CN116847455A - 定位方法及相关设备 - Google Patents

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CN116847455A CN202210301389.8A CN202210301389A CN116847455A CN 116847455 A CN116847455 A CN 116847455A CN 202210301389 A CN202210301389 A CN 202210301389A CN 116847455 A CN116847455 A CN 116847455A
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吴昊
李蒙
胡松
严镭
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Abstract

本发明提供了一种定位方法及相关设备，定位方法包括以下步骤：在扫描到N个目标终端发射的N个目标信号的情况下，对基于N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量；基于N个特征向量，在N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列；对M个目标RSSI序列进行滤波处理，得到M个RSSI值；根据M个RSSI值，生成定位结果。本发明实施例中，上述M个RSSI值为接收到的最为稳定的目标信号对应的RSSI值；进而根据M个RSSI值，生成定位结果，由于该定位结果是基于最为稳定的目标信号传输的RSSI值确定的，因此提高了定位结果的准确性。

Description

定位方法及相关设备
技术领域
本发明实施例涉及定位技术领域，尤其涉及一种定位方法及相关设备。
背景技术
室内定位技术是用于在室内实现定位，可用于人员、物资管理或室内定位导航等应用。由于蓝牙技术是一种低成本的近距离无线连接技术，因此蓝牙技术被广泛应用于室内定位技术领域。
目前，可以在室内设置多个蓝牙基站，每个蓝牙基站可以视为一个信标设备，且每个蓝牙基站对外发射蓝牙信号，通过终端接收到的蓝牙信号，对终端进行定位。然而，在实际的应用场景中，蓝牙信号的传输可能受到外界环境的影响或者信标之间的距离过大进而导致蓝牙信号在传输过程中衰减，这降低了定位结果的准确性。
发明内容
本发明实施例提供一种定位方法及相关设备，以解决定位结果的准确性较低的技术问题。
为解决上述问题，本发明是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供了一种定位方法，所述方法包括：
在扫描到N个目标终端发射的N个目标信号的情况下，对基于所述N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量，目标终端、RSSI序列和特征向量一一对应；
基于所述N个特征向量，在所述N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列；所述目标RSSI序列为所述N个RSSI序列中与定位终端适用度最高的RSSI序列，M和N均为正整数，且N大于M；
对所述M个目标RSSI序列进行滤波处理，得到M个RSSI值；
根据所述M个RSSI值，生成定位结果。
第二方面，本发明实施例还提供一种定位终端，包括：
第一处理模块，用于在扫描到N个目标终端发射的N个目标信号的情况下，对基于所述N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量，目标终端、RSSI序列和特征向量一一对应；
确定模块，用于基于所述N个特征向量，在所述N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列；所述目标RSSI序列为所述N个RSSI序列中与定位终端适用度最高的RSSI序列，M和N均为正整数，且N大于M；
第二处理模块，用于对所述M个目标RSSI序列进行滤波处理，得到M个RSSI值；
生成模块，用于根据所述M个RSSI值，生成定位结果。
第三方面，本发明实施例还提供一种设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
本发明实施例中，在扫描到N个目标信号的情况下，对N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量；基于上述N个特征向量，从N个RSSI序列中筛选出适用度最高M个目标RSSI序列；对上述M个目标RSSI序进行滤波处理，选择出M个RSSI值，上述M个RSSI值为接收到的最为稳定的目标信号对应的RSSI值；进而根据M个RSSI值，生成定位结果，由于该定位结果是基于最为稳定的目标信号传输的RSSI值确定的，因此提高了定位结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的定位方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的定位方法的应用场景示意图之一；
图3是本发明实施例提供的定位方法的应用场景示意图之二；
图4是本发明实施例提供的定位方法的应用流程图；
图5是本发明实施提供的定位装置的结构示意图；
图6是本发明实施提供的设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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作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。
本发明实施例中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的图像特征，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，本申请中使用“和/或”表示所连接图像特征的至少其中之一，例如A和/或B和/或C，表示包含单独A，单独B，单独C，以及A和B都存在，B和C都存在，A和C都存在，以及A、B和C都存在的7种情况。
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
