一种基于多层指纹匹配的室内定位方法
一种基于多层指纹匹配的室内定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明提供了一种基于多层指纹匹配的室内定位方法。具体说就是结合WiFi指 纹和路径-损耗模型，同时考虑参考节点的规则选取与随机选取的定位方法。建立四层指 纹地图，分别是规则指纹地图、随机指纹地图、规则指纹距离地图、随机指纹距离地图。利用 四层地图对目标进行综合定位。属于WiFi室内定位及无线传输与导航领域。
【背景技术】
[0002] 随着人类社会的发展，人们对于自身位置信息的需求日益增加。全球导航卫星系 统（GNS巧进行室外定位拥有很高的精确度。但由于其信号不能穿透建筑物进行传输，导致 其在室内环境中并不能进行有效的定位。为了满足人们对任意时间，任意位置的定位需求， 室内定位技术已经成为国内外专家和学者的重点研究方向。
[0003] 为了解决高密集建筑群区和室内定位难题，国内外专家提出了一系列技术方案。 如超宽带技术，超声波技术，他们均需要较大的基础设施投入，成本较大；射频识别技术中 射频信号不能用来通信，难W与其他系统整合；红外技术和藍牙技术的系统缺乏良好的稳 定性。随着智能终端的发展和WLAN设施的日益完善，从技术成熟和大规模应用的角度看， WiFi室内定位技术逐渐成为一种广泛主流的，并且具有无限潜力的技术。
[0004] WiFi技术容易受到室内多径环境的限制，本发明提出了一种利用多层指纹进行匹 配的室内定位方法，提高了利用WiFi进行室内定位的精确度，降低了室内复杂环境对定位 结果的影响。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于：提供一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，依照规则参考 点和随机参考点的接收信号强度W及实际位置和基于路径-损耗模型的距离构建指纹数 据库，采用多层指纹的策略W解决室内多径环境的影响，提高室内定位精度。
[0006] 本发明的技术方案：
[0007] 基于室内环境使用的WiFi定位技术，本发明提出了一种四层指纹匹配室内定位 方法。该方法利用参考节点规则选取和随机选取的不同，W接收信号强度和距离为基准，设 计了四层指纹地图。在得到了目标位置的信号接收强度值W后，利用此强度值可W在规则 指纹和随机指纹地图上进行定位。在利用路径-衰减模型将信号强度值转换为距离后，又 可W在规则指纹距离地图和随机指纹距离地图上进行定位。综合对四层指纹匹配的结果， 实现目标位置的定位。
[000引本发明提供了一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，主要包括四层指纹地图， 其分别为：
[0009] (1)规则指纹地图：其中参考节点按照每隔一定距离取一点的规则选取，该指纹 地图主要存储参考点的接收信号强度信息。地图上两个点间的距离关系为它们的WiFi接 收信号强度值。
[0010] (2)随机指纹地图：其中参考节点由程序随机选取，该指纹地图主要存储参考点 的接收信号强度信息。地图上两个点间的距离关系为它们的WiFi接收信号强度值。
[0011] (3)规则指纹距离地图；根据距离-损耗模型公式，将规则指纹地图中存储的参考 点的接收信号强度信息，转换为距离信息，构成规则指纹距离地图。
[0012] (4)随机指纹距离地图；根据距离-损耗模型公式，将规则指纹地图中存储的参考 点的接收信号强度信息，转换为距离信息，构成规则指纹距离地图。
[0013] 本发明一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，它包括W下几个步骤：
[0014] 步骤一；根据室内环境，构建四层指纹地图；
[0015] 其中，对于指纹地图，存储每个参考节点接收到的来自各个信号接入点（AP)的信 号接收强度值W及每个参考节点与AP之间的实际距离。对第i个信号接入点，收到的接收 信号强度值存储为向量：
[0016]RSSi=巧SS…RSS口，…RSS。'，…，RSSJ
[0017] 其中，RSSi为第i个参考点的位置的接收信号强度向量。RSSU为第i个参考节点 接收到来自第j个AP的信号接收强度。将规则选取的参考节点和随机选取的参考节点的 位置信息和对应的距离信息合在一起，共同组成包含规则指纹和随机指纹的指纹数据库。 [001引对于距离地图，根据路径-损耗模型，将指纹地图中的接收信号强度矢量转化为 距离矢量，即距离地图中存储每个参考节点与各个AP之间距离。
