TWI546557B - Positioning method - Google Patents
Positioning method Download PDFInfo
- Publication number
- TWI546557B TWI546557B TW104126727A TW104126727A TWI546557B TW I546557 B TWI546557 B TW I546557B TW 104126727 A TW104126727 A TW 104126727A TW 104126727 A TW104126727 A TW 104126727A TW I546557 B TWI546557 B TW I546557B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- probability distribution
- signal strength
- unit time
- received signal
- time point
- Prior art date
Links
Landscapes
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Description
本發明是有關於一種定位方法，特別是指一種利用接收信號強度指示值來進行定位的定位方法。
傳統定位方式例如，訊號指紋(Fingerprint)定位法會在每個位置下，對每一個無線基地台(Access Point，簡稱AP)紀錄下所接收到之訊號強度，但如果考慮了訊號雜訊，只使用一個訊號強度將不足以表示訊號強度的統計變化。
為了能表示訊號強度雜訊與外在變動的影響，傳統的定位方式主要是利用機率的方式來估測訊號強度的機率分佈，其中，高斯分佈模型最常被用來估測受到雜訊所影響的強度機率分佈。然而，要估測所有位置的高斯分佈，必須要花費相當多的時間及人力來收集每個位置的訊號強度；此外，強度機率分佈只有在有收集到訊號強度的位置才能被訓練到資料庫中，因此，訓練出來的訊號強度資料，僅能建立在部分離散的位置上，故將導致定位精準度降低。
此外，在利用訊號指紋定位法進行定位時，是藉由將觀察到的訊號強度與儲存有已事先訓練的訊號強度
資料之資料庫進行快速比對，常用的方法如，加權最近K位置估測法(Weighted k-Nearest Neighbors)。對於儲存有離散位置的訊號強度資料之資料庫，這種比對方法需與整體資料庫比對往往缺乏效率。
因此，本發明之目的，即在提供一種有效率且定位精準度較高的定位方法。
於是本發明定位方法，用於定位一待定位裝置，該定位方法是由一定位系統來實施，該定位系統包含M個設置於一區域中之不同參考點的第一收發模組、一設置在該待定位裝置的第二收發模組、一設置在該待定位裝置的慣性感測模組，及一連接該慣性感測模組及該第二收發模組的處理模組，該定位方法包含下列步驟：(A)藉由該第二收發模組，於一當前單位時間點與先前連續2N個單位時間點，獲得該待定位裝置在每一單位時間點來自該等M個第一收發模組所傳送之M個接收信號強度指示值，每一相鄰的兩單位時間點之差被定義為一單位時間；(B)藉由該慣性感測模組，在該等2N+1個單位時間點估測該待定位裝置在每一單位時間點移動的一加速度及一角加速度；(C)藉由該處理模組，根據該等2N+1個加速度及角加速度計算出該待定位裝置在先前2N個單位時間內之每一者中的一移動距離；
(D)藉由該處理模組，根據該等接收信號強度指示值及該等2N個移動距離，獲得對應於每一第一收發模組且相關於該等2N個移動距離與該第一收發模組之該等2N+1個訊號強度指示值的一聯合機率分佈；及(E)藉由該處理模組，根據M個分別對應於該等M個第一收發模組且相關於該區域中之任一個已知位置之參考接收訊號強度指示值的參考聯合機率分佈與該等聯合機率分佈，估算該待定位裝置在第N+1個單位時間點之位置。
100‧‧‧區域
101‧‧‧室內空間
102‧‧‧地面
103‧‧‧參考點
104‧‧‧Q個已知位置
1‧‧‧待定位裝置
2‧‧‧定位系統
21‧‧‧第一收發模組
22‧‧‧第二收發模組
23‧‧‧慣性感測模組
24‧‧‧處理模組
本發明之其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中：圖1是一俯視示意圖，繪示一配置有本發明室內定位系統之第一實施例的室內環境；圖2是一方塊圖，說明實施本發明定位方法的定位系統；圖3是一流程圖，說明本發明定位方法之實施例中的一資料訓練程序；圖4是一流程圖，說明本發明定位方法之實施例中的一定位程序；及圖5是一流程圖，說明本實施例中一處理模組估算該待定位裝置之位置的流程。
參閱圖1與圖2，本發明定位方法之實施例用於定位一可在一如學校活動中心之區域100中的室內空間101的一地面102上移動的待定位裝置1。該定位方法是由一定位系統2來實施，該定位系統2包含M個設置於該室內空間101中之不同參考點103的第一收發模組21、一設置在該待定位裝置1的第二收發模組22、一設置在該待定位裝置1的慣性感測模組23，及一連接該慣性感測模組23及該第二收發模組22的處理模組24，M>0。
