CN104640073B - 一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法及*** - Google Patents

一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及wifi无线定位技术领域，具体为一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法及***，实现精确定位，定位方法包括训练和定位两大步骤，所述训练步骤只需执行一次，所述训练步骤完成后，所述的定位步骤可以执行任意次，定位***包括：一个同步控制器，至少三个wifi信号感知器，以及被定位的移动终端，与传统的通过被定位移动终端对各个位置固定的wifi信号源的感知而达到对移动终端定位的方法不同，本发明让被定位移动终端充当wifi信号源，通过若干个位置固定的wifi信号感知器对被定位移动终端信号源的同步感知来定位移动终端。

Description

一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法及***
技术领域
本发明涉及wifi无线定位技术领域，具体为一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法及***。
背景技术
常见的无线定位技术包括Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、RFID、UWB等定位方案，但是诸如Zigbee、RFID、UWB等技术普通用户的移动终端大多无法支持，而Wi-Fi网络的普及，以及其较高的覆盖率及较低廉的成本，成为目前室内定位的主流技术。
传统的wifi室内定位通常需要至少三个位置固定的wifi信号源，通过被定位移动终端对各个wifi信号源的感知，以到达时间（Time of Arrival，TOA）、到达时间差（TimeDifference of Arrival，TDOA）、信号强度或信号指纹的方法来定位移动终端。图1所示的是一个传统的通过wifi信号强度进行定位的一个示例：三个位置固定的wifi信号源wifiA、wifiB、wifiC分别向外发出wifi信号，被定位的移动终端1同时接收wifiA、wifiB、wifiC的wifi信号，通过接收到不同的wifi信号源的信号强度来确定与不同的wifi信号源的距离，从而确定移动终端1位置。但是由于同一wifi信号源会在一段时间内发出强度波动的wifi信号，以及网络时间延时的不确定性，诸如图1所示的传统定位方法都存在定位误差大甚至定位错误等问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法及***，实现精确定位。
本发明的技术方案是这样的：一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法，其包括训练和定位两大步骤；所述训练步骤只需执行一次，所述训练步骤完成后，所述的定位步骤可以执行任意次。
所述训练步骤又包括以下步骤：
（1）训练用数据的采集，其又包括以下子步骤：
（1.1）建立定位网格：将定位范围划分成若干个大小适当的长宽在8至10米的矩形定位区域，并对矩形定位区域编号；将每个矩形定位区域进一步分割为每平米一格的正方形网格，并对网格按所在行列编号；
（1.2）设置定位设备：在每个定位区域的每个顶点设置wifi信号感知器，在整个定位范围内设置一个同步控制器，同步控制器与wifi信号感知器之间通信连接，并设置wifi信号源发射强度有差异的移动终端若干；
（1.3）采集能够反映定位区域的各顶点与网格位置之间距离关系的wifi的信号数据：选择第1个矩形定位区域；打开每一台移动终端的wifi信号源，将其放入此矩形定位区域的第1行第1列的网格中心，同步控制器向wifi信号感知器发出开始感知的命令，记录下从wifi信号感知器感知到的每一台移动终端的的wifi信号强度值；再将所述移动终端放入所述矩形定位区域的第1行第2列的网格中心，同步控制器再向wifi信号感知器发出开始感知的命令，再记录下从wifi信号感知器感知到的每一台移动终端的的wifi信号强度值。如此重复，直至将所有定位区域的所有网格的所述wifi信号强度值数据收集完毕，记录存档。
（2）建立各个感知器信号强度值与移动终端所在的区域号、网格行号、网格列号关系的回归模型或分类模型。其又包括以下子步骤：