[0019] 其中，路径-损耗模型方程为：
[0020]
[0021] 其中，Pa为分贝功率接收器，即信号接收强度值。为距离APlm处的接收信号 强度值巧SSI值）。n为路径损耗指数，它的值由具体环境决定。d。为参考距离lm，d为参 考节点与AP之间的距离。因此，根据路径-损耗模型公式，得到各个参考节点与AP之间距 离的表达式为：
[0022]
[0023] 对于第i个参考节点，表示其与每个信号接入点位置关系向量为：
[0024] di= (d。，d。，???d。'，…，dj
[0025] 其中，di为第i个参考点的距离向量。dy为第i个参考节点与第j个AP的距离。 将规则选取的参考节点和随机选取的参考节点的位置信息和距离位置指纹集合在一起，组 成了包含规则和随机指纹的距离地图。
[0026] 步骤二：根据用户实际接收到的信号强度矢量与规则指纹地图和随机指纹地图进 行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果。
[0027] 其中，指纹地图将用户实际接收到的信号接收强度矢量与离线数据库中所有参考 点位置的信号接收强度矢量进行匹配。接收信号强度矢量
[002引RSS= (RSS。RSS2,…RSS^ …，RSS。）
[0029] 其中，RSSj.表示用户接收到的来自第j个参考节点的接收信号强度值。
[0030] 其中，实际接收信号强度RSS与第i个参考节点的接收信号强度矢量RSSi间的欧 氏距离为：
[0031]
[0032] 采用k近邻方法，根据规则指纹地图和随机指纹地图分别进行匹配，对于欧式距 离最小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值，即所在位置的估计位置：
[0033]
[0034] 根据规则指纹地图和随机指纹地图可W得到用户所在位置的两个估计坐标值，分 别为（X。yi), (X2,y2)。
[0035] 步骤将用户实际接收到的信号强度矢量转化为距离矢量与规则指纹距离地图 和随机指纹距离地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果。
[0036] 根据路径-损耗模型公式，可W得到用户位置与AP之间距离的表达式为：
[0037]
[003引此时，用户接收信号强度值转化为用户距离各个AP的距离，得到用户的距离矢量 为：
[0039] d= (di,d2,…dj,…屯）
[0040] 其中，d捧示用户与第j个AP之间的距离。定义d与d义间的欧氏距离为：
[0041]
[0042] 采用k近邻方法，根据规则指纹距离地图和随机指纹距离地图分别进行匹配，对 于欧式距离最小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值为用户的估计位置，因 此，可W得到用户所在位置的两个估计坐标值，分别为（X3,ys)，（X4,y4)。
[0043] 步骤四；将根据四层指纹匹配得到的用户估计位置坐标进行平均，得到最终的用 户估计位置坐标。
[0044] 其中，最终的用户估计位置坐标（X，y)的表达式为：
[0047] 本发明的优点在于：
[0048] 一、综合考虑了基于接收信号强度的指纹地图和基于路径-损耗模型的传播距离 地图，通过参考点的实际位置与计算得到的位置分别进行匹配定位，降低了室内多径环境 和存在障碍物对定位精确度的影响。
[0049] 二、综合考虑了固定参考节点和随机参考节点，并利用多层指纹进行多次匹配，提 高了室内定位精度。
【附图说明】
[0化0] 图1室内定位场景图。
[0化1] 图2本发明所述方法流程图。
[0052]图3本发明的四层指纹示意图。
[0化3]图4本发明的参考节点选取示意图。
[0化4]图5本发明的定位结果图。
[0055] 图中符号、代号说明如下：
[0056] AP Access Point无线接入点
[0057] WIFI Wireless Fidelity无线保真技术
【具体实施方式】
[0化引参见图1，为典型的室内定位场景，整个区域为30m*30m，WiFi的接入点（AP)安装 在四个角落，四个AP的坐标分别为（0, 0 )，（0, 30)，（30, 30)，（30, 0)。