参见图1，图1是本发明实施例提供的定位方法的流程示意图。如图1所示，定位方法可以包括以下步骤：
步骤101，在扫描到N个目标终端发射的N个目标信号的情况下，对基于所述N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量。
本发明实施例提供的定位方法可以应用于定位系统中的定位终端，其中，上述定位系统包括定位终端和目标终端，设定定位终端和目标终端的蓝牙指标，上述定位终端的蓝牙指标包括扫描频率和蓝牙功率，上述目标终端的蓝牙指标包括发送频率和蓝牙功率。可选地，上述定位终端可以是手机、平板电脑等移动终端，上述目标终端可以是蓝牙基站，上述定位终端又称为接收节点，上述目标终端又称为发射节点。
本步骤中，定位终端在一个扫描周期内对周围的目标终端发射的目标信号进行扫描，在扫描到N个目标信号的情况下，对N个接收信号强度指示(Received Signal StrengthIndicator，RSSI)序列进行特征提取处理，得到N个特征向量。其中，上述目标信号可以是蓝牙信号，上述N个RSSI序列是基于N个目标信号确定的，且目标终端、RSSI序列和特征向量一一对应。其中，上述目标信号包括RSSI值、目标终端的经纬度信息、目标终端对应的媒体存取控制(Media Access Control，MAC)地址以及目标终端名称。
以下，具体说明如何根据一个目标信号确定一个RSSI序列：
在一可选地实施例中，定位终端预先设置有存储窗口，该存储窗口可以包括K个子窗口，K为大于1的正整数。定位终端在扫描到一个目标信号之后，可以对该目标信号进行解析，得到该目标信号中的RSSI值，将该RSSI值存储至上述K个子窗口中，生成RSSI序列。示例性的，上述RSSI序列可以表示为[RSSI1,,RSSI2,,RSSI3,…RSSIK]。应理解，若RSSIK表示当前扫描周期扫描到的目标信号中的RSSI值，则RSSI1至RSSIK-1为历史RSSI数据，以此使用历史RSSI数据生成定位结果，减少了RSSI波动对定位精度的影响。
本步骤中，具体如何对N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量的技术方案，请参阅后续实施例。
步骤102，基于所述N个特征向量，在所述N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列。
本步骤中，在得到N个特征向量之后，基于该N个特征向量，在N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列。其中，目标RSSI序列为N个RSSI序列中与定位终端适用度最高RSSI序列；上述目标RSSI序列为所述N个RSSI序列中与定位终端适用度最高的RSSI序列,上述M和N均为正整数，且N大于M，可选地，M为3。
在一可选地实施例中，在得到每个RSSI序列对应的特征向量之后，将该特征向量转换为特征值，按照特征值从大到小排序的顺序，将前M个特征值对应的特征向量确定为目标特征向量，并将目标特征向量对应的RSSI序列确定为目标RSSI序列。
步骤103，对所述M个目标RSSI序列进行滤波处理，得到M个RSSI值。
本步骤中，在得到M个目标RSSI序列后，对每个目标RSSI序列进行滤波处理，得到该目标RSSI序列对应的RSSI值。可选地，上述滤波处理方式包括但不限于滑动均值滤波、高斯滤波和中值滤波等。
步骤104，根据所述M个RSSI值，生成定位结果。
本步骤中，在得到M个RSSI值后，根据上述M个RSSI值，使用三边定位方法，计算出定位终端与目标终端之间的距离，以此生成定位结果。
为便于理解，请参阅图2，在图2示出的场景中，定位系统包括1个定位终端和9个目标终端，将目标终端2、目标终端4和目标终端5对应的RSSI序列确定为目标RSSI序列，进而得到d1、d2和d3这3个RSSI值，基于d1、d2和d3，确定定位终端的位置，生成定位结果。
本发明实施例中，在扫描到N个目标信号的情况下，对N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量；基于上述N个特征向量，从N个RSSI序列中筛选出适用度最高M个目标RSSI序列；对上述M个目标RSSI序进行滤波处理，选择出M个RSSI值，上述M个RSSI值为接收到的最为稳定的目标信号对应的RSSI值；进而根据M个RSSI值，生成定位结果，由于该定位结果是基于最为稳定的目标信号传输的RSSI值确定的，因此提高了定位结果的准确性。
可选地，所述基于所述N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量包括：
对于一个目标终端，将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的平均值，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI平均值；
将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的标准差，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI标准差；
将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的频次，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI频次。
如上所述，RSSI序列包括K个RSSI值，K为大于1的正整数；且RSSI序列可以表示为[RSSI1,RSSI2,RSSI3…RSSIK]，其中，上述RSSI1,RSSI2,RSSI3…RSSIK为该RSSI序列包括的RSSI值。
特征向量包括RSSI平均值、RSSI标准差以及RSSI频次。本实施例中，计算RSSI序列中K个RSSI值的平均值，将上述平均值作为特征向量中的RSSI平均值；计算RSSI序列中K个RSSI值的标准差，将上述标准差作为特征向量中的RSSI标准差；计算RSSI序列中K个RSSI值的频次，将上述频次作为特征向量中的RSSI频次。