（2.1）构造训练样本：反映各个感知器信号强度值与移动终端所在的区域号、网格行号、网格列号之间的关系可以利用回归方法建立，也可以利用分类方法建立，通过使用回归方法的训练样本构造方法，类似地易于得到使用分类方法的训练样本构造方法；使用回归方法的训练样本构造方法如下所述：每一训练样本均由输入向量和输出向量组成，假设某一所述移动终端处于第i定位区域的第j行第k列网格，而此位置下各信号感知器所感知到的wifi信号强度值分别为wifi1、wifi2、…、wifin，则对应于该所述移动终端和该所述网格的训练样本由wifi1、wifi2、…、wifin、i、j、k构成，其中wifi1、wifi2、…、wifin构成此训练样本的输入向量部分，i、j、k构成此训练样本的输出向量部分。如果总网格数为m，用于采集训练样本数据的移动终端数为l，则训练样本总数为m×l。
（2.2）训练并建立回归模型或分类模型：利用机器学习方法，用所述训练样本对回归模型或分类模型进行训练，得到模型参数，存入知识库，对于回归模型，由回归模型参数可以得到[ i、j、k ]=f回归(wifi1、wifi2、…、wifin)的函数关系；对于分类模型，由分类模型参数可以得到一组class i,j,k =f分类(wifi1、wifi2、…、wifin)的函数关系。
所述定位步骤又包括以下步骤：
（1）开启进入定位范围的被定位移动终端的wifi信号源；
（2）移动终端向同步控制器发送请求定位的无线信号；
（3）同步控制器同时向各个wifi感知器发出开始感知命令，接收各个感知器所感知的所述移动终端的信号强度值wifi1、wifi2、…、wifin。若使用回归模型，则将wifi1、wifi2、…、wifin代入回归模型f回归，得到区域号i、网格行号j、网格列号k，达到定位目的；若使用分类模型，则将wifi1、wifi2、…、wifin依次代入所述的一组分类模型f分类，得到class i,j,k是否为1，即得到所述被定位移动终端是否属于区域i、网格行j、列k的定位信息；
（4）同步控制器将所述被定位移动终端所在的区域号i、网格行号j、网格列号k发送给所述被定位移动终端，定位过程结束。
其进一步特征在于，在执行训练步骤时，所述被定位移动终端由本***的开发者自行准备；在执行定位步骤时，所述被定位移动终端由用户提供，通常是安装了符合所述被定位的移动终端功能之软件的智能手机。
一种基于逆向同步感知的wifi无线定位***，其特征在于，其包括：一个同步控制器，至少三个wifi信号感知器，以及被定位的移动终端。
其进一步特征在于，所述同步控制器同时向wifi信号感知器发送开始感知wifi信号的命令，并接收wifi信号感知器返回的所感知的wifi信号强度数据；所述同步控制器还接收充当信号源的被定位的移动终端的定位请求，且可发送回定位结果给被定位的移动终端；所述同步控制器存有经训练产生的回归模型及其参数或分类模型及其参数，所述模型和参数反映信号强度与位置之间的关系;所述同步控制器在接收到感知器返回的所感知的wifi信号的SSID及其信号强度数据后，梳理出被定位移动终端的SSID及其信号强度，依据所述模型和参数进行定位计算，得到定位结果；所述定位信息指所述被定位移动终端所在区域的区域号、所在网格的行号和列号；
所述wifi信号感知器，接收所述同步控制器的发送的开始感知wifi信号命令，接收了所述命令后同步扫描感知到的所有wifi信号，获取这些wifi信号的SSID及其信号强度数据，并将这些SSID及其信号强度数据返回至所述同步控制器；
被定位所述移动终端，产生wifi信号，向所述同步控制器发送请求定位信号，接收同步控制器发送至其的定位结果。
采用本发明后，与传统的通过被定位移动终端对各个位置固定的wifi信号源的感知而达到对移动终端定位的方法不同，本发明让被定位移动终端充当wifi信号源，通过若干个位置固定的wifi信号感知器对被定位移动终端信号源的同步感知来定位移动终端。在定位的过程中，传统的方法是移动点感知固定点，本发明的方法是固定点感知移动点，与传统定位方法的感知方向正好相反，这即是逆向感知的含义。同时本发明中位置固定的wifi信号感知器对被定位移动终端信号源的感知是同时进行的，即逆向感知是同步的，这即是逆向同步感知的含义。由于wifi信号源在任一瞬间的信号是稳定的，即在同一瞬间，几个位置固定的wifi信号感知器所感知到的被定位移动终端信号源的信号强度的比例关系是确定的，所以本发明的基于逆向同步感知的wifi无线定位方法可以实现更精确的定位。在其他因素不变的条件下，本发明方法的定位精度可以比传统的wifi无线定位方法的精度高出一个数量级，实现准确定位。
附图说明
图1为现有技术示意图；
图2为本发明训练步骤结构示意图；