[0化9]参见图2,是本发明所述方法流程图。本发明一种基于WiFi接收信号强度的混合 室内定位方法，其步骤如下：
[0060] 步骤1 ;根据选定的室内测试区域，构建四层指纹地图；
[0061] 其中，对于规则指纹地图，将整个区域划分为3m*3m的格子，每个格子的中屯、为参 考阶段，存储每个参考节点接收到的来自各个信号接入点（AP)的信号接收强度值W及每 个参考节点与AP之间的实际距离。
[0062] 其中，对于随机指纹地图，程序随机选取75个参考节点，存储接收信号强度值。
[0063] 对于距离地图，根据路径-损耗模型，将指纹地图中的接收信号强度矢量转化为 距离矢量，即距离地图中存储每个参考节点与各个AP之间距离。
[0064] 其中，路径-损耗模型方程为：
[00化]
[0066] 其中，距离APlm处的接收信号强度值Pd; =lOdSm。路径损耗指数n=3,参考距离 屯二Im，因此，根据路径-损耗模型公式，可W得到各个参考节点与AP之间距离的表达式 为：
[0067]
[0068] 参见图3,图4,为四层指纹地图的分布图，W及对应的参考点的位置信息，将规则 选取的参考节点和随机选取的参考节点的位置信息和距离位置指纹集合在一起，组成了包 含规则和随机指纹的距离地图。
[0069] 步骤2 ;根据用户实际接收到的信号强度矢量与规则指纹地图和随机指纹地图进 行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果。
[0070] 其中，指纹地图将接收到的信号强度存储为矢量：
[007URSS= (RSSi,RSS2,…RSS^ …，RSSn)，
[0072]其中，实际接收信号强度RSS与第i个参考节点的接收信号强度矢量RSSi间的欧 氏距离为：
[0073] .
[0074] 采用k近邻方法，根据规则指纹地图和随机指纹地图分别进行匹配，得到用户所 在位置的两个估计坐标值，分别为（X。yi)，咕，y2)。
[0075] 步骤3 ;将用户实际接收到的信号强度矢量转化为距离矢量与规则指纹距离地图 和随机指纹距离地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果。
[0076] 根据路径-损耗模型公式，将用户接收信号强度值转化为用户距离各个AP的距 离，可W得到用户的距离矢量为；d= (di，d2,…dj,…屯）
[0077] 定义d与中之间的欧氏距离为；
[007引采用k近邻方法，根据规则指纹距离地图和随机指纹距离地图分别进行匹配，对 于欧式距离最小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值为用户的估计位置，因 此，可W得到用户所在位置的两个估计坐标值，分别为（X3,ys)，（X4,y4)。
[0079] 步骤4;将根据四层指纹匹配得到的用户估计位置坐标进行平均，得到最终的用 户估计位置坐标。
[0080] 其中，最终的用户估计位置坐标（X，y)的表达式为：
[0083] 参见图5,为依照本发明的方法在图1所示的场景中实验得到的仿真结果。X-Y轴 为估计位置的坐标。星型标线表示实际的运动路径，竖线标线表示规则指纹定位方法的结 果，正方形标线表示随机指纹定位方法的结果，实点标线为多层指纹定位方法的结果，结果 表明只依靠规则指纹方法或者随机指纹在有些位置得到的结果与实际的运动路径偏差较 大，本发明提出的方法仍然能够获得较好的定位结果。从表1的统计可W看出采用多层指 纹定位方法的定位误差最小，平均定位误差结果为1. 2912m，定位精度得到了提高。
[0084]表1
[0085]
[0086] 综上所述，本发明提出的基于多层指纹匹配室内定位方法，综合考虑了四层指纹 地图，分别是规则指纹地图、随机指纹地图、规则指纹距离地图、随机指纹距离地图。利用四 层地图对目标进行定位。该方法考虑了参考节点规则选取和随机选取，并分别w接收信号 强度和距离为基准，多次进行定位，降低了室内多径环境和存在障碍物对定位精确度的影 响，提高了室内定位精度。
【主权项】