具体而言，可以用数值的形式表示特征向量APi＝[RSSIm，RSSIs，RSSIf]其中，RSSIm表示RSSI平均值，RSSIs表示RSSI标准差，RSSIf表示RSSI频次。进一步的，对上述特征向量APi进行归一化处理，归一化处理后的特征向量可以表示为APCi＝[C1i,C2i,C3i]，其中C1i表示归一化处理后的RSSI平均值，C2i表示归一化处理后的RSSI标准差，C3i表示归一化处理后的RSSI频次。
本实施例中，通过对N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量，进而从N个RSSI序列中筛选出适用度最高M个目标RSSI序列，以此基于最为稳定的目标信号传输的RSSI值确定定位结果，提高定位结果的准确性。
以下，具体说明如何基于N个特征向量，确定M个目标RSSI序列：
可选地，所述基于所述N个特征向量，在所述N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列包括：
基于预先获取的预设的权重系数向量和所述N个特征向量，确定M个目标特征向量；
将与所述M个目标特征向量一一对应的M个RSSI序列，确定为M个目标RSSI序列。
本实施例中，预先设置有权重系数向量，定位终端预先获取权重系数向量，并基于该权重系数向量和N个特征向量，确定M个目标特征向量。具体如何基于权重系数向量和N个特征向量，确定M个目标特征向量的技术方案，请参阅后续实施例。
在确定M个目标特征向量后，将与目标特征向量对应的RSSI序列，确定为目标RSSI序列。
示例性的，N个数量为5，即包括特征向量1、特征向量2、特征向量3、特征向量4和特征向量5；若确定特征向量1、特征向量2和特征向量3为目标特征向量，则将特征向量1、特征向量2和特征向量3各自对应的RSSI序列确定为目标RSSI序列。
可选地，所述基于预先获取的预设的权重系数向量和所述N个特征向量，确定M个目标特征向量包括：
计算所述权重系数向量与每个特征向量之间的乘法结果，得到N个权重值；
将与M个目标权重值一一对应的特征向量，确定为所述M个目标特征向量。
本实施例中，可以通过以下公式，确定权重值：
Gi＝APCi*C
其中，Gi为权重值，APCi为特征向量，C为权重系数向量，可选地，上述权重系数向量可以表示为C＝[C1,C2,C3]。
在得到N个权重值后，按照数值从大到小的顺序对上述N个权重值进行排序，将N个权重值中的前M个权重值确定为M个目标权重值。进一步的，将每个目标权重值一一对应的特征向量，确定为M个目标特征向量。
为便于理解，请参阅图3，在图3示出的应用场景中，RSSIm表示RSSI平均值，使用均值特征处理器对RSSI平均值进行归一化处理，得到归一化处理后的RSSI平均值，即图3中的C1i；RSSIS表示RSSI标准差，使用标准差特征处理器对RSSI标准差进行归一化处理，得到归一化处理后的RSSI标准差，即图3中的C2i；RSSIf表示RSSI频次，使用频次特征处理器对RSSI频次进行归一化处理，得到归一化处理后的RSSI频次，即图3中的C3i。如上所述，权重系数向量可以表示为C＝[C1,C2,C3]，将上述C1i、C2i和C3i与权重系数向量做乘法运算得到节点适用度yi，节点适用度yi即上述权重值Gi。
为便于理解整体的技术方案，请参阅图4，如图4所示，启动定位系统；接收节点扫描周围的蓝牙信号，上述蓝牙信号即目标信号；定位终端将发射节点的信息进行缓存至内部存储器；从内部存储器中提取RSSI特征，得到特征向量；使用预先设置的权重系数向量对上述特征向量进行乘法运算，即图4中的“根据预先设定的权重对所有发射节点适用度进行排序”；确定特征向量中的目标特征向量，将目标特征向量对应的发射节点作为当前定位节点，其中，设置目标特征向量的数量为3；对当前定位节点对应的目标RSSI序列进行滤波处理，即图4中的“对所选锚点窗口内RSSI数据进行滤波”；得到滤波处理后的RSSI值，并根据上述RSSI值，生成定位结果。
参见图5，图5是本发明实施例提供的定位装置的结构示意图。如图5所示，定位装置200包括：
第一处理模块201，用于在扫描到N个目标终端发射的N个目标信号的情况下，对基于所述N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量；
确定模块202，用于基于所述N个特征向量，在所述N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列；
第二处理模块203，用于对所述M个目标RSSI序列进行滤波处理，得到M个RSSI值；
生成模块204，用于根据所述M个RSSI值，生成定位结果。
可选地，所述第一处理模块201，具体用于：
对于一个目标终端，将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的平均值，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI平均值；
将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的标准差，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI标准差；
将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的频次，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI频次。
可选地，所述确定模块202，具体用于：
基于预先获取的预设的权重系数向量和所述N个特征向量，确定M个目标特征向量；
将与所述M个目标特征向量一一对应的M个RSSI序列，确定为M个目标RSSI序列。
可选地，所述确定模块202，还具体用于：
计算所述权重系数向量与每个特征向量之间的乘法结果，得到N个权重值；
将与M个目标权重值一一对应的特征向量，确定为所述M个目标特征向量。
定位装置200能够实现本发明实施例中图1方法实施例的各个过程，以及达到相同的有益效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种设备。请参见图6，电子设备可以包括处理器301、存储器302及存储在存储器302上并可在处理器301上运行的程序3021。
在电子设备为终端的情况下，程序3021被处理器301执行时可实现图1对应的方法实施例中的任意步骤及达到相同的有益效果，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法的全部或者部分步骤是可以通过程序指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一可读取介质中。