图3为本发明训练步骤流程示意图；
图4为本发明定位步骤结构示意图；
图5为本发明定位步骤流程示意图；
图6为同步控制器和wifi信号感知器示意图；
图7为实际定位过程中的一个具体实施例。
具体实施方式
为方便叙述且不失一般性，本具体实施方式中将定位范围缩减为一个矩形定位区域，对于包含多个矩形定位区域的更大范围的定位方式可以在本具体实施方式的基础上作类推而得。
一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法，其包括训练和定位两大步骤，训练步骤只需执行一次，训练步骤完成后，定位步骤可根据需要执行任意次。
如图2，图3所示，训练步骤又包括以下步骤：
（1）训练用数据的采集，其又包括以下子步骤，如图2，图3所示：
（1.1）建立定位网格：将矩形定位区域分割为每平米一格的正方形网格，并对网格按所在行列编号，行标号为1~j，j为大于1的自然数，列标号为k，k为大于1的自然数；
（1.2）设置定位设备：在矩形定位区域的每个顶点设置wifi信号感知器4共四个，在整个定位范围内设置一个同步控制器3，同步控制器3与wifi信号感知器4之间通信连接，并设置wifi信号源发射强度有差异的移动终端2共3个；
（1.3）采集能够反映定位区域的各顶点与网格位置之间距离关系的wifi的信号数据：打开每一台移动终端2的wifi信号源，将其放入此矩形定位区域的第1行第1列的网格中心，同步控制器3向wifi信号感知器4发出开始感知的命令，记录下从wifi信号感知器4感知到的每一台移动终端2的wifi信号强度值；再将移动终端2放入此矩形定位区域的第1行第2列的网格中心，同步控制器3再向wifi信号感知器4发出开始感知的命令，再记录下从wifi信号感知器4感知到的每一台移动终端2的wifi信号强度值。如此重复，直至将矩形定位区域的所有网格的wifi信号强度值数据收集完毕，并记录存档。
在同步控制器3内安装udp广播程序，同步控制器3在接收到移动终端2的定位请求后，向周围无线广播字符串“scan”命令，亦即开始感知的命令。
wifi信号感知器4中安装具有udp通信程序和iw工具包的openwrt***， 其中udp通信程序通过make编译生成ipk文件后，使用opkg命令安装于wifi信号感知器4的openwrt***中。udp通信程序开启后，会在openwrt***上开启一个指定的端口，监听周围的udp无线广播信息；当收到同步控制器3 发出的“scan”字符串时，会调用iw工具包，执行 “iw devwlan0 scan” 命令，对周围wifi无线信号源的进行扫描，收集SSID和wifi信号强度。
由于四个wifi信号感知器4是同时收到同步控制器3 发出的“scan”字符串的，所以四个wifi信号感知器4对于移动终端2的感知是同步进行的。
（2）建立各个wifi信号感知器4感知到的信号强度值与移动终端2所在网格的行号、列号关系的回归模型或分类模型，其又包括以下子步骤：
（2.1）构造训练样本：本具体实施方案使用SVM回归方法的训练样本构造方法，类似地易于通过使用分类方法得到训练样本；每一训练样本均由输入向量和输出向量组成，假设某一移动终端2处于矩形区域的第j行第k列网格，而此位置下各wifi信号感知器4所感知到的wifi信号强度值分别为wifi1、wifi2、wifi3、wifi4，则对应于该移动终端2和该网格的训练样本由wifi1、wifi2、wifi3、wifi4、j、k构成，其中wifi1、wifi2、wifi3、wifi4构成此训练样本的输入向量部分，j、k构成此训练样本的输出向量部分。如果总网格数为m，则训练样本总数为2×3×m。
如果有多个定位区域，则可以将定位区域标号为1~i，i为大于1的自然数，则i、j、k构成此训练样本的输出向量部分。
（2.2）训练并建立回归模型：利用SVM回归机，用训练样本对回归模型或分类模型进行训练，得到模型参数，存入知识库。由回归模型参数可以得到
j=f行号回归(wifi1、wifi2、wifi3、wifi4)的函数关系和k=f列号回归(wifi1、wifi2、wifi3、wifi4)的函数关系。
见图4，图5，图6所示，定位步骤又包括以下步骤：
（1）开启进入定位范围的被定位移动终端2的wifi信号源；
（2）移动终端2向同步控制器3发送请求定位无线信号；
（3）同步控制器3同时向四个wifi信号感知器4发出开始感知命令，接收此四个wifi信号感知器4所感知的移动终端2的信号强度值wifi1、wifi2、wifi3、wifi4。将wifi1、wifi2、wifi3、wifi4分别代入回归模型f行号回归和f列号回归，得到移动终端2所在网格的行号j、和列号k；