1. 一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，其特征在于：它包括以下步骤： 步骤一：根据室内环境，构建四层指纹地图； 其中，对于指纹地图，存储每个参考节点接收到的来自各个信号接入点AP的信号接收 强度值以及每个参考节点与AP之间的实际距离；对第i个信号接入点，收到的接收信号强 度值存储为向量： RSSi= (RSS n，RSSi2，…RSSij，…，RSSin) 其中，RSSi为第i个参考点的位置的接收信号强度向量，RSS υ为第i个参考节点接收 到来自第j个AP的信号接收强度；将规则选取的参考节点和随机选取的参考节点的位置信 息和对应的距离信息合在一起，共同组成包含规则指纹和随机指纹的指纹数据库； 对于距离地图，根据路径-损耗模型，将指纹地图中的接收信号强度矢量转化为距离 矢量，即距离地图中存储每个参考节点与各个AP之间距离； 其中，路径-损耗模型方程为：其中，Pm为分贝功率接收器，即信号接收强度值，％.为距离APlm处的接收信号强度值 即RSSI值；η为路径损耗指数，它的值由具体环境决定；(Itl为参考距离lm，d为参考节点与 AP之间的距离，因此，根据路径-损耗模型公式，得到各个参考节点与AP之间距离的表达式 为：对于第i个参考节点，表示其与每个信号接入点位置关系向量为： Φ -（d η, di2，…(Iijj,…，din) 其中，Φ为第i个参考点的距离向量，d u为第i个参考节点与第j个AP的距离，将规 则选取的参考节点和随机选取的参考节点的位置信息和距离位置指纹集合在一起，组成了 包含规则和随机指纹的距离地图； 步骤二：根据用户实际接收到的信号强度矢量与规则指纹地图和随机指纹地图进行匹 配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果； 其中，指纹地图将用户实际接收到的信号接收强度矢量与离线数据库中所有参考点位 置的信号接收强度矢量进行匹配，接收信号强度矢量 RSS = (RSS1, RSS2，…RSSj，…，RSSn) 其中，RSS^表示用户接收到的来自第j个参考节点的接收信号强度值； 其中，实际接收信号强度RSS与第i个参考节点的接收信号强度矢量RSSi间的欧氏距 离为：采用k近邻方法，根据规则指纹地图和随机指纹地图分别进行匹配，对于欧式距离最 小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值，即所在位置的估计位置：根据规则指纹地图和随机指纹地图可以得到用户所在位置的两个估计坐标值，分别为 (x1； Y1), (x2, y2)； 步骤三：将用户实际接收到的信号强度矢量转化为距离矢量与规则指纹距离地图和随 机指纹距离地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果； 根据路径-损耗模型公式，得到用户位置与AP之间距离的表达式为： 此时，用户接收信号强度值转化为用户距离各个AP的距离，得到用户的距离矢量为： d =(屯，(12，…(Ifdn) 其中，Clj表示用户与第j个AP之间的距离；定义d与d i之间的欧氏距离为：采用k近邻方法，根据规则指纹距离地图和随机指纹距离地图分别进行匹配，对于欧 式距离最小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值为用户的估计位置，因此，得 到用户所在位置的两个估计坐标值，分别为（x3，y3)，（x4，y 4); 步骤四：将根据四层指纹匹配得到的用户估计位置坐标进行平均，得到最终的用户估 计位置坐标； 其中，最终的用户估计位置坐标（x，y)的表达式为：
【专利摘要】一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，它有四大步骤：步骤一：根据室内环境，构建四层指纹地图；步骤二：根据用户实际接收到的信号强度矢量与规则指纹地图和随机指纹地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果；步骤三：将用户实际接收到的信号强度矢量转化为距离矢量与规则指纹距离地图和随机指纹距离地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果；步骤四：将根据四层指纹匹配得到的用户估计位置坐标进行平均，得到最终的用户估计位置坐标。本发明依照规则参考点和随机参考点的接收信号强度以及实际位置和基于路径-损耗模型的距离构建指纹数据库，采用多层指纹的策略以解决室内多径环境的影响，提高室内定位精度。
【IPC分类】H04W64/00
【公开号】CN104902562
【申请号】CN201410680271
【发明人】修春娣, 杨东凯, 杨萌, 刘逸博, 刘源, 罗智勇