在本實施例中，每一第一收發模組21包含一無線基地台。每一第一收發模組21可傳送一包含該第一收發模組21本身的識別碼及一接收信號強度指示值的封包至該第二收發模組22。該第二收發模組22包含一無線資料收集器，且用來接收來自該等第一收發模組21之封包以獲得該等接收信號強度指示值。該慣性感測模組23用來感測該待定位裝置1移動的一加速度及一角加速度以產生一指示該加速度與該角加速度的感測信號，且將該感測信號輸出至該處理模組24。
此外，在本實施例中，該處理模組24設置於該待定位裝置1上，並電連接於該第二收發模組22及該慣性感測模組23，然而，在本發明之其他實施例中，該處理模組24亦可設置於一遠端伺服器中，並經由一網路與該第二收發模組22及該慣性感測模組23連接。該處理模組24安裝有一包含多個指令的應用程式以使該處理模組24執行本發明定位方法之實施例中的部分步驟。
以下將配合所附圖式來說明利用該定位系統2所實施的本發明定位方法之實施例，本實施例依序包含有一資料訓練程序及一定位程序。
參閱圖1、圖2與圖3，該定位系統2實施本發明定位方法之資料訓練程序。該定位方法的資料訓練程序說明了如何獲得相關於如學校活動中心之區域100中之任一個已知位置之參考接收訊號強度指示值的一參考聯合機率分佈，並包含下列步驟。
在步驟31中，該第二收發模組22於該區域100中之Q個已知位置104之每一者上，獲得來自該等M個第一收發模組21所傳送之M個參考接收信號強度指示值，Q>0。
在步驟32中，該處理模組24根據每一第一收發模組21所傳送之接收信號強度指示值及該等Q個已知位置104，獲得對應於每一第一收發模組21且相關於該區域100中之任一個已知位置之參考接收訊號強度指示值的一參考聯合機率分佈P train (S AP_j ,L)，該參考聯合機率分佈P train (S AP_j ,L)可被表示為下列公式(1)：
代表該第二收發模組22於第i個已知位置104(L i )所獲得之來自該等第一收發模組21之其中一者AP_j所傳送之該參考接收信號強度指示值，d 1代表在接收信號強度域(RSS domain)中之特徵維度，d 2代表在位置域
(location domain)中之特徵維度，K RSS (.)代表對於接收信號強度域之高斯核函數，K L (.)代表對於位置域之高斯核函數，h RSS 代表高斯核函數K RSS (.)之核寬，h L 代表高斯核函數
K L (.)之核寬，，。
在本實施例中，該等Q個已知位置104，係以其位置相對於一相關於該室內空間101之地面102的座標系統的一二維座標來表示。
值得特別說明的是，由於相鄰兩位置所對應的訊號強度指示值的機率分佈應具有很大的相關性，因此，當我們欲獲得某一位置的訊號強度指示值的機率分佈時，可利用多個相鄰位置所對應之訊號強度指示值的機率分佈來獲得，故在資料訓練程序中，我們可僅利用該等Q個已知位置104及其對應的參考接收訊號強度指示值及公式(1)來估算出該區域100中之任一個已知位置之參考接收訊號強度指示值的機率分佈。藉此，可將資料訓練的數目減少至Q個，以減少因資料訓練所需耗費的人力及時間，此外，藉由擴展Q個已知位置104及其對應的參考接收訊號強度指示值，以獲得任一個已知位置之參考接收訊號強度指示值的機率分佈，進而實現僅利用Q個離散的訓練資料即可達成連續性參考聯合機率分佈的建立，故可提升定位的精準度。
參閱圖2與圖4，在完成資料訓練程序後，該定位系統2即可實施本發明定位方法之該定位程序以對該待定位裝置1進行定位。該定位方法的定位程序包含下列
步驟。
在步驟41中，該第二收發模組22於一當前單位時間點與先前連續2N個單位時間點，獲得該待定位裝置1在每一單位時間點來自該等M個第一收發模組21所傳送之M個接收信號強度指示值，每一相鄰的兩單位時間點之差被定義為一單位時間，N>0。
在步驟42中，該慣性感測模組23在該等2N+1個單位時間點估測該待定位裝置1在每一單位時間點移動的一加速度及一角加速度。
在步驟43中，該處理模組24根據該等2N+1個加速度及角加速度計算出該待定位裝置1在先前2N個單位時間內之每一者中的一移動距離。
在步驟44中，該處理模組24根據該等(2N+1)×M個接收信號強度指示值及該等2N個移動距離，獲得對應於每一第一收發模組21且相關於該等2N個移動距離與該第一收發模組21之該等2N+1個訊號強度指示值的一聯合機率分佈P train (S AP_j ,L)，該參考聯合機率分佈可被表示為下列公式(2)：
代表該第二收發模組22於第(N+1)+p個單位時間點之位置所獲得之來自該等M個第一收發模組21之其中一者AP_j所傳送之該參考接收信號強度指示值，