（4）同步控制器3将被定位移动终端2所在网格的行号j、列号k发送给被定位移动终端5，定位过程结束。
一种基于逆向同步感知的wifi无线定位***，其包括：一个同步控制器3，四个wifi信号感知器4，以及若干个被定位的移动终端2。
同步控制器同时向wifi信号感知器发送开始感知wifi信号的命令，并接收wifi信号感知器返回的所感知的wifi信号强度数据；同步控制器还接收充当信号源的被定位的移动终端的定位请求，且可发送回定位结果给被定位的移动终端；同步控制器存有经训练产生的回归模型及其参数或分类模型及其参数，模型和参数反映信号强度与位置之间的关系，同步控制器在接收到感知器返回的所感知的wifi信号的SSID及其信号强度数据后，梳理出被定位移动终端的SSID及其信号强度，依据模型和参数进行定位计算，得到定位结果；定位信息指被定位移动终端所在区域的区域号、所在网格的行号和列号；同步控制器3包括安装了Linux操作***的计算机，其版本为Ubuntu14.04发行版，计算机上安装udp广播程序，计算机可以连接通过无线通信设备连接被定位的移动终端2，计算机内还安装SVM回归算法程序。
wifi信号感知器4，可以接收同步控制器3的发送的开始感知wifi信号命令，接收了命令后同步扫描其可感知到的所有wifi信号，获取这些wifi信号的SSID及其信号强度数据，并将这些SSID及其信号强度数据返回至同步控制器3；wifi信号感知器4包括RT5350路由器模块，作为一个无线感知装置，不需要对外提供无线接入，所以可以设置其工作模式为客户端模式，RT5350路由器模块安装具有udp通信程序和iw工具包（包含扫描周围无线网络的命令）的openwrt***；
被定位的移动终端2，可以产生wifi信号，可以向同步控制器3发送请求定位信号，亦可接收同步控制器3发送至其的定位结果。被定位移动终端2为客户移动终端，一般为用户手持终端，比如智能手机、平板电脑之类，使用Android/IOS一类的操作***，该类设备可以打开wifi或GPRS连接网络，同时，也可以打开其wifi共享功能，将其作为wifi接入点，供室内部署完成的wifi信号感知器4扫描，来确定被定位的移动终端2当前具***置。
需要注意的是，在执行训练步骤时，移动终端有本***的开发者自行准备，而在执行定位步骤时，被定位的移动终端由用户提供，通常是安装了用于定位的定制app的智能手机。
下面是一个实际定位过程中的一个具体实施例，见图7所示：
步骤S1，用户手持作为被定位移动终端的智能手机，启动定位app；定位app打开wifi热点，对外共享无线接入，向同步控制器提交定位请求，发送SSID参数，等待控制服务器返回定位结果；
步骤S2，同步控制器接收到定位请求后，以udp广播的方式发送扫描信标帧命令“scan”， udp广播覆盖范围内的多个wifi感知器收到该命令后同时对周边wifi信号源的wifi信号进行扫描，获得SSID和信号强度，并将这些数据上传至同步控制器，注意这些上传的数据中包含了待定位用户智能手机的SSID和信号强度；
步骤S3，同步控制器得到wifi感知器的上传的数据后，利用用户手机的SSID识别出用户手机的wifi信号强度值wifi1、wifi2、…、wifin，利用存于知识库的经训练后的SVM回归模型和参数得到用户手机所在网格的定位区域号、网格行号、网格列号；
步骤S4，同步控制器将用户手机所在网格的定位区域号、网格行号、网格列号发送给用户手机，最终完成定位。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法，其特征在于，其采用逆向同步感知的定位方式，包括训练和定位两个步骤，所述训练步骤完成后执行所述定位步骤，所述训练步骤，其包括以下步骤：
（1）进行训练用数据的采集；
（2）在同步控制器内建立各个感知器信号强度值与移动终端所在的区域号、网格行号、网格列号关系的回归模型或分类模型；
所述定位步骤，其包括以下步骤：
（1）开启进入定位范围的被定位的移动终端的wifi信号源；
（2）被定位的移动终端向同步控制器发送请求定位的无线信号；
（3）同步控制器同时向各个wifi信号感知器发出开始感知命令，接收各个wifi信号感知器所感知的所述移动终端的信号强度值并使用回归模型或分类模型进行数据处理，若使用回归模型，则将每个所述移动终端的信号强度值代入回归模型f回归，得到区域号i、网格行号j、网格列号k，达到定位目的；若使用分类模型，则将每个所述移动终端的信号强度值依次代入所述的一组分类模型f分类，得到class i,j,k是否为1，即得到所述被定位移动终端是否属于区域i、网格行j、列k的定位信息；