【申请人】北京航空航天大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2014年11月24日
【技术领域】
[0001] 本发明提供了一种基于多层指纹匹配的室内定位方法。具体说就是结合WiFi指 纹和路径-损耗模型，同时考虑参考节点的规则选取与随机选取的定位方法。建立四层指 纹地图，分别是规则指纹地图、随机指纹地图、规则指纹距离地图、随机指纹距离地图。利用 四层地图对目标进行综合定位。属于WiFi室内定位及无线传输与导航领域。
【背景技术】
[0002] 随着人类社会的发展，人们对于自身位置信息的需求日益增加。全球导航卫星系 统（GNS巧进行室外定位拥有很高的精确度。但由于其信号不能穿透建筑物进行传输，导致 其在室内环境中并不能进行有效的定位。为了满足人们对任意时间，任意位置的定位需求， 室内定位技术已经成为国内外专家和学者的重点研究方向。
[0003] 为了解决高密集建筑群区和室内定位难题，国内外专家提出了一系列技术方案。 如超宽带技术，超声波技术，他们均需要较大的基础设施投入，成本较大；射频识别技术中 射频信号不能用来通信，难W与其他系统整合；红外技术和藍牙技术的系统缺乏良好的稳 定性。随着智能终端的发展和WLAN设施的日益完善，从技术成熟和大规模应用的角度看， WiFi室内定位技术逐渐成为一种广泛主流的，并且具有无限潜力的技术。
[0004] WiFi技术容易受到室内多径环境的限制，本发明提出了一种利用多层指纹进行匹 配的室内定位方法，提高了利用WiFi进行室内定位的精确度，降低了室内复杂环境对定位 结果的影响。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于：提供一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，依照规则参考 点和随机参考点的接收信号强度W及实际位置和基于路径-损耗模型的距离构建指纹数 据库，采用多层指纹的策略W解决室内多径环境的影响，提高室内定位精度。
[0006] 本发明的技术方案：
[0007] 基于室内环境使用的WiFi定位技术，本发明提出了一种四层指纹匹配室内定位 方法。该方法利用参考节点规则选取和随机选取的不同，W接收信号强度和距离为基准，设 计了四层指纹地图。在得到了目标位置的信号接收强度值W后，利用此强度值可W在规则 指纹和随机指纹地图上进行定位。在利用路径-衰减模型将信号强度值转换为距离后，又 可W在规则指纹距离地图和随机指纹距离地图上进行定位。综合对四层指纹匹配的结果， 实现目标位置的定位。
[000引本发明提供了一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，主要包括四层指纹地图， 其分别为：
[0009] (1)规则指纹地图：其中参考节点按照每隔一定距离取一点的规则选取，该指纹 地图主要存储参考点的接收信号强度信息。地图上两个点间的距离关系为它们的WiFi接 收信号强度值。
[0010] (2)随机指纹地图：其中参考节点由程序随机选取，该指纹地图主要存储参考点 的接收信号强度信息。地图上两个点间的距离关系为它们的WiFi接收信号强度值。
[0011] (3)规则指纹距离地图；根据距离-损耗模型公式，将规则指纹地图中存储的参考 点的接收信号强度信息，转换为距离信息，构成规则指纹距离地图。
[0012] (4)随机指纹距离地图；根据距离-损耗模型公式，将规则指纹地图中存储的参考 点的接收信号强度信息，转换为距离信息，构成规则指纹距离地图。
[0013] 本发明一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，它包括W下几个步骤：
[0014] 步骤一；根据室内环境，构建四层指纹地图；
[0015] 其中，对于指纹地图，存储每个参考节点接收到的来自各个信号接入点（AP)的信 号接收强度值W及每个参考节点与AP之间的实际距离。对第i个信号接入点，收到的接收 信号强度值存储为向量：
[0016]RSSi=巧SS…RSS口，…RSS。'，…，RSSJ
[0017] 其中，RSSi为第i个参考点的位置的接收信号强度向量。RSSU为第i个参考节点 接收到来自第j个AP的信号接收强度。将规则选取的参考节点和随机选取的参考节点的 位置信息和对应的距离信息合在一起，共同组成包含规则指纹和随机指纹的指纹数据库。 [001引对于距离地图，根据路径-损耗模型，将指纹地图中的接收信号强度矢量转化为 距离矢量，即距离地图中存储每个参考节点与各个AP之间距离。