d 1代表在接收信號強度域(RSS domain)中之特徵維度，d 2代表在位置域(location domain)中之特徵維度，代表該待定位裝置1於第N+1個單位時間點至第N+1+p個單位時間點之移動距離，K RSS (.)代表對於接收信號強度域之高斯核函數，K L (.)代表對於位置域之高斯核函數，h RSS 代表高斯核函數K RSS (.)之核寬，h L 代表高斯核函數K L (.)之核寬。
在步驟45中，該處理模組24根據分別對應於該等M個第一收發模組21的該等M個參考聯合機率分佈與分別對應於該等M個第一收發模組21的該等M個等聯合機率分佈，估算該待定位裝置1在第N+1個單位時間點之位置L T 。
在本實施例中，該位置L T 係以其位置相對於該座標系統的一二維座標來表示。
參閱圖2與圖5，該處理模組24係藉由執行以下步驟以估算該待定位裝置1在第N+1個單位時間點之位置L T 。
在步驟51中，該處理模組24根據該等M個參考聯合機率分佈P train (S AP_j ,L)，1≦j≦M、該等M個聯合機率分佈，1≦j≦M及下列公式(3)~(4)，計算每一參考聯合機率分佈P train (S AP_j ,L)在該區域中之所有已知位置之每一者L r 之條件下所對應的一參考條件機率分佈P train (S AP_j |L=L r )及每一聯合機率分佈在第N+1個單位時間點之位置之條件下所對應的一條件機率分佈。
在步驟52中，該處理模組24根據下列公式(5)~(6)計算在每一已知位置L r 之條件下對應於該等M個第一收發模組21的該等M個參考條件機率分佈P train (S AP_j |L=L r )之交集以獲得在每一已知位置L r 之條件下所對應的一參考交集機率分佈，並計算該等M個條件機率分佈之交集以獲得一交集機率分佈。
在步驟53中，該處理模組24根據在該區域中之所有已知位置之條件下所對應的該等參考交集機率分佈、該交集機率分佈，及該等參考交集機率分佈與該交集機率分佈之相似度的成本函數，估算該待定位裝置1在第N+1個單位時間點之位置L T 。在本實施例中，該成本函數可被表示成下列公式(7)：
L r 代表成本函數中之變數，代表在每一已知位置L r 之條件下所對應的該等參考交集機率分佈與該交集機率分佈間之相似度。
在本實施例中，該處理模組24係經由一梯度演算法來求解該成本函數，以估算該待定位裝置1在第N+1個單位時間點之位置L T 。在使用梯度演算法來獲得最佳解
時，成本函數須具有平滑且連續的梯度關係。由於本發明之定位方法使用接收信號強度域之高斯核函數及位置域之高斯核函數來獲得對應的參考聯合機率分佈及聯合機率分佈，因此藉由本發明之定位方法所獲得之該等參考交集機率分佈與該交集機率分佈間之相似度的成本函數為一平滑且連續的分佈，故本發明之定位方法可採用該梯度演算法此種高效率演算法來獲得最佳解。
在步驟54中，該處理模組24利用該梯度演算法根據該成本函數，還定義出一對應於每一第一收發模組21(AP_j)且相關於從一估測位置L a 至該第N+1個單位時間點之位置L T 之估測移動距離MS(S AP_j ,L a )。在本實施例中，該估測移動距離MS(S AP_j ,L a )可被表示成下列公式(8)：
G L (.)代表對於位置域之高斯核函數，G L (.)=½K L (.)。
在步驟55中，該處理模組24利用該梯度演算法根據該成本函數還定義出一相關於從該估測位置L a 至該第N+1個單位時間點之位置L T 之移動向量SV(L a )。在本實施例中，該移動向量SV(L a )可被表示成下列公式(9)：
每一第一收發模組21所傳送之該參考接收信號強度指示值被分割為B個離散接收信號強度指示值，代表該等M個第一收發模組21所傳送之參考接收信號強度指示值所包含的離散接收信號強度指示值，
代表對應於每一第一收發模組21之估測移動距離MS(S AP_j ,L a )的一權重，亦即，對應於每一第一收發模組21之估測移動距離MS(S AP_j ,L a )的一信度。
值得一提的是，可將上一次執行本發明定位方法所估算之該待定位裝置1在上一個單位時間點的位置作為該估測位置L a ，由於相鄰的兩單位時間點之差值不大，如0.1~0.5秒，故該第二收發模組22在上一個單位時間點的位置所接收到之接收信號強度指示值與在目前單位時間點的位置所接收到之接收信號強度指示值之差異亦不會太大，因此可根據上一個單位時間點的位置所獲得的機率分佈來估算該等權重，並根據上一個單位時間點的位置估算該移動距離MS(S AP_j ,L a )以快速地獲得最佳解。此外，在獲得最佳解的過程中，可能須經過一次以上之移動向量SV(L a )的計算直到收斂到最佳解為止，在每次的計算中L a 會改變為L a +SV(L a )(亦即L a =L a +SV(L a ))。
綜上所述，藉由該等Q個已知位置104及其對應的參考接收訊號強度指示值之機率分佈來獲得不在該等Q個已知位置104之位置的參考接收訊號強度指示值的機率分佈，以達成僅利用Q個離散的訓練資料即可獲得相關於該區域100中之任一個已知位置之參考接收訊號強度指
