基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)的室內(nèi)定位指紋分組方法

1.一種基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)的室內(nèi)定位指紋分組方法，其特征在于，包含以下步驟：
(1)在定位場(chǎng)景中選取N個(gè)參考點(diǎn)，獲取所述定位場(chǎng)景中接入點(diǎn)的數(shù)量為m；
(2)在所述參考點(diǎn)進(jìn)行T次信號(hào)強(qiáng)度采樣，記錄下每次采樣接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度信息，第n個(gè)參考點(diǎn)的第t次采樣信息記為 其中t＝1，2，...，T；
(3)每個(gè)參考點(diǎn)將T次采樣的信號(hào)強(qiáng)度信息中有相同最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度信息分為一個(gè)小組，并記錄每個(gè)小組的信號(hào)強(qiáng)度信息的個(gè)數(shù)，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)小組的信號(hào)強(qiáng)度信息的個(gè)數(shù)記為 每個(gè)參考點(diǎn)最多有m個(gè)這樣的小組；
(4)判斷個(gè)數(shù) 是否大于或等于頻次閾值α，如果是，則將該小組的信號(hào)強(qiáng)度信息取平均值作為所述第n個(gè)參考點(diǎn)的一組指紋，否則丟棄該小組的信號(hào)強(qiáng)度信息，這樣每個(gè)參考點(diǎn)至多可以擁有m組指紋，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)指紋記為(5)為所述指紋設(shè)置m個(gè)粗分組，記為C1，C2，...，Cm，對(duì)于第n個(gè)參考點(diǎn)的所有指紋，指紋中第i個(gè)接入點(diǎn)最強(qiáng)對(duì)應(yīng)的參考點(diǎn)和此指紋將會(huì)被分到粗分組Ci中，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)指紋中信號(hào)強(qiáng)度最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn)是 因此參考點(diǎn)n會(huì)分到粗分組Ci中，指紋 也將會(huì)保存于粗分組Ci中；
(6)選取每個(gè)粗分組中的參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的指紋中最強(qiáng)的接入點(diǎn)為參考接入點(diǎn)，對(duì)指紋進(jìn)行差分，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)指紋中信號(hào)強(qiáng)度最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn) 其他接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度與 作差，得到的差分指紋記為
(7)設(shè)置m*(m-1)個(gè)細(xì)分組，記為C12，C13，...，C(m-1)m；
(8)找出所述差分指紋中最強(qiáng)、次強(qiáng)的差分信號(hào)，假定第n個(gè)參考點(diǎn)的差分指紋中最強(qiáng)、次強(qiáng)的兩個(gè)差分信號(hào)為
則參考點(diǎn)n將會(huì)被分到細(xì)分組Ci，j中；
(9)判斷 是否小于或等于相似度閾值β，若是，則參考點(diǎn)n還會(huì)
被分到細(xì)分組Ci，k中，否則參考點(diǎn)n不會(huì)被分到細(xì)分組Ci，k中；
(10)對(duì)所有的參考點(diǎn)的所有指紋，重復(fù)上述步驟(5)至(9)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)定位指紋分組方法，其特征在于，所述頻次閾值的取值為0.1T到0.25T之間，所述相似度閾值β取值為自然對(duì)數(shù)的底數(shù)e。

基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)的室內(nèi)定位指紋分組方法\n技術(shù)領(lǐng)域\n[0001] 本發(fā)明涉及通信與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)的室內(nèi)定位指紋分組方法。\n背景技術(shù)\n[0002] 基于位置的服務(wù)（Location-based service，簡(jiǎn)稱(chēng)LBS）在移動(dòng)計(jì)算和無(wú)線通信中是一種非常重要的應(yīng)用。LBS不僅僅在商業(yè)中有巨大的應(yīng)用價(jià)值，而且對(duì)于公共安全、交通運(yùn)輸和緊急救護(hù)也是非要重要的。比較知名的定位系統(tǒng)有美國(guó)的GPS、中國(guó)的北斗、歐盟的伽利略和俄羅斯的格洛帕斯。這些定位系統(tǒng)在室外定位結(jié)果都非常好，但是在室內(nèi)這些定位系統(tǒng)都失去了他們的用武之地，因?yàn)槲⑷醯亩ㄎ恍盘?hào)無(wú)法穿越墻壁。