[0019] 其中，路径-损耗模型方程为：
[0020]
[0021] 其中，Pa为分贝功率接收器，即信号接收强度值。为距离APlm处的接收信号 强度值巧SSI值）。n为路径损耗指数，它的值由具体环境决定。d。为参考距离lm，d为参 考节点与AP之间的距离。因此，根据路径-损耗模型公式，得到各个参考节点与AP之间距 离的表达式为：
[0022]
[0023] 对于第i个参考节点，表示其与每个信号接入点位置关系向量为：
[0024] di= (d。，d。，???d。'，…，dj
[0025] 其中，di为第i个参考点的距离向量。dy为第i个参考节点与第j个AP的距离。 将规则选取的参考节点和随机选取的参考节点的位置信息和距离位置指纹集合在一起，组 成了包含规则和随机指纹的距离地图。
[0026] 步骤二：根据用户实际接收到的信号强度矢量与规则指纹地图和随机指纹地图进 行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果。
[0027] 其中，指纹地图将用户实际接收到的信号接收强度矢量与离线数据库中所有参考 点位置的信号接收强度矢量进行匹配。接收信号强度矢量
[002引RSS= (RSS。RSS2,…RSS^ …，RSS。）
[0029] 其中，RSSj.表示用户接收到的来自第j个参考节点的接收信号强度值。
[0030] 其中，实际接收信号强度RSS与第i个参考节点的接收信号强度矢量RSSi间的欧 氏距离为：
[0031]
[0032] 采用k近邻方法，根据规则指纹地图和随机指纹地图分别进行匹配，对于欧式距 离最小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值，即所在位置的估计位置：
[0033]
[0034] 根据规则指纹地图和随机指纹地图可W得到用户所在位置的两个估计坐标值，分 别为（X。yi), (X2,y2)。
[0035] 步骤将用户实际接收到的信号强度矢量转化为距离矢量与规则指纹距离地图 和随机指纹距离地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果。
[0036] 根据路径-损耗模型公式，可W得到用户位置与AP之间距离的表达式为：
[0037]
[003引此时，用户接收信号强度值转化为用户距离各个AP的距离，得到用户的距离矢量 为：
[0039] d= (di,d2,…dj,…屯）
[0040] 其中，d捧示用户与第j个AP之间的距离。定义d与d义间的欧氏距离为：
[0041]
[0042] 采用k近邻方法，根据规则指纹距离地图和随机指纹距离地图分别进行匹配，对 于欧式距离最小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值为用户的估计位置，因 此，可W得到用户所在位置的两个估计坐标值，分别为（X3,ys)，（X4,y4)。
[0043] 步骤四；将根据四层指纹匹配得到的用户估计位置坐标进行平均，得到最终的用 户估计位置坐标。
[0044] 其中，最终的用户估计位置坐标（X，y)的表达式为：
[0047] 本发明的优点在于：
[0048] 一、综合考虑了基于接收信号强度的指纹地图和基于路径-损耗模型的传播距离 地图，通过参考点的实际位置与计算得到的位置分别进行匹配定位，降低了室内多径环境 和存在障碍物对定位精确度的影响。
[0049] 二、综合考虑了固定参考节点和随机参考节点，并利用多层指纹进行多次匹配，提 高了室内定位精度。
【附图说明】
[0化0] 图1室内定位场景图。
[0化1] 图2本发明所述方法流程图。
[0052]图3本发明的四层指纹示意图。
[0化3]图4本发明的参考节点选取示意图。
[0化4]图5本发明的定位结果图。
[0055] 图中符号、代号说明如下：
[0056] AP Access Point无线接入点
[0057] WIFI Wireless Fidelity无线保真技术
【具体实施方式】
[0化引参见图1，为典型的室内定位场景，整个区域为30m*30m，WiFi的接入点（AP)安装 在四个角落，四个AP的坐标分别为（0, 0 )，（0, 30)，（30, 30)，（30, 0)。
[0化9]参见图2,是本发明所述方法流程图。本发明一种基于WiFi接收信号强度的混合 室内定位方法，其步骤如下：