示值的該參考聯合機率分佈，藉此可提升定位精準度，此外，藉由使用信號強度域之高斯核函數及位置域之高斯核函數來獲得對應的參考聯合機率分佈及聯合機率分佈，以使得所獲得之成本函數為一平滑且連續的分佈，因而可採用高效率的梯度演算法來估算該待定位裝置1在第N+1個單位時間點之位置L T ，故確實能達成本發明之目的。
惟以上所述者，僅為本發明之實施例而已，當不能以此限定本發明實施之範圍，即大凡依本發明申請專利範圍及專利說明書內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋之範圍內。
41~45‧‧‧步驟
Claims (9)
- 一種定位方法，用於定位一待定位裝置，該定位方法是由一定位系統來實施，該定位系統包含M個設置於一區域中之不同參考點的第一收發模組、一設置在該待定位裝置的第二收發模組、一設置在該待定位裝置的慣性感測模組，及一連接該慣性感測模組及該第二收發模組的處理模組，該定位方法包含下列步驟：(A)藉由該第二收發模組，於一當前單位時間點與先前連續2N個單位時間點，獲得該待定位裝置在每一單位時間點來自該等M個第一收發模組所傳送之M個接收信號強度指示值，每一相鄰的兩單位時間點之差被定義為一單位時間，M>0且N>0；(B)藉由該慣性感測模組，在該等2N+1個單位時間點估測該待定位裝置在每一單位時間點移動的一加速度及一角加速度；(C)藉由該處理模組，根據該等2N+1個加速度及角加速度計算出該待定位裝置在先前2N個單位時間內之每一者中的一移動距離；(D)藉由該處理模組，根據該等接收信號強度指示值及該等2N個移動距離，獲得對應於每一第一收發模組且相關於該等2N個移動距離與該第一收發模組之該等2N+1個訊號強度指示值的一聯合機率分佈；及(E)藉由該處理模組，根據M個分別對應於該等M個第一收發模組且相關於該區域中之任一個已知位置 之參考接收訊號強度指示值的參考聯合機率分佈與該等聯合機率分佈，估算該待定位裝置在第N+1個單位時間點之位置。
- 如請求項1所述的定位方法，在步驟(A)之前，還包含以下步驟：(F)藉由該第二收發模組，於該區域中之Q個已知位置之每一者上，獲得來自該等M個第一收發模組所傳送之M個參考接收信號強度指示值，Q>0；及(G)藉由該處理模組，根據每一第一收發模組所傳送之接收信號強度指示值及該等Q個已知位置，獲得對應於每一第一收發模組且相關於該區域中之任一個已知位置之參考接收訊號強度指示值的該參考聯合機率分佈。
- 如請求項2所述的定位方法，其中，在步驟(G)中，該參考聯合機率分佈P train (S AP_j ,L)可被表示為：
- 如請求項1所述的定位方法，其中，在步驟(D)中，該聯合機率分佈可被表示為：
- 如請求項1所述的定位方法，其中，步驟(E)包含以下子步驟：(E-1)藉由該處理模組，根據該等M個參考聯合機率分佈及該等M個聯合機率分佈，計算每一參考聯合機率分佈在該區域中之所有已知位置之條件下所對應的多個參考條件機率分佈及每一聯合機率分佈在第N+1個單位時間點之位置之條件下所對應的一條件機率分佈；(E-2)藉由該處理模組，計算在每一已知位置之條件下對應於該等M個第一收發模組的該等M個參考條 件機率分佈之交集以獲得在每一已知位置之條件下所對應的一參考交集機率分佈，並計算該等M個條件機率分佈之交集以獲得一交集機率分佈；及(E-3)藉由該處理模組，根據在該區域中之所有已知位置之條件下所對應的該等參考交集機率分佈與該交集機率分佈，及該等參考交集機率分佈與該交集機率分佈之相似度的成本函數，估算該待定位裝置在第N+1個單位時間點之位置。
- 如請求項5所述的定位方法，其中，在子步驟(E-2)中，該等參考交集機率分佈及該交集機率分佈係藉由下列公式而獲得：
- 如請求項6所述的定位方法，其中，在子步驟(E-3)中，估算該待定位裝置在第N+1個單位時間點之位置L T 的該成本函數可被表示為：
- 如請求項7所述的定位方法，其中，在子步驟(E-3)中，該處理模組經由一梯度演算法估算該待定位裝置在第N+1個單位時間點之位置L T 。
- 如請求項7所述的定位方法，其中，在子步驟(E-3)中，該處理模組根據該成本函數，還定義出下列一對應於每一第一收發模組且相關於從一估測位置L a 至該第N+1個單位時間點之位置L T 之估測移動距離MS(S AP_j ,L a )，及一相關於從該估測位置L a 至該第N+1個單位時間點之位置L T 之移動向量SV(L a )，
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW104126727A TWI546557B (zh) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | Positioning method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW104126727A TWI546557B (zh) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | Positioning method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TWI546557B true TWI546557B (zh) | 2016-08-21 |