（4）同步控制器将所述被定位移动终端所在的区域号i、网格行号j、网格列号k发送给所述被定位的所述移动终端，完成定位；所述训练步骤只需执行一次，所述训练步骤完成后，所述定位步骤可根据需要执行任意次；训练步骤（1）中进行训练用数据的采集包括以下步骤：
（1.1）建立定位网格：将定位范围划分成若干个矩形定位区域，并对矩形定位区域编号；将每个矩形定位区域进一步分割为多个正方形网格，并对网格按所在行列编号；
（1.2）设置定位设备：在每个定位区域的每个顶点设置wifi信号感知器，在整个定位范围内设置一个同步控制器，同步控制器与每个所述wifi信号感知器之间通信连接，并设置wifi信号源发射强度有差异的移动终端若干；
（1.3）采集能够反映定位区域的各顶点与网格位置之间距离关系的wifi的信号数据：选择第1个矩形定位区域；打开每一台移动终端的wifi信号源，将其放入此矩形定位区域的第1行第1列的网格，同步控制器向wifi信号感知器发出开始感知的命令，记录下从wifi信号感知器感知到的每一台移动终端的的wifi信号强度值；再将所述移动终端放入所述矩形定位区域的第1行第2列的网格中心，同步控制器再向wifi信号感知器发出开始感知的命令，再记录下从wifi信号感知器感知到的每一台移动终端的的wifi信号强度值；如此重复，直至将所有定位区域的所有网格的wifi信号强度值数据收集完毕，记录存档；训练步骤（2）中在同步控制器内建立各个感知器信号强度值与移动终端所在的区域号、网格行号、网格列号关系的回归模型或分类模型包括以下步骤：
（2.1）构造训练样本：反映各个感知器信号强度值与移动终端所在的区域号、网格行号、网格列号之间的关系利用回归方法建立或分类方法建立；回归方法包括以下步骤：每一训练样本均由输入向量和输出向量组成，假设某一所述移动终端处于第i定位区域的第j行第k列网格，而此位置下各wifi信号感知器所感知到的wifi信号强度值分别为wifi1、wifi2、…、wifin，则对应于该所述移动终端和该所述网格的训练样本由wifi1、wifi2、…、wifin、i、j、k构成，其中wifi1、wifi2、…、wifin构成此训练样本的输入向量部分，i、j、k构成此训练样本的输出向量部分，如果总网格数为m，用于采集训练样本数据的移动终端数为l，则训练样本总数为m×l；
（2.2）训练并建立回归模型或分类模型：利用机器学习方法，用所述训练样本对回归模型或分类模型进行训练，得到模型参数，存入知识库；对于回归模型，由回归模型参数可以得到[ i、j、k ]=f回归(wifi1、wifi2、…、wifin)的函数关系；对于分类模型，由分类模型参数可以得到一组class i,j,k =f分类(wifi1、wifi2、…、wifin)的函数关系；将定位范围划分成若干个长宽为8至10米的矩形定位区域，将每个所述矩形定位区域进一步分割为多个边长为1米的正方形网格，收集网格的wifi信号强度值数据时移动终端放入所述正方形网格中心。
2.一种基于逆向同步感知的wifi无线定位***，其特征在于，其包括：一个同步控制器，至少三个wifi信号感知器，以及被定位的移动终端；所述同步控制器同时向wifi信号感知器发送开始感知wifi信号的命令，并接收wifi信号感知器返回的所感知的wifi信号强度数据；所述同步控制器还接收充当信号源的被定位的所述移动终端的定位请求，且可发送回定位结果给被定位的所述移动终端；所述同步控制器存有经训练产生的回归模型及其参数或分类模型及其参数，所述模型和参数反映信号强度与位置之间的关系，所述同步控制器在接收到感知器返回的所感知的wifi信号的SSID及其信号强度数据后，梳理出被定位移动终端的SSID及其信号强度，依据所述模型和参数进行定位计算，得到定位结果；所述定位信息指所述被定位移动终端所在区域的区域号、所在网格的行号和列号；所述wifi信号感知器接收所述同步控制器的发送的开始感知wifi信号命令，接收所述感知wifi信号命令后同步扫描感知到的所有wifi信号，获取这些wifi信号的SSID及其信号强度数据，并将这些SSID及其信号强度数据返回至所述同步控制器；被定位的所述移动终端产生wifi信号，向所述同步控制器发送请求定位信号，接收所述同步控制器发送的定位结果。
3.根据权利要求2所述的一种基于逆向同步感知的wifi无线定位***，其特征在于，被定位的移动终端包括多个。
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