CN101572856A

CN101572856A - 无线局域网中的定位方法和装置

Info

Publication number: CN101572856A
Application number: CNA2009101477252A
Authority: CN
Inventors: 计光
Original assignee: Hangzhou H3C Technologies Co Ltd
Current assignee: New H3C Technologies Co Ltd
Priority date: 2009-06-18
Filing date: 2009-06-18
Publication date: 2009-11-04
Anticipated expiration: 2029-06-18
Also published as: CN101572856B

Abstract

本发明公开了一种无线局域网中的定位方法和装置。该方法包括：根据最近邻居算法获取由与待确定位置最接近的多个样本点组成的样本集合；获取所述样本集合中各样本点的中心位置、以及各样本点与所述中心位置的距离；判断是否存在与所述中心位置的距离大于预设标准的样本点，是则将所述与中心位置的距离大于预设标准的样本点从所述样本集合中删除，并返回上一步骤；否则继续；根据所述样本集合中包括的各样本点，确定所述待确定位置。通过使用本发明，提高了无线局域网中的定位结果的精度及可信度。

Description

无线局域网中的定位方法和装置

技术领域

本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种无线局域网中的定位方法和装置。

背景技术

随着WLAN(Wireless Local Area Network，无线局域网)的广泛应用，越来越多的场所部署了WLAN***，实现了有效的无线数据通信业务。鉴于无线信号传递的特点，在不同的距离上，无线信号呈现出不同的强弱，因此利用Station(终端)到多个AP(Access Point，接入点)的信号强度的差异，可以实现一定精度的无线定位。同时由于GPS(Global Position System，全球定位***)信号无法穿透建筑物，无法在室内使用，这时WLAN定位***就可以发挥相应的用途。无线信号强度的指标为RSSI(Radio Signal StrengthIndicators，无线信号强度指标)，RSSI表征了无线信号的强度大小，RSSI值越大，意味着信号强度越强。

RSSI和用户的位置(Position)存在一定关系。当一个Station处于一个特定位置时，它可以接收到来自多个AP的信号，Station同时测量和记录在一个位置下多个AP信号的RSSI并上报给网络侧，这些信号的RSSI值向量(也可以称为RSSI指纹数据)反映了Station的物理位置的特征。网络侧可以获取到Station在不同位置测量和记录的多个AP信号的RSSI作为RSSI指纹历史数据，参考RSSI指纹历史数据，可以根据实时测量和记录到的RSSI数据推算出Station的具体物理位置。

具体的，现有技术中提出了一种最近邻居算法(Nearest NeighborMethods)，应用于网络侧的管理设备，网络侧的各AP采集Station测量到的RSSI并上报给网络侧的管理设备，在管理设备上运行最近邻居算法，使用在待确定位置的测量得到的各AP的RSSI、与预先在不同样本点测量得到的各AP的RSSI进行比较，对Station的具体物理位置进行定位。

在正常情况下，最近邻居算法可以获得较好的定位效果，但由于信号波动，有时会出现距离相差较远的点具有比较接近的Euclidean Distance(欧式距离)，这时，直接采用最近邻居算法可能会出现较大的偏差。比如图1中所示的情况，最近邻居算法计算得到的K个估计物理位置中，有一个点A距离真实位置偏差较远，此时定位结果可能与真实位置有较大的偏差。

基于上述分析可以发现现有技术的问题在于，鉴于室内无线信号分布的复杂性，可能导致使用最近邻居法计算出的个别最近邻居点与真实位置物理距离较远，容易产生较大的位置偏差。