在這種背景下，人們開(kāi)發(fā)出很多室內(nèi)定位系統(tǒng)，主要有基于紅外的、基于超聲波的和基于無(wú)線局域網(wǎng)（WLAN）的。\n由于基于WLAN的定位系統(tǒng)是利用已經(jīng)存在的WLAN網(wǎng)絡(luò)，因此這種系統(tǒng)成本低廉，而且近些年來(lái)，WLAN的鋪設(shè)越來(lái)越廣，越來(lái)越密,基于WLAN的定位系統(tǒng)應(yīng)用區(qū)域越來(lái)越大。\n[0003] WLAN定位系統(tǒng)大致可以分為兩類(lèi)，基于傳播模型和基于位置指紋的。由于室內(nèi)環(huán)境比較復(fù)雜，而且無(wú)線電信號(hào)在傳播過(guò)程中會(huì)發(fā)生衍射、反射、散射和多徑傳輸，造成傳播模型的一些參數(shù)難以確定，造成基于傳播模型的定位系統(tǒng)定位精度普遍較差?；谖恢弥讣y的定位系統(tǒng)主要分為兩個(gè)階段：訓(xùn)練階段和定位階段。訓(xùn)練階段，選取一些參考點(diǎn)進(jìn)行多次采樣，記錄下各個(gè)接入點(diǎn)對(duì)應(yīng)的信號(hào)強(qiáng)度信息，存儲(chǔ)到指紋庫(kù)中。在定位階段，常見(jiàn)的定位方法有NNSS（信號(hào)空間最近鄰方法），移動(dòng)終端獲取一條各個(gè)接入點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度信息，通過(guò)與指紋庫(kù)中的各個(gè)參考點(diǎn)的指紋進(jìn)行比對(duì)，找出相似度最高的參考點(diǎn)作為移動(dòng)終端的位置。這種方法簡(jiǎn)單，易實(shí)現(xiàn)，但是對(duì)于比較大的定位場(chǎng)景，參考點(diǎn)的數(shù)量會(huì)相當(dāng)龐大，因此在單次定位中需要比對(duì)的指紋量也相當(dāng)龐大，此時(shí)要完成實(shí)時(shí)性要求很高的定位是相當(dāng)困難的，特別是并行定位請(qǐng)求量很大的情況下更是難以實(shí)現(xiàn)，而且比對(duì)量太大也會(huì)增加服務(wù)器的負(fù)擔(dān)和能能耗。因此減小實(shí)時(shí)定位時(shí)的指紋比對(duì)量是很有必要的。\n[0004] 國(guó)外有很多學(xué)者發(fā)明了多種分組方法，有分組方法以參考點(diǎn)中最大的q個(gè)接入點(diǎn)為分組指標(biāo)，將有相同的最大的q個(gè)接入點(diǎn)分為一組。這種分組方法沒(méi)有考慮到信號(hào)的波動(dòng)，定位時(shí)待定位點(diǎn)很容易發(fā)生分錯(cuò)組。還有分組方法利用KNN（K均值方法）方法將有著相似信號(hào)強(qiáng)度信息的參考點(diǎn)分為一個(gè)組，所有參考點(diǎn)的指紋取平均值，把均值做為整個(gè)分組的信號(hào)強(qiáng)度值，定位時(shí)先將待定位點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度信息與每個(gè)組的信號(hào)強(qiáng)度值比較，找出相似度最大的，然后再在組內(nèi)找相似度最大的參考點(diǎn)。以上兩種方法都沒(méi)有考慮到訓(xùn)練階段和定位階段終端的天線增益不同的情形，因而定位精度很有可能因?yàn)樘炀€增益不同而下降。\n發(fā)明內(nèi)容\n[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)的室內(nèi)定位指紋分組方法，其工作簡(jiǎn)單，分組后每個(gè)小組的的指紋數(shù)大大減小，而且不易出現(xiàn)誤分組的情況，能有效的減小定位時(shí)所要比對(duì)的指紋數(shù)量，提高定位精度，減少定位服務(wù)器的工作負(fù)擔(dān)，降低能耗，提高定位速度。\n[0006] 本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：\n[0007] 一種基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)的室內(nèi)定位指紋分組方法，包括以下步驟：\n[0008] （1）在定位場(chǎng)景中選取N個(gè)參考點(diǎn)，獲取定位場(chǎng)景中接入點(diǎn)的數(shù)量為m；\n[0009] （2）在參考點(diǎn)進(jìn)行T次信號(hào)強(qiáng)度采樣，記錄下每次采樣接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度信息，第n個(gè)參考點(diǎn)的第t次采樣信息記為 其中t＝1，2，...，T；\n[0010] （3）每個(gè)參考點(diǎn)將T次采樣的信號(hào)強(qiáng)度信息中有相同最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度信息分為一個(gè)小組，并記錄每個(gè)小組的信號(hào)強(qiáng)度信息的個(gè)數(shù)，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)小組的信號(hào)強(qiáng)度信息的個(gè)數(shù)記為 每個(gè)參考點(diǎn)最多有m個(gè)這樣的小組；\n[0011] （4）判斷個(gè)數(shù) 是否大于或等于頻次閾值α，如果是，則將該小組的信號(hào)強(qiáng)度信息取平均值作為第n個(gè)參考點(diǎn)的一組指紋，否則丟棄該小組的信號(hào)強(qiáng)度信息，這樣每個(gè)參考點(diǎn)至多可以擁有m組指紋，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)指紋記為[0012] （5）為指紋設(shè)置m個(gè)粗分組，記為C1，C2，...