CN104535064A - 一种Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法，利用Wi-Fi指纹定位技术得到的欧氏距离与移动终端惯性导航距离的值计算出加权系数，周期性地把Wi-Fi指纹定位得到的行人位置与移动终端惯性导航所得位置进行加权，由此计算得到移动终端的最终位置。与现有单纯基于移动终端惯性传感器的室内导航方法相比，本发明提出的方法能够消除惯性传感器导航的累积误差，有效地提高室内导航精度。

Description

一种Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法

技术领域

本发明涉及室内导航领域，尤其适用于移动终端传感器的室内导航方法。

背景技术

目前，室内环境中定位与导航的需求日益增大，但是受复杂室内环境、定位精度等条件的限制，基于卫星的全球定位***(GPS)在室内、楼宇间等地方无法发挥其优势，因此需要采用其他技术来完成室内定位导航功能。

室内定位技术主要包括Wi-Fi、射频识别(RFID)、超声波、Zigbee、蓝牙、红外线、基于运动传感器的惯性导航等技术。考虑到成本及实施复杂度问题，Wi-Fi定位与惯性导航技术具有较大优势。

Wi-Fi热点分布广泛，如地下停车场、仓库、图书馆、大型商场、机场大厅等环境中。这得Wi-Fi定位技术的应用可以节约大量成本，拥有巨大优势。其中基于指纹的定位方法由于相对简单、成本低，而被广泛应用。但是Wi-Fi信号容易受到干扰，信号强度容易产生跳变，并且信号存在盲区，这会导致定位出现偏差，因此，只利用WIFi技术进行定位无法满足人们的需求。

智能移动终端普遍配有陀螺仪、加速度传感器、电子罗盘等运动传感器，这使得基于移动终端传感器的惯性导航技术具有较好的推广性。利用移动智能终端自带传感器进行导航具有不易受环境影响、稳定性高等优势。但是，由于电子罗盘易受环境干扰，会导致航向角度出现偏差，且步态判断误差和步长估计误差会导致行走距离误差。这些因素造成的累积误差会导致惯性导航***无法长时间精准工作。利用其他定位技术来辅助消除惯性导航累计误差成为了解决问题的关键。

目前，室内定位导航技术中，大多采用基于移动终端传感器的惯性导航技术，但是由于惯性导航容易产生累积误差，无法长时间精准工作。因此，本发明提出Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法，周期地校正惯性导航位置，能够有效消除传感器惯性导航累积误差问题，提高了***精度与鲁棒性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是由于惯性导航技术易产生累积误差，用于提高室内定位导航精度。

本发明的基本原理为：惯性导航技术中会产生累积误差，根据Wi-Fi指纹定位技术欧式距离与移动终端惯性导航距离的大小，确定加权系数，定时对惯性导航位置进行加权校正，从而提高定位精度。

本发明提供的联合定位方法如图1，具体实现步骤如下：

步骤1：确定整个定位区域内的所有采样点N；

步骤2：利用移动终端在第n个采样点处采集得到k个Wi-Fi无线接入点AP的信号强度值，即RSSI₁,RSSI₂,...,RSSI_k，n＝1,2,…,N；

步骤3：把每个RSSI与其对应的MAC地址ID一起组成采样点的位置指纹矩阵FP，其中第n个采样点的位置指纹记为 ${\mathrm{FP}}_n={\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{RSSI}}_i& ...& {\mathrm{RSSI}}_j\\ {\mathrm{ID}}_i& ...& {\mathrm{ID}}_j\end{array}\right]}^T,$ ID_i即为RSSI_i对应的MAC地址；

步骤4：记下第n个采样点的坐标FP_n(x,y)并将该采样点的坐标FP_n(x,y)和位置指纹FP_n添加到指纹数据库中；

步骤5：重复执行步骤2～4，直到遍历采样区域内的所有采样点，为采样区域建立完整的位置指纹数据库；

步骤6：移动终端导航工作时，设定行人起始位置(x₀,y₀)和位置校正时间周期W，且计时器开始计时；

步骤7：行人行走时，移动终端惯性传感器实时计算行人位置坐标，若行走时间达到位置校正时间周期W之后，惯性传感器计算出行人当前位置坐标(x_d,y_d)和行走距离L；

步骤8：移动终端开始扫描Wi-Fi无线接入点AP，得到k个AP的RSSI值，按照步骤3获取当前位置的指纹，即得到当前位置处的RSSI序列以及每个RSSI对应的MAC地址；

步骤9：把当前位置的位置指纹的MAC地址序列与指纹库中所有采样点的位置指纹的MAC地址序列进行对比，计算指纹欧式距离d；

步骤10：对欧式距离d进行升序排序，选出前k个对应的指纹并平均其平面位置坐标，获得Wi-Fi指纹定位所得行人当前坐标为(x_w,y_w)，其中

$x_w=1/k\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i,y_w=1/k\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i;$

步骤11：设定欧氏距离的最小阈值为T_min，最大阈值为T_max。选取本次扫描得到的最小欧式距离d_min进行判断，若d_min小于或等于T_min，执行步骤13；若d_min大于或等于T_max，执行步骤8；若d_min大于T_min并且小于T_max，则执行步骤12；