本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述图1对应的方法实施例中的任意步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
所述的存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。
以上所述是本发明实施例的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种定位方法，其特征在于，包括：
在扫描到N个目标终端发射的N个目标信号的情况下，对基于所述N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量，目标终端、RSSI序列和特征向量一一对应；
基于所述N个特征向量，在所述N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列；所述目标RSSI序列为所述N个RSSI序列中与定位终端适用度最高的RSSI序列，M和N均为正整数，且N大于M；
对所述M个目标RSSI序列进行滤波处理，得到M个RSSI值；
根据所述M个RSSI值，生成定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括RSSI平均值、RSSI标准差以及RSSI频次，所述RSSI序列包括K个RSSI值，K为大于1的正整数；
所述基于所述N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量包括：
对于一个目标终端，将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的平均值，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI平均值；
将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的标准差，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI标准差；
将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的频次，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI频次。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述N个特征向量，在所述N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列包括：
基于预先获取的预设的权重系数向量和所述N个特征向量，确定M个目标特征向量；
将与所述M个目标特征向量一一对应的M个RSSI序列，确定为M个目标RSSI序列。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预先获取的预设的权重系数向量和所述N个特征向量，确定M个目标特征向量包括：
计算所述权重系数向量与每个特征向量之间的乘法结果，得到N个权重值；
将与M个目标权重值一一对应的特征向量，确定为所述M个目标特征向量；所述M个目标权重值为按照数值从大到小的顺序排序的N个权重值中的前M个权重值。
5.一种定位装置，其特征在于，所述装置包括：
第一处理模块，用于在扫描到N个目标终端发射的N个目标信号的情况下，对基于所述N个目标信号确定的N个RSSI序列进行特征提取处理，得到N个特征向量，目标终端、RSSI序列和特征向量一一对应；
确定模块，用于基于所述N个特征向量，在所述N个RSSI序列中确定M个目标RSSI序列；所述目标RSSI序列为所述N个RSSI序列中与定位终端适用度最高的RSSI序列，M和N均为正整数，且N大于M；
第二处理模块，用于对所述M个目标RSSI序列进行滤波处理，得到M个RSSI值；
生成模块，用于根据所述M个RSSI值，生成定位结果。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征向量包括RSSI平均值、RSSI标准差以及RSSI频次，所述RSSI序列包括K个RSSI值，K为大于1的正整数；
所述第一处理模块，具体用于：
对于一个目标终端，将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的平均值，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI平均值；
将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的标准差，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI标准差；
将所述目标终端对应的RSSI序列中的K个RSSI值的频次，确定为所述目标终端对应的特征向量中的RSSI频次。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：
基于预先获取的预设的权重系数向量和所述N个特征向量，确定M个目标特征向量；
将与所述M个目标特征向量一一对应的M个RSSI序列，确定为M个目标RSSI序列。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还具体用于：
计算所述权重系数向量与每个特征向量之间的乘法结果，得到N个权重值；
将与M个目标权重值一一对应的特征向量，确定为所述M个目标特征向量；所述M个目标权重值为按照数值从大到小的顺序排序的N个权重值中的前M个权重值。
9.一种电子设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至4中任一项所述的定位方法中的步骤。
10.一种可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的定位方法中的步骤。
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