，Cm，對(duì)于第n個(gè)參考點(diǎn)的所有指紋，指紋中第i個(gè)接入點(diǎn)最強(qiáng)對(duì)應(yīng)的參考點(diǎn)和此指紋將會(huì)被分到粗分組Ci中，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)指紋中信號(hào)強(qiáng)度最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn)是 因此參考點(diǎn)n會(huì)分到粗分組Ci中，指紋 也將會(huì)保存于粗分組Ci中；\n[0013] （6）選取每個(gè)粗分組中的參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的指紋中最強(qiáng)的接入點(diǎn)為參考接入點(diǎn)，對(duì)指紋進(jìn)行差分,第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)指紋中信號(hào)強(qiáng)度最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn) 其他接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度與 作差，得到的差分指紋記為\n[0014] （7）設(shè)置m*（m-1）個(gè)細(xì)分組，記為C12，C13，...，C(m-1)m；\n[0015] （8）找出差分指紋中最強(qiáng)、次強(qiáng)的差分信號(hào)，假定第n個(gè)參考點(diǎn)的差分指紋中最強(qiáng)、次強(qiáng)的兩個(gè)差分信號(hào)為\n則參考點(diǎn)n將會(huì)被分到細(xì)分組Ci，j中；\n[0016] （9）判斷 是否小于或等于相似度閾值β，若是，則參考點(diǎn)n\n還會(huì)被分到細(xì)分組Ci，k中，否則參考點(diǎn)n不會(huì)被分到細(xì)分組Ci，k中；\n[0017] （10）對(duì)所有的參考點(diǎn)的所有指紋，重復(fù)上述步驟（5）至（9）。\n[0018] 本發(fā)明具有以下的優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)效果：\n[0019] 1、在一個(gè)參考點(diǎn)，以最大接入點(diǎn)為分組依據(jù)，將多次采集到的采樣信息分為多個(gè)小組，設(shè)置出現(xiàn)頻次閾值，不僅考慮到一個(gè)參考點(diǎn)在不同定位時(shí)間會(huì)出現(xiàn)不同的指紋，而且剔除了偶然出現(xiàn)的指紋，不僅減小了定位時(shí)誤分組的可能性，而且一定程度上減小了指紋數(shù)量。\n[0020] 2、細(xì)分組時(shí)設(shè)置一個(gè)相似度閾值，減小了因?yàn)樾盘?hào)波動(dòng)造成的誤分組的可能性。\n[0021] 3、細(xì)分組內(nèi)指紋數(shù)量相對(duì)于整個(gè)定位區(qū)域的指紋量有量級(jí)上的減小，因而定位速度變快，計(jì)算負(fù)擔(dān)下降，能耗降低。\n[0022] 4、分組中最后指紋為信號(hào)差分指紋，比一般直接采用信號(hào)強(qiáng)度作為指紋的分組方法，有效的抑制了因?yàn)榻K端增益的不同使得定位精度變差。\n附圖說(shuō)明\n[0023] 圖1是本發(fā)明基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)的室內(nèi)定位指紋分組方法流程圖。\n[0024] 圖2是參考點(diǎn)T次采樣后信號(hào)強(qiáng)度信息存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)圖。\n[0025] 圖3一個(gè)定位場(chǎng)景中粗分組示意圖。\n[0026] 圖4粗分組后一個(gè)參考點(diǎn)信號(hào)指紋圖。\n[0027] 圖5一個(gè)粗分組內(nèi)參考點(diǎn)的指紋細(xì)分組示意圖。\n具體實(shí)施方式\n[0028] 如圖1所示，本發(fā)明的基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)的室內(nèi)定位指紋分組方法包括以下步驟：\n[0029] （1）在定位場(chǎng)景中選取N個(gè)參考點(diǎn)，參考點(diǎn)盡量不要選擇在人很少經(jīng)過(guò)的位置，比如說(shuō)墻角或靠近墻面的位置，定義定位場(chǎng)景中有m個(gè)接入點(diǎn)；\n[0030] （2）在每個(gè)參考考點(diǎn)進(jìn)行T次信號(hào)強(qiáng)度采樣，記錄下每次采樣的信號(hào)強(qiáng)度信息，第n個(gè)參考點(diǎn)的第t次采樣信息記為 