CN105208652A - 一种基于无线技术的室内定位*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于无线技术的室内定位***，其包括iBeacon低功耗蓝牙基站、地图绘制组件、扫描与收集组件、过滤不恰当数据组件、提取集合区域组件、半径辐射加权组件和加权计算组件，本发明采用一套基于蓝牙4.0基站(iBeacon)定位的室内定位***，运用本***，用户可以通过手中的手机客户端启动定位模块，通过定点设立的iBeacon基站的信号采集，转化为衰减模型测算距离，实时获取当前位置，精确程度可达40CM。

Description

一种基于无线技术的室内定位***
技术领域
本发明涉及定位技术领域，具体为一种基于无线技术的室内定位***，属于室内定位计算领域。
背景技术
室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。
室内导航服务WifiSLAM被苹果以2000万美元收购。苹果的这一举动势必推动室内定位竞争的升温。WifiSLAM是一家创立仅两年的创业公司，他们的技术可以让手机应用通过WIFI信号，侦测用户在建筑物内的位置，室内地图的应用开发商以及新型的零售和社交应用都对这项技术产生了兴趣。而在伦敦举行的NokiaWorld展会中，诺基亚研究中心也展示了他们的室内导航***。现在这套***已经有了新版本，诺基亚也放出了一个新的推广视频。这套***主要依靠多个定位信号收发装置组网，来代替“导航卫星”的作用，这些装置可以放置在天花板上，可以实现对目标的实时跟踪，最大精度可以达到30厘米。
另外，移动设备巨头Nokia，Samsung，SonyMobile移动及其他十九家公司共同成立了室内定位联盟，共谋推进室内地图技术发展和解决方案部署进程。他们将会建立通用接口和标准来实现这项技术的标准化，开把它定为业界标准。这个联盟旨在提供“高精度，低功耗，高移动性，高性能，高可用性”的设备或解决方案，以期由此构建一个促进创新的生态***，推动这项技术的发展和应用。
其中，室内定位技术的的应用需求包括公共安全及应急响应、定位导览、社交需求、市场推广需求和有价值数据的大数据方式应用，比如，在紧急情况下，每一个人都想被救援人员精确定位到，大到建筑物的位置，甚至是楼层或者房间号；建筑物内有什么东西；办公室的周围是谁；车放在地下停车场什么位置；超市里的牛奶在什么位置；大型商场里面最近的餐馆在哪里；实现名片交换、微博推送、类似微信进行交友互动等等。在百货商场里为客户提供导购服务。手机会告诉你，提供导购服务，附近有哪些商品在打折。在旅游景区、展馆、机场、实现定位导览，进行展品介绍等。机场，可以精确引导用户办手续、指示卫生间位置等等。
基于以上技术问题，本发明提供了一种基于无线技术的室内定位***，其采用一套基于蓝牙4.0基站(iBeacon)定位的室内定位***，运用本***，用户可以通过手中的手机客户端启动定位模块，通过定点设立的iBeacon基站的信号采集，转化为衰减模型测算距离，实时获取当前位置，精确程度可达40CM。
发明内容
本发明的目的是提供一种结构和使用简单、合理，成本低，性能稳定、定位准确的一种基于无线技术的室内定位***。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于无线技术的室内定位***，其包括iBeacon低功耗蓝牙基站、地图绘制组件、扫描与收集组件、过滤不恰当数据组件、提取集合区域组件、半径辐射加权组件和加权计算组件，其特征在于，所述的iBeacon低功耗蓝牙基站采用采用搭载了TICC2540芯片的APRILBEACON202系列基站；
所述地图绘制组件的绘制过程包括以下步骤：
首先，实例化MapManager，在实例化过程中，MapManager会生成一个MapArray对象，每当读入一个建筑物后，会对MapArray中的数据进行修改，同时生成一个BlockBase的对象添加到blockList中，当读取建筑物数据后，***生成Bitmap，MapView根据当前的mapMatrix，对地图进行缩放和旋转操作，在绘制在Surface的画布上，呈现给用户；