发明内容

本发明提供一种无线局域网中的定位方法和装置，用于提高无线网络中的定位结果的精度及可信度。

为达到上述目的，本发明提供一种无线局域网WLAN中的定位方法，包括：

根据最近邻居算法获取由与待确定位置最接近的多个样本点组成的样本集合；

获取所述样本集合中各样本点的中心位置、以及各样本点与所述中心位置的距离；

判断是否存在与所述中心位置的距离大于预设标准的样本点，是则将所述与中心位置的距离大于预设标准的样本点从所述样本集合中删除，并返回上一步骤；否则继续；

根据所述样本集合中包括的各样本点，确定所述待确定位置。

其中，所述获取所述样本集合中各样本点的中心位置、以及各样本点与所述中心位置的距离包括：

获取所述样本集合中各样本点的水平坐标的平均值，作为所述中心位置的水平坐标；获取所述样本集合中各样本点的垂直坐标的平均值，作为所述中心位置的垂直坐标；

根据所述各样本点的坐标与所述中心位置的坐标，获取所述各样本点与所述中心位置的欧氏距离，作为各样本点与所述中心位置的距离。

其中，所述预设标准的设置方法为：

获取各样本点与所述中心位置的距离的标准偏差；

将所述标准偏差的特定倍数设置为所述预设标准。

其中，所述根据所述样本集合中包括的各样本点，确定所述待确定位置包括：

根据最近邻居算法，将所述样本集合中与所述待确定位置最接近的一个样本点的位置作为所述待确定位置；或

根据最近邻居算法，将所述样本集合中与所述待确定位置最接近的多个样本点的位置进行加权平均，作为所述待确定位置。

其中，所述样本点的位置以及所述待确定位置通过全球定位***GPS坐标或相对坐标表示。

本发明还提供一种WLAN中的定位装置，包括：

基本样本库单元，用于维护RSSI训练数据库和RSSI平均值训练数据库；

样本集合获取单元，用于根据最近邻居算法，从基本样本库单元维护的数据库中获取由与待确定位置最接近的多个样本点组成的样本集合；

距离获取单元，用于获取所述样本集合获取单元获取的样本集合中各样本点的中心位置、以及各样本点与所述中心位置的距离；

样本集合处理单元，用于根据所述距离获取单元获取的结果，判断是否存在与所述中心位置的距离大于预设标准的样本点，是则将所述与中心位置的距离大于预设标准的样本点从所述样本集合获取单元获取的样本集合中删除，并通知所述距离获取单元样本集合发生了变化；否则通知定位单元；

定位单元，用于根据所述样本集合中包括的各样本点，确定所述待确定位置。

其中，所述距离获取单元包括：

中心位置获取子单元，用于获取所述样本集合中各样本点的水平坐标的平均值，作为所述中心位置的水平坐标；获取所述样本集合中各样本点的垂直坐标的平均值，作为所述中心位置的垂直坐标；

距离获取子单元，用于根据所述各样本点的坐标与所述中心位置的坐标，获取所述各样本点与所述中心位置的欧氏距离，作为各样本点与所述中心位置的距离。

其中，还包括：预设标准设置单元，用于将标准偏差的特定倍数设置为所述预设标准并通知所述样本集合处理单元。

其中，所述定位单元具体用于：

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

根据预设的标准，将与中心位置的距离大于预设标准的样本点从样本集合中删除，从而有效的降低使用最近邻居法定位时可能在空间位置上出现较大误差的问题，提升WLAN无线定位结果的精度和可靠性。

附图说明

图1是现有技术中根据最近邻居算法得到的估计物理位置示意图；

图2是本发明中提供的无线局域网中的定位方法流程图；

图3是本发明应用场景中提供的无线局域网中的定位方法流程图；

图4是本发明中提供的WLAN中的定位装置的结构示意图；

图5是本发明中提供的WLAN中的定位装置的另一结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明提供了一种无线局域网中的定位方法，对现有的最近邻居算法进行优化。在现有的通过最近邻居算法中，计算得出的待确定位置在物理位置上与真实位置之间可能存在较大的距离。这种情况一旦出现，可能造成较大的定位误差。为了解决在使用最近邻居算法中可能出现的存在较大物理位置偏差的情况，本发明提供了一种定位方法，用于剔除最近邻居算法得到的可能性较小的定位点，使得定位准确的概率最高。具体的，本发明提供的定位方法如图2所示，包括：