步骤12：计算加权系数 $a=\left\{\begin{array}{cc}1& L\≥2\\ \frac{2}{L}& L>2\end{array}\right.,$ b＝1/d_min-T_min和w＝a+b。把当前所得惯性传感器导航坐标(x_d,y_d)与Wi-Fi定位坐标(x_w,y_w)进行加权计算出行人位置坐标(x_t,y_t)，其中x_t＝1/w(a*x_w+b*x_d)，y_t＝1/w(a*y_w+b*y_d)， 执行步骤14；

步骤13：把Wi-Fi定位坐标(x_w,y_w)设定为用户终端当前坐标；

步骤14：计时器清零，并重新开始计时，返回步骤7，直到定位结束。

本发明通过Wi-Fi指纹定位辅助惯性导航技术进行定位，有效解决了由于Wi-Fi信号不稳定引起指纹定位偏差的问题，以及惯性导航累积误差问题，有效提高了室内定位精度。

附图说明

图1为本发明所涉及方法的流程图；

图2为室内定位采样点设置平面图，“·”表示采样点位置；

图3为测试设备布局示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施步骤对本发明做进一步说明。

实施场地布置有5个无线接入点AP，如图3所示。

利用Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法流程图如图1所示，包括以下步骤：

(1)在房间平面图内建立直角坐标系，将第一个采样点作为原点，并记为参考点FP₁(0,0)，然后每隔2米标记一个采样点，整个平面图内共48个采样点，即48个参考点，如图2所示；

(2)终端在参考点FP₁(0,0)位置，扫描到5个无线接入点AP1～AP5，检测到AP1～AP5的信号强度值RSSI，分别为：-66，-73，-100，-90，-80，单位dBm；

(3)将步骤(2)得到的5个信号强度RSSI值及其对应的MAC地址ID₁、ID₂、ID₃、ID₄、ID₅表示成参考点1的位置指纹： ${\mathrm{FP}}_1={\left[\begin{array}{c}-66,-73,-100,-90,-80\\ {\mathrm{ID}}_1,{\mathrm{ID}}_2,{\mathrm{ID}}_3,{\mathrm{ID}}_4,{\mathrm{ID}}_5\end{array}\right]}^T;$

(4)终端将参考点1的地理坐标FP₁(0,0)和对应的位置指纹FP₁保存到指纹数据库中，完成参考点1的指纹采样；

(5)对采样区域内48个采样点重复执行步骤(2)～(4)，建立采样区域的指纹数据库，将指纹数据库数据上传至服务器中；

(6)打开终端，设定测试人位置坐标为(0，2)，位置校正周期为30秒，开启计时器；

(7)实验人员开始向前行走，当实验人员行走30秒后，行走距离为28米，惯性导航推算位置坐标为(26.2，2.6)；

(8)终端自动扫描无线接入点AP1～AP5，记下扫描到的五个AP的RSSI值，即-71，-75，-105，-95，-82，以及对应的MAC地址[ID1,ID2,ID3,ID4,ID5]， 得到当前位置处的指纹： ${\mathrm{FP}}_A={\left[\begin{array}{c}-71,-75,-105,-95,-82\\ \mathrm{ID}1,\mathrm{ID}2,\mathrm{ID}3,\mathrm{ID}4,\mathrm{ID}5\end{array}\right]}^T;$

(9)终端自动下载服务器中指纹库，将位置A的位置指纹FP_A的MAC地址序列[ID1，ID2，ID3，ID4，ID5]与服务器指纹库中48个采样点的位置指纹中的MAC地址序列进行指纹匹配，得到欧式距离为序列为[145,130,138,155,170,...,160]；

(10)选取最小三个欧式距离：130，138，145的指纹，将对应坐标进行平均得到Wi-Fi定位坐标(31,2.5)；

(11)设定欧式距离最小阈值T_min为120，最大阈值T_max为150，本次扫描所得最小欧式距离d_min为130，由于满足T_min<d_min<T_max，继续向下执行；

(12)计算加权系数a＝1/14，b＝1/10，w＝0.17，对两种定位位置进行加权得到实验人员最终坐标为(29.2，2.52)；

(13)计时器清零，并重新开始计时，重复执行步骤7～12，直到结束。

由上述实施步骤得到当行人行走时间达到校正周期后，实际坐标为(28.5，2)，Wi-Fi指纹定位所得坐标为(31，2.5)，传感器惯性导航所得坐标为(26.2，2.6)，本发明所提方法校正后得到的坐标为(29.2，2.52)，由此可知本发明能够有效提高定位精度。

Claims (2)