所述扫描与收集组件负责利用***自带的蓝牙模块高频扫描附近蓝牙基站信号，通过计算提取信号强度最大的3-4个基站，积累200条以上的信号强度数据，通过测距公式首先得出原始的距离集合；
所述过滤不恰当数据组件采用多种算法的叠加，保证最大可能的过滤；
提取集合区域组件的算法核心为两圆或三圆相交法，利用基站坐标以及计算的单个距离值做圆，每两个圆进行一次比较，若有相交区域，则根据一种算法采样相交区域的有效点；
所述半径辐射加权组件负责二次过滤无效点如何算出含有效点及无效点的区域内点集的中心点；
所述加权计算组件负责依据有效点的辐射值分别对x、y坐标进行加权运算，得出结果坐标。
进一步，作为优选，所述过滤不恰当数据组件采用的多种算法至少包括盒型图算法、队列均值算法和高斯分布算法，其中，所述盒型图算法包括以下步骤：
首先，按从小到大的顺序列出所有的数值，把所有数值的个数记为n，按顺序这样排号：X1是最小的数，X2是次小的数，直到最大的数Xn；然后，计算中位数：把数据分成两半，找到半数值大于它、一半数值小于它的点的中位数；之后，计算四分位数：把数据分为四个部分，找到一半数据的中位数即四分位数；之后，计算四分位距：计算两个分位数之间的距离即四分位距，其中，四分位距＝第3四分位数-第1四分位数；再后，计算内部范围：区分属于特定分布和分布之外的数值，其中，内部范围的上限处在高于第3四分位数和1.5倍四分位距之和的位置，下限则处在低于第1四分位数减去1.5倍四分位距的位置，即：
内部上限＝第3四分位数+1.5×四分位距
内部下限＝第1四分位数-1.5×四分位距；
所述队列均值算法是构造一个长度为n的队列，初始为空，当数据产生时，从队列末端放入，同时检查是否超出队列长度，若超出，删去队列首端数据，最后统计时取队列的平均值；
所述高斯分布算法采用高斯分布中的而积分布算法。
进一步，作为优选，所述半径辐射加权组件包括以下步骤：首先，依据信号强度正比变化构造辐射半径R，定义辐射值，每个点的辐射值初始为0；然后，对每个点做圆，进行扫描，如果圆内存在其他点，则对应的点的辐射值加权；之后，依区域内点数将辐射值小于a的无效点进行过滤，以避免极端情况，保证大部分点的有效性。
进一步，作为优选，其设置有定位精度提升组件，该组件采用RSSI进行测距方法，其无线信号传输中采用渐变模型，渐变模型的简化模型为：
[ p ( d ) ] d B m = [ p ( d 0 ) ] d B m - 10 n lg ( d d 0 )
为便于表达和计算，通常取d0为1m。于是可得：
[p(d)]dBm＝A-10nlg(d)，把[p(d)dBm写成RSSI的形式得到RSSI＝A-10nlg(d)；
其中，A为无线收发节点相距1m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值。
进一步，作为优选，其特征在于，其中，A＝-42，n＝2，测距公式为RSSI＝-42-20lg(d)。
进一步，作为优选，其还包括最短路径计算组件，该组件的计算步骤为：首先，假定有x，y，z三个点，如果x到y的最短距离为Sxy，y到z的最短距离为Syz，x到z的最短距离为Sxz，如果Sxz＞Sxy+Syz，则Sxz变更为Sxy+Syz，那么做一次迭代的定义是：当前图中组合出所有的这样的三个点，都做一次这样的操作，直到所有的三个点之间都做过一次这样的操作，假定当前一共有T个节点，那么最多需要进行(T-2)次的迭代，即可求出任意两个点之间的最短距离。
进一步，作为优选，所述最短路径计算组件采用三重循环的方式，每个循环都是从0到T进行选取，最外面的循环选取y点，第二层循环选取x点，第三层循环选取z点，通过map[x][y]和map[y][z]的值更新map[x][z]，每次需要更新时，将路径也更新，直到三层循环全部结束，需要的时间复杂度T^3，空间复杂度T^2，即可计算出map中任何两个点的最短路径。
本发明的有益效果在于：
本发明提供的一种基于无线技术的室内定位***，其采用一套基于蓝牙4.0基站(iBeacon)定位的室内定位***，运用本***，用户可以通过手中的手机客户端启动定位模块，通过定点设立的iBeacon基站的信号采集，转化为衰减模型测算距离，实时获取当前位置，精确程度可达40CM。
附图说明
图1是本发明的一种基于无线技术的室内定位***的定位计算流程示意图；