步骤s201、根据最近邻居算法获取由与待确定位置最接近的多个样本点组成的样本集合。该步骤中获取样本集合的过程与现有技术中最近邻居算法的过程相似，以下进行具体介绍。

步骤s202、获取样本集合中各样本点的中心位置、以及各样本点与中心位置的距离。

步骤s203、判断是否存在与中心位置的距离大于预设标准的样本点，是则进行步骤s204，否则进行步骤s205。

步骤s204、将与中心位置的距离大于预设标准的样本点从样本集合中删除，并返回步骤s202。

步骤s205、根据样本集合中包括的各样本点，确定待确定位置。

为便于对本发明理解，以下首先对现有技术中通常使用的最近邻居算法进行简单的介绍，其包括以下步骤：

1.建立基本的RSSI训练数据库。

具体的，RSSI训练数据库中的样本数据按照如下结构保存：

<Position，Sample ID，AP₀ID，AP₀SS，AP₁ID，AP₁SS，AP₂ID，AP₂SS，AP₃ID，AP₃SS，....AP_n-1ID，AP_n-1SS>

Position表示采集点的物理位置，该物理位置为基于管理设备上维护的坐标系的相对物理位置；可以采用GPS坐标或其他相对坐标。

Sample ID表示在Position位置上的第几个样本；

AP₀ID表示第0个AP的标识，可以是MAC(Medium Access Control，媒体接入控制)地址或其他标识，其他类似。

AP₀SS表示在这个Position时，从AP₀上接收到的信号的RSSI，其他类似。

2.计算各样本中RSSI平均值，建立RSSI平均值训练数据库。

具体的，RSSI平均值训练数据库中的样本数据按照如下结构保存：

<Position，AP₀ID，AP₀Mean SS，AP₁ID，AP₁Mean SS，AP₂ID，AP₂MeanSS，AP₃ID，AP₃Mean SS，....AP_n ID，AP_n Mean SS>

AP₀Mean SS表示在该Position时，对于不同的样本，从AP₀接收到的各信号RSSI的平均值，简记为SS₀，其他类似。则对于平均值训练数据库中关于第i个Position的记录，可以表示为Si＝(SS_i0，SS_i1，SS_i2，SS_i3，...，SS_in)。

3.计算实时样本的平均值，这时的Position’是待确定的。

计算过程与上述第1步和第2步相似，获得的实时样本的样本数据按照如下结构保存：

<Position’，AP₀ID，AP Mean SS_m0，AP₁ID，AP Mean SS_m1，AP₂ID，AP MeanSS_m2，AP₃ID，AP Mean SS_m3，....AP_n ID，AP Mean SS_mn>

AP₀Mean SS_m0表示在该Position’时，对于不同的样本，从AP₀接收到的各信号RSSI的平均值，简记为SS_m0，其他类似。则对于Position’的RSSI记录，可以表示为Si＝(SS_m0，SS_m1，SS_m2，SS_m3，...，SS_mn)。

4.将实时样本的平均值和平均值训练数据库每条记录按照Euclideandistance(欧式距离)标准进行比较。

欧式距离的计算方式如以下公式(1)所示：

Euclidean Distance(Sm，Si)＝(SS_m0-SS_i0)²+(SS_m1-SS_i1)²+(SS_m2-SS_i2)²+...+(SS_mn-SS_in)²

(1)

按照Euclidean Distance公式(1)计算，从数据库中找到能够得到最小欧式距离的记录，该记录的Position值就是Station的估计物理位置Position’。