1.一种Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法,其特征在于：包括以下实施步骤：

步骤1：确定整个定位区域内的所有采样点N；

步骤2：利用移动终端在第n个采样点处采集得到k个Wi-Fi无线接入点AP的信号强度值，即RSSI₁,RSSI₂,...,RSSI_k，n＝1,2,…,N；

步骤3：把每个RSSI与其对应的MAC地址ID一起组成采样点的位置指纹矩阵FP，其中第n个采样点的位置指纹记为ID_i即为RSSI_i对应的MAC地址；

步骤4：记下第n个采样点的坐标FP_n(x,y)并将该采样点的坐标FP_n(x,y)和位置指纹FP_n添加到指纹数据库中；

步骤5：重复执行步骤2～4，直到遍历采样区域内的所有采样点，为采样区域建立完整的位置指纹数据库；

步骤6：移动终端导航工作时，设定行人起始位置(x₀,y₀)和位置校正时间周期W，且计时器开始计时；

步骤7：行人行走时，移动终端惯性传感器实时计算行人位置坐标，若行走时间达到位置校正时间周期W之后，惯性传感器计算出行人当前位置坐标(x_d,y_d)和行走距离L；

步骤8：移动终端开始扫描Wi-Fi无线接入点AP，得到k个AP的RSSI值，按照步骤3获取当前位置的指纹，即得到当前位置处的RSSI序列以及每个RSSI对应的MAC地址；

步骤9：把当前位置的位置指纹的MAC地址序列与指纹库中所有采样点的位置指纹的MAC地址序列进行对比，计算指纹欧式距离d；

步骤10：对欧式距离d进行升序排序，选出前k个对应的指纹并平均其平面位置坐标，获得Wi-Fi指纹定位所得行人当前坐标为(x_w,y_w)，其中

步骤11：设定欧氏距离的最小阈值为T_min，最大阈值为T_max。选取本次扫描得到的最小欧式距离d_min进行判断，若d_min小于或等于T_min，执行步骤13；若d_min大于或等于T_max，执行步骤8；若d_min大于T_min并且小于T_max，则执行步骤12；

步骤12：计算加权系数b＝1/d_min-T_min和w＝a+b。把当前 所得惯性传感器导航坐标(x_d,y_d)与Wi-Fi定位坐标(x_w,y_w)进行加权计算出行人位置坐标(x_t,y_t)，其中x_t＝1/w(a*x_w+b*x_d)，y_t＝1/w(a*y_w+b*y_d)，执行步骤14；

步骤13：把Wi-Fi定位坐标(x_w,y_w)设定为用户终端当前坐标；

步骤14：计时器清零，并重新开始计时，返回步骤7，直到定位结束。

2.根据权利要求1所述的一种Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法,其特征在于：实施场地布置有5个无线接入点AP，

利用Wi-Fi指纹辅助的室内移动终端惯性导航方法流程，包括以下步骤，

(1)在房间平面图内建立直角坐标系，将第一个采样点作为原点，并记为参考点FP₁(0,0)，然后每隔2米标记一个采样点，整个平面图内共48个采样点，即48个参考点；

(2)终端在参考点FP₁(0,0)位置，扫描到5个无线接入点AP1～AP5，检测到AP1～AP5的信号强度值RSSI，分别为：-66，-73，-100，-90，-80，单位dBm；

(3)将步骤(2)得到的5个信号强度RSSI值及其对应的MAC地址ID₁、ID₂、ID₃、ID₄、ID₅表示成参考点1的位置指纹：

(4)终端将参考点1的地理坐标FP₁(0,0)和对应的位置指纹FP₁保存到指纹数据库中，完成参考点1的指纹采样；

(5)对采样区域内48个采样点重复执行步骤(2)～(4)，建立采样区域的指纹数据库，将指纹数据库数据上传至服务器中；

(6)打开终端，设定测试人位置坐标为(0，2)，位置校正周期为30秒，开启计时器；

(7)实验人员开始向前行走，当实验人员行走30秒后，行走距离为28米，惯性导航推算位置坐标为(26.2，2.6)；

(8)终端自动扫描无线接入点AP1～AP5，记下扫描到的五个AP的RSSI值，即-71，-75，-105，-95，-82，以及对应的MAC地址[ID1,ID2,ID3,ID4,ID5]，得到当前位置处的指纹：

(9)终端自动下载服务器中指纹库，将位置A的位置指纹FP_A的MAC地址序列[ID1，ID2，ID3，ID4，ID5]与服务器指纹库中48个采样点的位置指纹中的MAC地址序列进行指纹匹配，得到欧式距离为序列为[145,130,138,155,170,...,160]；

(10)选取最小三个欧式距离：130，138，145的指纹，将对应坐标进行平 均得到Wi-Fi定位坐标(31,2.5)；

(11)设定欧式距离最小阈值T_min为120，最大阈值T_max为150，本次扫描所得最小欧式距离d_min为130，由于满足T_min<d_min<T_max，继续向下执行；

(12)计算加权系数a＝1/14，b＝1/10，w＝0.17，对两种定位位置进行加权得到实验人员最终坐标为(29.2，2.52)；

(13)计时器清零，并重新开始计时，重复执行步骤7～12，直到结束；

由上述实施步骤得到当行人行走时间达到校正周期后，实际坐标为(28.5，2)，Wi-Fi指纹定位所得坐标为(31，2.5)，传感器惯性导航所得坐标为(26.2，2.6)，本发明所提方法校正后得到的坐标为(29.2，2.52)，由此可知本发明能够有效提高定位精度。