预先的设置，例如：信息被发送出去的时候，信息的数据包被加上了一些附加信息，表征其近场位置特征，这些信息 也将被用于距离和位置计算，这些被用于距离和位置计算的信息，包括蓝牙、WiFi的 指纹信息等。
4.基于上述计算结果的信息的推送，可以基于需求设定其推送规则，例如可以设置 如下类别的规则：指定周边区域推送、指定周边终端推送。
1)指定周边区域推送方式：在近场距离计算功能的支持下，系统能够允许终端设备用户指定，将信息推动到周围更精准距离的范围内的所有终端。比如，社交APP的 终端用户A可以将自己制作的视频或其它内容推送至一定距离D0范围内的所有终端， 而该D0可以由用户通过APP界面来指定，D0可以由用户选择为2米，4米，6米，8 米，10米等。或者将一定距离范围定义为“身边”、“附近”等。超过上述距离的其它 终端则不可能接收到该信息。如图4，以5米为例。如果系统仅仅调用现有的通用定位 系统(如高德定位、百度定位等)，受限于其定位精度不够，则无法实现此项功能。
在某商场的本发明实施案例中，采用本发明方法计算的手机与手机之间的距离误差 关系如下表所示，而在该商场内，采用现有的定位手段，其距离误差在50米左右，具 有很强的不可预测性。
表2某商场内的距离误差情况
Figure BDA0003195088550000201
根据本发明的距离感知结果，某门店主进行了一场“抢红包活动”，店主通过很精准地将红包信息发送给周围20米范围内，只有在该范围内的手机顾客才可以通过app 看到该红包，在此范围以外的顾客需进入该门店内，才能参与抢红包活动。这样也确保 了商业活动的现场互动效果。
2)指定周边终端：
在近场范围内，其中一终端希望将信息推送给另一指定终端，如图5所示。在近场距离计算和定位功能的支持下，系统能够将周围的其它终端按照现实世界中的真实位置关系显示出来，同时允许终端A用户将信息指定发送给感兴趣的对象——终端B。指 定的方式是在终端的显示界面上，选择终端B作为发送对象，系统则在后台将信息推 送至终端B。在此类应用和业务中，默认用户之间是允许互相推荐信息的。
5.信息接收规则。信息的接收者可以按以下方式来处理信息：1)被动强制方式。如果APP业务允许，信息接收者的终端将会对接收到的信息进行显示响应。如终端A 向终端B发送了信息，则终端B会通过系统的声音、色彩的变化来提示终端B的用户， 有新的信息到来。终端B的用户可以通过点击相应的提示符号(如红点)来进入信息 处理的环节；比如，在一个正在进行的会场，与会者们可以方便地在终端屏幕显示的附 近人群中找到谁是当前的演讲者，然后向其发送提问问题，而演讲者也实时地接收到听 众发送过来的问题，便于与现场听众互动。和传统微信等方式相比，这里完全不需要听 众与演讲者是否是互加微信的熟人。2)主动查收方式。系统推送给终端的所有信息都 存放于特定空间，等待信息接收者主动查询处理，直到信息过期清除。如终端A向终 端B发送了一次信息，B并不会被立即提醒触发。直到终端B的用户进入系统，主动 查看新消息，才会发现该条信息。
终端向云端提交的位置信息，以及在该位置提交的信息都带有时间戳。
时间戳可以反映终端在某一定区域停留的时间长短，或反映某一终端与其它终端保 持一定距离范围的时间长短。
另外，若某条信息从终端1发出的时间为初始时间T0，在云端其保存时间超过一定的时间周期T1时，则该信息会被自动删除，其它终端也即无法再看到和接收到该信息。 所预设的时间周期T1较短时，如T1＝3秒，即可体现即时信息互动的效果，帮助诸多 移动应用实现近场即时互动功能。
基于上面的信息互动方式，可以在一些业务领域加以应用。
1.在一些聚集场所，比如聚会时，或者在地铁中，众人聚集之处，存在近场信息互动的需求：
1)用户A可以很方便地将自己的相关信息推送至身边的空间，不论用户A走到哪里，其身边的其它用户总是可以接收到他的信息。该功能可应用于社交中的陌生人交友：线下可以直接可视到身边的陌生人，线上可以查看其介绍、主页等资料。相比传统的社 交APP，本发明的功能能够让信息互动的双方同时有线上和线下的接触，增加了二人成 为朋友的机会和概率。
2)该功能可以支持统计终端A和终端B“接触”的次数和时长。在A和B同时应 用本功能的过程中，系统能记录他们近距离接触的时间和时长，经过统计，得出两者之 间的接触关系模型，增加社交的新的描述维度。根据二者在一定时期内的接触数据，对 二者的关系进行分类，对分类结果采用一套规则进行命名，如可以是常客、熟客、生人； 或者是缘分客、有缘人、陌路人等。相比传统的社交APP，增加此方式可以改变或促进 二人的社交状态，属于完全的新功能。
2.营销。由于具有近场的精准定位，对人与商品的距离有了新的度量方式，因此可以为营销打造新方案。
门店用户A可以很方便地将自己的广告信息推送至附近的空间，甚至门店用户A的老板或者志愿走到哪里，其身边的其它用户总是可以接收到他们门店和商品的广告信息，对于有需求的其它终端用户而言，增加了一个获取商品信息、广告资源的机会，如 新品、打折、优惠券等。
此外，在又一个具体的实施例中，本发明的技术方案还可以通过近场范围内的精准 信息互动系统来实现，该系统可以在其运行中实现如上实施例中所描述的近场范围内的 精准信息互动方法。
所述系统包括近场范围内的多个终端，以及与所述多个终端进行通信的服务器；