[0060] 步骤1 ;根据选定的室内测试区域，构建四层指纹地图；
[0061] 其中，对于规则指纹地图，将整个区域划分为3m*3m的格子，每个格子的中屯、为参 考阶段，存储每个参考节点接收到的来自各个信号接入点（AP)的信号接收强度值W及每 个参考节点与AP之间的实际距离。
[0062] 其中，对于随机指纹地图，程序随机选取75个参考节点，存储接收信号强度值。
[0063] 对于距离地图，根据路径-损耗模型，将指纹地图中的接收信号强度矢量转化为 距离矢量，即距离地图中存储每个参考节点与各个AP之间距离。
[0064] 其中，路径-损耗模型方程为：
[00化]
[0066] 其中，距离APlm处的接收信号强度值Pd; =lOdSm。路径损耗指数n=3,参考距离 屯二Im，因此，根据路径-损耗模型公式，可W得到各个参考节点与AP之间距离的表达式 为：
[0067]
[0068] 参见图3,图4,为四层指纹地图的分布图，W及对应的参考点的位置信息，将规则 选取的参考节点和随机选取的参考节点的位置信息和距离位置指纹集合在一起，组成了包 含规则和随机指纹的距离地图。
[0069] 步骤2 ;根据用户实际接收到的信号强度矢量与规则指纹地图和随机指纹地图进 行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果。
[0070] 其中，指纹地图将接收到的信号强度存储为矢量：
[007URSS= (RSSi,RSS2,…RSS^ …，RSSn)，
[0072]其中，实际接收信号强度RSS与第i个参考节点的接收信号强度矢量RSSi间的欧 氏距离为：
[0073] .
[0074] 采用k近邻方法，根据规则指纹地图和随机指纹地图分别进行匹配，得到用户所 在位置的两个估计坐标值，分别为（X。yi)，咕，y2)。
[0075] 步骤3 ;将用户实际接收到的信号强度矢量转化为距离矢量与规则指纹距离地图 和随机指纹距离地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果。
[0076] 根据路径-损耗模型公式，将用户接收信号强度值转化为用户距离各个AP的距 离，可W得到用户的距离矢量为；d= (di，d2,…dj,…屯）
[0077] 定义d与中之间的欧氏距离为；
[007引采用k近邻方法，根据规则指纹距离地图和随机指纹距离地图分别进行匹配，对 于欧式距离最小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值为用户的估计位置，因 此，可W得到用户所在位置的两个估计坐标值，分别为（X3,ys)，（X4,y4)。
[0079] 步骤4;将根据四层指纹匹配得到的用户估计位置坐标进行平均，得到最终的用 户估计位置坐标。
[0080] 其中，最终的用户估计位置坐标（X，y)的表达式为：
[0083] 参见图5,为依照本发明的方法在图1所示的场景中实验得到的仿真结果。X-Y轴 为估计位置的坐标。星型标线表示实际的运动路径，竖线标线表示规则指纹定位方法的结 果，正方形标线表示随机指纹定位方法的结果，实点标线为多层指纹定位方法的结果，结果 表明只依靠规则指纹方法或者随机指纹在有些位置得到的结果与实际的运动路径偏差较 大，本发明提出的方法仍然能够获得较好的定位结果。从表1的统计可W看出采用多层指 纹定位方法的定位误差最小，平均定位误差结果为1. 2912m，定位精度得到了提高。
[0084]表1
[0085]
[0086] 综上所述，本发明提出的基于多层指纹匹配室内定位方法，综合考虑了四层指纹 地图，分别是规则指纹地图、随机指纹地图、规则指纹距离地图、随机指纹距离地图。利用四 层地图对目标进行定位。该方法考虑了参考节点规则选取和随机选取，并分别w接收信号 强度和距离为基准，多次进行定位，降低了室内多径环境和存在障碍物对定位精确度的影 响，提高了室内定位精度。
【主权项】