| TW201708839A TW201708839A (zh) | 2017-03-01 |
Family
ID=57183799
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW104126727A TWI546557B (zh) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | Positioning method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| TW (1) | TWI546557B (zh) |
-
2015
- 2015-08-17 TW TW104126727A patent/TWI546557B/zh active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| TW201708839A (zh) | 2017-03-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105163282A (zh) | 一种基于蓝牙位置指纹的室内定位系统及定位方法 | |
| CN105636201B (zh) | 基于稀疏信号指纹数据库的室内定位方法 | |
| CN109672973B (zh) | 一种基于最强ap的室内定位融合方法 | |
| CN108709557B (zh) | 基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法 | |
| CA2877763A1 (en) | System, method and computer program for dynamic generation of a radio map | |
| WO2013155919A1 (zh) | 一种定位方法和系统 | |
| CN107270889B (zh) | 一种基于地磁图谱的室内定位方法及定位系统 | |
| KR20170091811A (ko) | 블루투스 비콘의 rssi와 보행자 패턴의 가중치를 이용한 실내 위치 측위 방법 | |
| WO2014106363A1 (zh) | 移动设备定位系统及方法 | |
| US20120225678A1 (en) | Apparatus and method for constructing wireless ap map | |
| JP6284151B2 (ja) | 位置推定装置、方法、及びプログラム | |
| AU2020203007B2 (en) | A method of setting-up a range-based tracking system utilising a tracking coordinate system | |
| CN106199500A (zh) | 指纹特征定位方法及装置 | |
| CN104076327A (zh) | 基于搜索空间缩减的连续定位方法 | |
| JP2014016291A (ja) | 発信源推定方法およびそれを利用した発信源推定装置 | |
| CN105163382A (zh) | 一种室内区域定位优化方法及系统 | |
| JP6031402B2 (ja) | 慣性航法システム、移動体端末、慣性航法装置、及びプログラム | |
| CN105898711B (zh) | 一种基于地磁基准线的定位方法及装置 | |
| CN106792554A (zh) | 一种基于双重匹配指纹定位技术的定位方法 | |
| US20190110272A1 (en) | Method of locating an access point to a communication network | |
| CN104540219A (zh) | 一种低复杂度的Wi-Fi指纹室内定位方法 | |
| CN106934773A (zh) | 视频运动目标与Mac地址匹配方法 | |
| JP2019174164A (ja) | 物体認識情報及び受信電磁波情報に係るモデルを用いて端末位置を推定する装置、プログラム及び方法 | |
| CN115808170A (zh) | 一种融合蓝牙与视频分析的室内实时定位方法 | |
| TWI546557B (zh) | Positioning method |