圖2顯示了第n個(gè)參考點(diǎn)中T\n次采樣的信號(hào)強(qiáng)度信息，如果參考點(diǎn)的一次采樣信號(hào)中無(wú)法檢測(cè)到某個(gè)接入點(diǎn)，則此次信號(hào)強(qiáng)度信息中，以-100dBm作為此接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度；\n[0031] （3）將T次采樣的信號(hào)強(qiáng)度信息中有相同最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn)的采樣信息分為一個(gè)小組，并記錄每個(gè)小組的信號(hào)強(qiáng)度信息的個(gè)數(shù)，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)小組信號(hào)強(qiáng)度信息的個(gè)數(shù)記為 每個(gè)參考點(diǎn)這樣的小組最多有m個(gè)；\n[0032] （4）設(shè)置一個(gè)頻次閾值α，對(duì)于參考點(diǎn)，如果 則將這個(gè)小組的信號(hào)強(qiáng)度信息取平均值作為此參考點(diǎn)的一組指紋，反之則丟棄這個(gè)小組的的信號(hào)強(qiáng)度信息，這樣每個(gè)參考點(diǎn)至多可以擁有m個(gè)指紋，第n個(gè)參考點(diǎn)的第i個(gè)指紋記為[0033] （5）設(shè)置m個(gè)粗分組，記為C1，C2，...，Cm，對(duì)于所有的參考點(diǎn)，將指紋中有著相同最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn)的參考點(diǎn)分到同一個(gè)粗分組中，第n個(gè)參考點(diǎn)的一條指紋中信號(hào)強(qiáng)度最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn)是 因\n此參考點(diǎn)n的這條指紋會(huì)分到粗分組Ci中，指紋 也將會(huì)保存于粗分組Ci中。\n[0034] 圖3給出了一個(gè)粗分組的示意圖，圖3顯示了有5個(gè)接入點(diǎn)的定位場(chǎng)景，采樣次數(shù)T=200，根據(jù)每個(gè)參考點(diǎn)最強(qiáng)的接入點(diǎn)將所有參考點(diǎn)分為5個(gè)粗分組，圖中有的參考點(diǎn)會(huì)被分到多個(gè)粗分組中，因?yàn)門(mén)次采樣中，可能由于信號(hào)的波動(dòng)，一個(gè)參考點(diǎn)不同采樣時(shí)間上最強(qiáng)的接入點(diǎn)不相同，而且出現(xiàn)的頻次大于頻次的閾值α，這里不同粗分組中相同的參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的指紋不同。\n[0035] 圖4給出了一個(gè)參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的指紋的實(shí)例，這里如果規(guī)定，T=200，α=20，則這個(gè)參考點(diǎn)的第一條指紋會(huì)被分到粗分組C1,第二條指紋會(huì)被分到粗分組C2中；\n[0036] （6）選取每個(gè)粗分組中的參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的指紋中最強(qiáng)的接入點(diǎn)為參考接入點(diǎn)對(duì)指紋進(jìn)行差分,第n個(gè)指紋點(diǎn)的一條指紋 參考\n接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度為 其他接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度與 作差，得到的差分指紋記為[0037] 圖4中的第一條指紋中最強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度的接入點(diǎn)對(duì)應(yīng)的信號(hào)強(qiáng)度為-40.3，差分后指紋為(0，-2.2，-7.9，-8，-19.9；140)；\n[0038] （7）設(shè)置m*（m-1）個(gè)細(xì)分組，記為C12，C13，...，C(m-1)m；\n[0039] （8）找出所述差分指紋中最強(qiáng)、次強(qiáng)的差分信號(hào)，假定第n個(gè)參考點(diǎn)的一條差分指紋 中最強(qiáng)的兩個(gè)差分信號(hào)為\n參考點(diǎn)n將會(huì)被分到細(xì)分組Ci，j中，設(shè)置一個(gè)相似度閾值β＞0，比\n較 和剩下差分信號(hào)的差值，如果滿足 則參考點(diǎn)n不\n僅會(huì)被分到細(xì)分組Ci，j，而且會(huì)分到細(xì)分組Ci，k中。\n[0040] 圖4中，第一條指紋差分后的信號(hào)強(qiáng)度信息為(0，-2.2，-9.9，-8，-19.9；140)，這里如果設(shè)置β＝6，這條指紋首先會(huì)被分到細(xì)分組C12中，這里-2.2-(-8)＝5.8＜6，因此這條指紋還會(huì)被分到細(xì)分組C14中。\n[0041] 圖5給出了一個(gè)粗分組C4內(nèi)參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的指紋細(xì)分組的情況，參考點(diǎn)RPk對(duì)應(yīng)的指紋中第二個(gè)差分后的信號(hào)強(qiáng)度信息和第三個(gè)差分后的信號(hào)強(qiáng)度信息的差值小于相似度閾值β，因此RPk將會(huì)被分到細(xì)分組C42，C43中；\n[0042] （9）對(duì)所有的參考點(diǎn)的所有指紋，重復(fù)上述步驟（5）至（9）。