1. 一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，其特征在于：它包括以下步骤： 步骤一：根据室内环境，构建四层指纹地图； 其中，对于指纹地图，存储每个参考节点接收到的来自各个信号接入点AP的信号接收 强度值以及每个参考节点与AP之间的实际距离；对第i个信号接入点，收到的接收信号强 度值存储为向量： RSSi= (RSS n，RSSi2，…RSSij，…，RSSin) 其中，RSSi为第i个参考点的位置的接收信号强度向量，RSS υ为第i个参考节点接收 到来自第j个AP的信号接收强度；将规则选取的参考节点和随机选取的参考节点的位置信 息和对应的距离信息合在一起，共同组成包含规则指纹和随机指纹的指纹数据库； 对于距离地图，根据路径-损耗模型，将指纹地图中的接收信号强度矢量转化为距离 矢量，即距离地图中存储每个参考节点与各个AP之间距离； 其中，路径-损耗模型方程为：其中，Pm为分贝功率接收器，即信号接收强度值，％.为距离APlm处的接收信号强度值 即RSSI值；η为路径损耗指数，它的值由具体环境决定；(Itl为参考距离lm，d为参考节点与 AP之间的距离，因此，根据路径-损耗模型公式，得到各个参考节点与AP之间距离的表达式 为：对于第i个参考节点，表示其与每个信号接入点位置关系向量为： Φ -（d η, di2，…(Iijj,…，din) 其中，Φ为第i个参考点的距离向量，d u为第i个参考节点与第j个AP的距离，将规 则选取的参考节点和随机选取的参考节点的位置信息和距离位置指纹集合在一起，组成了 包含规则和随机指纹的距离地图； 步骤二：根据用户实际接收到的信号强度矢量与规则指纹地图和随机指纹地图进行匹 配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果； 其中，指纹地图将用户实际接收到的信号接收强度矢量与离线数据库中所有参考点位 置的信号接收强度矢量进行匹配，接收信号强度矢量 RSS = (RSS1, RSS2，…RSSj，…，RSSn) 其中，RSS^表示用户接收到的来自第j个参考节点的接收信号强度值； 其中，实际接收信号强度RSS与第i个参考节点的接收信号强度矢量RSSi间的欧氏距 离为：采用k近邻方法，根据规则指纹地图和随机指纹地图分别进行匹配，对于欧式距离最 小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值，即所在位置的估计位置：根据规则指纹地图和随机指纹地图可以得到用户所在位置的两个估计坐标值，分别为 (x1； Y1), (x2, y2)； 步骤三：将用户实际接收到的信号强度矢量转化为距离矢量与规则指纹距离地图和随 机指纹距离地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果； 根据路径-损耗模型公式，得到用户位置与AP之间距离的表达式为： 此时，用户接收信号强度值转化为用户距离各个AP的距离，得到用户的距离矢量为： d =(屯，(12，…(Ifdn) 其中，Clj表示用户与第j个AP之间的距离；定义d与d i之间的欧氏距离为：采用k近邻方法，根据规则指纹距离地图和随机指纹距离地图分别进行匹配，对于欧 式距离最小的k个值，所对应的k个参考节点的坐标的平均值为用户的估计位置，因此，得 到用户所在位置的两个估计坐标值，分别为（x3，y3)，（x4，y 4); 步骤四：将根据四层指纹匹配得到的用户估计位置坐标进行平均，得到最终的用户估 计位置坐标； 其中，最终的用户估计位置坐标（x，y)的表达式为：
【专利摘要】一种基于多层指纹匹配的室内定位方法，它有四大步骤：步骤一：根据室内环境，构建四层指纹地图；步骤二：根据用户实际接收到的信号强度矢量与规则指纹地图和随机指纹地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果；步骤三：将用户实际接收到的信号强度矢量转化为距离矢量与规则指纹距离地图和随机指纹距离地图进行匹配，采用k近邻方法求得两次匹配的定位结果；步骤四：将根据四层指纹匹配得到的用户估计位置坐标进行平均，得到最终的用户估计位置坐标。本发明依照规则参考点和随机参考点的接收信号强度以及实际位置和基于路径-损耗模型的距离构建指纹数据库，采用多层指纹的策略以解决室内多径环境的影响，提高室内定位精度。
【IPC分类】H04W64/00
【公开号】CN104902562
【申请号】CN201410680271
【发明人】修春娣, 杨东凯, 杨萌, 刘逸博, 刘源, 罗智勇
【申请人】北京航空航天大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2014年11月24日
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