以下结合本发明的一个应用场景，描述本发明中无线局域网中的定位方法的具体实施方式。该应用场景中无线局域网中的定位方法的具体实施方式，如图3所示，包括以下步骤：

步骤s301、根据最近邻居算法，获取与待确定位置最接近的若干个点的位置。

关于最近邻居算法的实施原理和具体过程请参考前面的描述。根据最近邻居算法，计算RSSI训练数据库中各采样点的RSSI与待确定位置的RSSI的欧式距离，根据计算得到的欧氏距离的数值大小对各采样点进行排序，将具有最小欧式距离的前N个点作为与待确定位置最接近的点。根据RSSI训练数据库中各样本数据的Position参数，确定这N个采样点的位置。该位置为基于管理设备上维护的坐标系的相对位置；可以采用GPS坐标或其他相对坐标。例如，获取到得N个采样点的位置为：

P¹：(P¹ _x，P¹ _y)

P²：(P² _x，P² _y)

P³：(P³ _x，P³ _y)

...

P^N：(P^N _x，P^N _y)

这些采样点组成了一个样本集合{P¹、P²、...、P^N}。

步骤s302、计算各与待确定位置最接近的点的中心位置。

具体的，计算样本集合中这些与待确定位置最接近的点的X坐标平均值、以及Y坐标平均值，此时计算出的位置为这些点的中心位置。例如，对于N个采样点，中点位置(P_x，P_y)为：

{\overset{&OverBar;}{P}}_{x} = \frac{P_{x}^{1} + P_{x}^{2} + P_{x}^{3} + . . . + P_{x}^{N}}{N},

{\overset{&OverBar;}{P}}_{y} = \frac{P_{y}^{1} + P_{y}^{2} + P_{y}^{3} + . . . + P_{y}^{N}}{N}

步骤s303、计算各与待确定位置最接近的点的位置到中心位置的距离。

具体的，对于样本集合中的N个采样点，设各点的位置与中心位置的距离为v，则对于第i(i＝1，2，...，N)个点，位置与中心位置的距离v_i为：

v_{i} = \sqrt{{(P_{x}^{i} - {\overset{&OverBar;}{P}}_{x})}^{2} + {(P_{y}^{i} - {\overset{&OverBar;}{P}}_{y})}^{2}}

步骤s304、计算各与待确定位置最接近的点的位置到中心位置的距离的标准偏差。

具体的，对于样本集合中的N个采样点，各点的位置到中心位置的距离的标准偏差为：

σ = \sqrt{\frac{1}{n - 1} Σ_{i = 1}^{n} v_{i}^{2}}

步骤s305、判断是否存在与中心位置的距离大于预设(例如3倍)标准偏差的采样点，是则进行步骤s306，否则进行步骤s307。

步骤s306、将与中心位置的距离大于预设(例如3倍)标准偏差的采样点，从与待确定位置最接近的点中删除，即从样本集合中删除，返回步骤s302。

步骤s307、对于各与待确定位置最接近的点，将具有最小欧式距离的点所在的位置作为待确定位置。当然，还可以将样本集合中与待确定位置最接近的多个样本点的位置进行加权平均，作为待确定位置，具体的加权平均方式本发明不进行限定。

需要说明的是，上述采样点的删除标准为：将与中心位置的距离大于预设(一般取3倍)标准偏差的采样点从样本集合中进行删除。其设置原理在于：由于无线信号衰减存在一定的规律性，因此距离比较近的位置，RSSI相差不会太大，因此通过最近邻居法计算得出的最接近点距离不会与实际距离相差很大，其分布特性应当满足正态分布，即高斯分布。如果某些采样点与样本集合中各采样点的中心距离超过了3倍的标准偏差，则根据正态分布特性，认为超过3倍标准偏差即为极限误差，出现的概率小于0.3％，可以从样本集合中删除。当然，该删除标准可以根据需要进行调整，以满足实际情况的需要。

可以理解的是，对采样点的删除标准进行的设置和调整仍属于本发明的保护范围。

本发明提供的上述方法中，根据预设的标准，将与中心位置的距离大于预设标准的样本点从样本集合中删除，从而有效的降低使用最近邻居法定位时可能在空间位置上出现较大误差的问题，提升WLAN无线定位结果的精度和可靠性。