所述多个终端能够实现对所处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数据 形成无线数据包并上传至服务器；
所述服务器基于所述多个终端上传的无线数据包，计算所述多个终端之间的距离， 并基于所述多个终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标；所述多个终端基于所述 相对位置坐标，实现所述多个终端之间的信息互动；或者
所述服务器基于所述多个终端上传的无线数据包，计算所述多个终端之间的距离， 并基于所述多个终端之间的距离，实现所述多个终端之间的信息互动；
所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括其他的所述终端。
优选的，所述服务器还包括有效性判断模块，用于基于无线数据包中的近场信号数 据，判断该近场信号数据的有效性，并基于近场信号数据中的近场信号强度，给置信度参数赋值。
优选的，所述服务器还包括可信度判断模块，用于基于置信度参数，判断近场距离计算是否可信：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可信，且不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
优选的，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
在融合计算中，置信度参数越大，则该置信度参数对应的近场距离在融合计算中所 占比重越大；
所述近场距离包括蓝牙距离和/或WiFi距离；
当判定近场距离不可信时，则调用通用定位服务，并计算终端之间的距离Dt。
优选的，所述信息互动包括：
信息的发送终端将信息推送至所述服务器，服务器基于S2中的距离或相对位置坐标，以及推送规则，将信息推送至满足推送规则的其他终端。
此外，由上述的实施例中可以看出，其中所涵盖的应用于近场范围内的精准信息互 动系统或方法中的终端，同样属于本发明的保护范围，本领域技术人员可以基于上述关于该系统或方法的记载，获知该终端的基本功能和实现方式，也即本发明的方案还可以 通过近场范围内的精准信息互动终端的方式来实现。
所述终端能够实现对所处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数据形成 无线数据包并上传至服务器；所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括近场距离内的其他的所述终端；
所述服务器基于多个所述终端上传的无线数据包，计算多个所述终端之间的距离， 并基于所述距离，实现多个所述终端之间的信息互动；或者
所述服务器基于多个所述终端上传的无线数据包，计算多个所述终端之间的距离， 基于多个所述终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标；并基于所述相对位置坐标， 实现多个所述终端之间的信息互动。
优选的，所述服务器还用于基于无线数据包中的近场信号数据，判断该近场信号数 据的有效性，并基于近场信号数据中的近场信号强度，给置信度参数赋值；
所述服务器还用于基于置信度参数，判断近场距离计算是否可信：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可信，且不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
优选的，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
在融合计算中，置信度参数越大，则该置信度参数对应的近场距离在融合计算中所 占比重越大；
所述近场距离包括蓝牙距离和/或WiFi距离；
当判定近场距离不可信时，则调用通用定位服务，并计算终端之间的距离Dt。
优选的，当计算各终端的相对位置坐标时，将主显示终端M坐标设置为原点，基 于所述相对位置坐标，在主显示终端M中显示符合预设条件的其他终端，该其他终端 的坐标为基于主显示终端作为原点的经坐标变换后的新坐标。如图6所示，主显示终端 可以是图中中间的点，其他终端为外围的点，这样显示更利用用户的使用和查看。
优选的，所述信息互动包括：
信息的发送终端将信息推送至所述服务器，服务器基于终端之间的距离和/或相对 位置坐标，以及推送规则，将信息推送至满足推送规则的其他终端。
优选的，所述推送规则包括：
将信息推送至距离发送终端一特定距离范围内的所有终端；所述特定距离范围可以 由发送终端设置；
或
将信息推送至发送终端指定的特定终端。
优选的，发送终端的信息提交至服务器时，信息中包括发送终端的近场位置特征。
优选的，所述其他终端接收信息的方式包括：其他终端接收到发送终端推送的信息 后进行显示响应；
或
信息存储于特定空间，等待其他终端主动查询处理，直至信息过期清理。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通 过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质 中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccess Memory，RAM)等，也包括通过安装在终端设备上的APP及其他功能软件等， 来实现本发明的上述方法或者功能，该些实现方式均应视为落入本发明的保护范围之内。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然 可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换； 而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和 范围。

Claims (20)

1.一种近场范围内的精准信息互动方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、计算近场范围内多个终端之间的距离；
S2、基于所述多个终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标；
S3、基于所述距离和相对位置坐标，实现所述多个终端之间的信息互动；
其中，所述终端能够实现对所处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数据上传至服务器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1进一步包括：
S101、所述多个终端采集所处环境的无线数据，并上传至服务器，形成各个终端对应的无线数据包；
S102、所述服务器接收到所述终端上传的无线数据包后，计算多个终端之间的距离；所述无线数据包包括终端上的N种传感器数据，根据所述N种传感器数据计算N种距离及其相应的置信度参数；
所述置信度参数的计算原则为：判断传感器数据是否有效，有效则计算相应的置信度参数及距离，否则不计算；
所述无线数据包还包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括其他的所述终端。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S102进一步包括：
若需计算距离的两个所述终端上传的所述无线数据包中包含蓝牙数据，则判断该两个终端的蓝牙数据的有效性；
若该两个终端的蓝牙数据中包含彼此的ID及蓝牙信号强度RSSI，则蓝牙数据有效，进行蓝牙距离Db的计算，并基于蓝牙信号强度RSSI给置信度参数Cb赋值；否则蓝牙数据无效，置信度参数Cb＝0；
和/或
若需计算相互距离的两所述终端上传的所述无线数据包中包含WiFi数据，则判断该两个终端的WiFi数据的有效性；
若该两个终端的WiFi数据中包含共同的WiFi的ID及对应的WiFi信号源的信号强度Rssi，则WiFi数据有效，进行WiFi距离Dw的计算，并基于WiFi信号强度Rssi给置信度参数Cw赋值；否则WiFi数据无效，置信度参数Cw＝0。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于置信度参数，判断近场距离计算是否可信：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可信，且不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
所述融合计算中，某一传感器置信度参数越大，则该置信度参数对应的近场距离在所述融合计算中所占比重越大；
所述近场距离包括蓝牙距离和/或WiFi距离。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2还包括：将主显示终端M坐标设置为原点，基于所述相对位置坐标，在主显示终端M中显示符合预设条件的其他终端，该其他终端的坐标为基于主显示终端作为原点的经坐标变换后的新坐标。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中的信息互动包括：
信息的发送终端将信息推送至所述服务器，服务器基于S2中的相对位置坐标，以及推送规则，将信息推送至满足推送规则的其他终端。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述推送规则包括：
将信息推送至距离发送终端一特定距离范围内的所有终端；所述特定距离范围可以由发送终端设置；
或
将信息推送至发送终端指定的特定终端。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述S3中进一步包括：
设置发送终端的信息提交规则，所述提交规则包括在发送出去的信息的数据包中增加发送终端的附加信息；所述附加信息包括发送终端的近场位置特征。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述其他终端接收信息的方式包括：其他终端接收到发送终端推送的信息后进行显示响应；
或
信息存储于特定空间，等待其他终端主动查询处理，直至信息过期清理。
11.一种近场范围内的精准信息互动系统，其特征在于，所述系统包括近场范围内的多个终端，以及与所述多个终端进行通信的服务器；