本发明还提供了一种WLAN中的定位装置，如图4和图5所示，包括：基本样本库单元10、样本集合获取单元20、距离获取单元30、样本集合处理单元40、定位单元50。其中：

基本样本库单元10，用于维护RSSI训练数据库和RSSI平均值训练数据库，将RSSI训练数据库和RSSI平均值训练数据库中的样本点数据提供给样本集合获取单元10，由样本集合获取单元10根据最近邻居算法，从基本样本库单元60维护的样本点中，获取由与待确定位置最接近的多个样本点组成的样本集合。

样本集合获取单元20，与基本样本库单元10电性连接，用于根据最近邻居算法，从基本样本库单元维护的数据库中获取由与待确定位置最接近的多个样本点组成的样本集合；

距离获取单元30，与样本集合获取单元20电性连接，用于获取样本集合获取单元20获取的样本集合中各样本点的中心位置、以及各样本点与中心位置的距离；

该距离获取单元30具体包括：

中心位置获取子单元31，用于获取样本集合中各样本点的水平坐标的平均值，作为中心位置的水平坐标；获取样本集合中各样本点的垂直坐标的平均值，作为中心位置的垂直坐标；

距离获取子单元32，用于根据各样本点的坐标与中心位置的坐标，获取各样本点与中心位置的欧氏距离，作为各样本点与中心位置的距离。

样本集合处理单元40，与样本集合获取单元20、距离获取单元30和定位单元50电性连接，用于根据距离获取单元30获取的结果，判断是否存在与中心位置的距离大于预设标准的样本点，是则将与中心位置的距离大于预设标准的样本点从样本集合获取单元20获取的样本集合中删除，并通知距离获取单元30样本集合发生了变化；否则通知定位单元50；

定位单元50，用于接收到样本集合处理单元40的通知时，根据样本集合中包括的各样本点，确定待确定位置。

该定位单元50具体用于：

根据最近邻居算法，将样本集合中与待确定位置最接近的一个样本点的位置作为待确定位置；或

根据最近邻居算法，将样本集合中与待确定位置最接近的多个样本点的位置进行加权平均，作为待确定位置。

该定位装置还包括：预设标准设置单元60，用于将标准偏差的特定倍数设置为预设标准并通知样本集合处理单元40，使得样本集合处理单元40根据该预设标准从样本集合中删除样本点。

上述样本点的位置以及待确定位置通过全球定位***GPS坐标或相对坐标表示。

本发明提供的上述定位装置中，根据预设的标准，将与中心位置的距离大于预设标准的样本点从样本集合中删除，从而有效的降低使用最近邻居法定位时可能在空间位置上出现较大误差的问题。提升WLAN无线定位结果的精度和可靠性。

上述模块可以分布于一个装置，也可以分布于多个装置。上述模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

本领域技术人员可以理解实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述进行分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims

1、一种无线局域网WLAN中的定位方法，其特征在于，包括：

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本集合中各样本点的中心位置、以及各样本点与所述中心位置的距离包括：

3、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预设标准的设置方法为：

获取各样本点与所述中心位置的距离的标准偏差；

将所述标准偏差的特定倍数设置为所述预设标准。

4、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本集合中包括的各样本点，确定所述待确定位置包括：

5、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述样本点的位置以及所述待确定位置通过全球定位***GPS坐标或相对坐标表示。

6、一种WLAN中的定位装置，其特征在于，包括：

7、如权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述距离获取单元包括：

8、如权利要求6或7所述的定位装置，其特征在于，还包括：预设标准设置单元，用于将标准偏差的特定倍数设置为所述预设标准并通知所述样本集合处理单元。

9、如权利要求6或7所述的定位装置，其特征在于，所述定位单元具体用于：

10、如权利要求9所述的定位装置，其特征在于，所述样本点的位置以及所述待确定位置通过全球定位***GPS坐标或相对坐标表示。