所述多个终端能够实现对所处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数据形成无线数据包并上传至服务器；
所述服务器基于所述多个终端上传的无线数据包，计算所述多个终端之间的距离，并基于所述多个终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标；所述多个终端基于所述相对位置坐标，实现所述多个终端之间的信息互动；或者
所述服务器基于所述多个终端上传的无线数据包，计算所述多个终端之间的距离，并基于所述多个终端之间的距离，实现所述多个终端之间的信息互动；
所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括其他的所述终端。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述服务器还包括有效性判断模块，用于基于无线数据包中的近场信号数据，判断该近场信号数据的有效性，并基于近场信号数据中的近场信号强度，给置信度参数赋值。
13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述服务器还包括可信度判断模块，用于基于置信度参数，判断近场距离计算是否可信：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可信，且不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
在融合计算中，某一置信度参数越大，则该置信度参数对应的近场距离在融合计算中所占比重越大；
所述近场距离包括蓝牙距离和/或WiFi距离；
当判定近场距离不可信时，则调用通用定位服务，并计算终端之间的距离Dt。
15.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述信息互动包括：
信息的发送终端将信息推送至所述服务器，服务器基于S2中的距离或相对位置坐标，以及推送规则，将信息推送至满足推送规则的其他终端。
16.一种近场范围内的精准信息互动方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、计算近场范围内多个终端之间的距离；
S2、基于所述多个终端之间的距离，实现所述多个终端之间的信息互动；
其中，所述多个终端采集所处环境的无线数据，并上传至服务器，形成各个终端对应的无线数据包；所述服务器接收到所述终端上传的无线数据包后，计算多个终端之间的距离；
所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括其他的所述终端。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，若需计算相互距离的两所述终端上传的所述无线数据包中包含蓝牙数据，则判断该两个终端的蓝牙数据的有效性；
若该两个终端的蓝牙数据中包含彼此的ID及蓝牙信号强度RSSI，则蓝牙数据有效，进行蓝牙距离Db的计算，并基于蓝牙信号强度RSSI给置信度参数Cb赋值；否则蓝牙数据无效，置信度参数Cb＝0；
和/或
若需计算相互距离的两所述终端上传的所述无线数据包中包含WiFi数据，则判断该两个终端的WiFi数据的有效性；
若该两个终端的WiFi数据中包含共同的WiFi的ID及对应的WiFi信号源的信号强度Rssi，则WiFi数据有效，进行WiFi距离Dw的计算，并基于WiFi信号强度Rssi给置信度参数Cw赋值；否则WiFi数据无效，置信度参数Cw＝0。
18.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，基于置信度参数，判断近场距离计算是否可信：
当置信度参数均为0时，则判定近场距离不可信，且不可计算；
当置信度参数均小于预设阈值C1时，则判定近场距离不可信，但可计算；
当至少一个置信度参数大于等于预设阈值C1时，则判定近场距离可信，且可计算。
19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，当判定近场距离可信且可计算时，则对近场距离进行融合计算，并输出融合结果Df；
在融合计算中，置信度参数越大，则该置信度参数对应的近场距离在融合计算中所占比重越大；
所述近场距离包括蓝牙距离和/或WiFi距离。
20.一种近场范围内的精准信息互动终端，其特征在于，所述终端能够实现对所处环境的无线数据的采集，并能够将采集到的无线数据形成无线数据包并上传至服务器；所述无线数据包包括终端所能采集到的设备的ID及该设备对应的Rssi，所述设备包括近场距离内的其他的所述终端；
所述服务器基于多个所述终端上传的无线数据包，计算多个所述终端之间的距离，并基于所述距离，实现多个所述终端之间的信息互动；或者
所述服务器基于多个所述终端上传的无线数据包，计算多个所述终端之间的距离，基于多个所述终端之间的距离，计算各终端的相对位置坐标；并基于所述相对位置坐标，实现多个所述终端之间的信息互动。
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