图2是本发明的一种基于无线技术的室内定位***及定位方法的扫描与收集组件的两圆相交示意图；
具体实施方式
以下结合附图来对本发明进行详细的描绘。然而应当理解，附图的提供仅为了更好地理解本发明，它们不应该理解成对本发明的限制。
如图1-2所示，本发明提供一种基于无线技术的室内定位***，一种基于无线技术的室内定位***，其包括iBeacon低功耗蓝牙基站、地图绘制组件、扫描与收集组件、过滤不恰当数据组件、提取集合区域组件、半径辐射加权组件和加权计算组件，其特征在于，所述的iBeacon低功耗蓝牙基站采用采用搭载了TICC2540芯片的APRILBEACON202系列基站；
所述地图绘制组件的绘制过程包括以下步骤：
首先，实例化MapManager，在实例化过程中，MapManager会生成一个MapArray对象，每当读入一个建筑物后，会对MapArray中的数据进行修改，同时生成一个BlockBase的对象添加到blockList中，当读取建筑物数据后，***生成Bitmap，MapView根据当前的mapMatrix，对地图进行缩放和旋转操作，在绘制在Surface的画布上，呈现给用户；
所述扫描与收集组件负责利用***自带的蓝牙模块高频扫描附近蓝牙基站信号，通过计算提取信号强度最大的3-4个基站，积累200条以上的信号强度数据，通过测距公式首先得出原始的距离集合；
所述过滤不恰当数据组件采用多种算法的叠加，保证最大可能的过滤；
提取集合区域组件的算法核心为两圆或三圆相交法，利用基站坐标以及计算的单个距离值做圆，每两个圆进行一次比较，若有相交区域，则根据一种算法采样相交区域的有效点；
所述半径辐射加权组件负责二次过滤无效点如何算出含有效点及无效点的区域内点集的中心点；
所述加权计算组件负责依据有效点的辐射值分别对x、y坐标进行加权运算，得出结果坐标。
在本实施例中，所述过滤不恰当数据组件采用的多种算法至少包括盒型图算法、队列均值算法和高斯分布算法，其中，所述盒型图算法包括以下步骤：
首先，按从小到大的顺序列出所有的数值，把所有数值的个数记为n，按顺序这样排号：X1是最小的数，X2是次小的数，直到最大的数Xn；然后，计算中位数：把数据分成两半，找到半数值大于它、一半数值小于它的点的中位数；之后，计算四分位数：把数据分为四个部分，找到一半数据的中位数即四分位数；之后，计算四分位距：计算两个分位数之间的距离即四分位距，其中，四分位距＝第3四分位数-第1四分位数；再后，计算内部范围：区分属于特定分布和分布之外的数值，其中，内部范围的上限处在高于第3四分位数和1.5倍四分位距之和的位置，下限则处在低于第1四分位数减去1.5倍四分位距的位置，即：
内部上限＝第3四分位数+1.5×四分位距
内部下限＝第1四分位数-1.5×四分位距；
所述队列均值算法是构造一个长度为n的队列，初始为空，当数据产生时，从队列末端放入，同时检查是否超出队列长度，若超出，删去队列首端数据，最后统计时取队列的平均值；
所述高斯分布算法采用高斯分布中的面积分布算法。
其中，所述半径辐射加权组件包括以下步骤：首先，依据信号强度正比变化构造辐射半径R，定义辐射值，每个点的辐射值初始为0；然后，对每个点做圆，进行扫描，如果圆内存在其他点，则对应的点的辐射值加权；之后，依区域内点数将辐射值小于a的无效点进行过滤，以避免极端情况，保证大部分点的有效性。
进一步，作为优选，其设置有定位精度提升组件，该组件采用RSSI进行测距方法，其无线信号传输中采用渐变模型，渐变模型的简化模型为：
[ p ( d ) ] d B m = [ p ( d 0 ) ] d B m - 10 n lg ( d d 0 )
为便于表达和计算，通常取d0为1m。于是可得：
[p(d)]dBm＝A-10nlg(d)，把[p(d)dBm写成RSSI的形式得到RSSI＝A-10nlg(d)；
其中，A为无线收发节点相距1m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值。其中，A＝-42，n＝2，测距公式为RSSI＝-42-20lg(d)。
本发明还包括最短路径计算组件，该组件的计算步骤为：首先，假定有x，y，z三个点，如果x到y的最短距离为Sxy，y到z的最短距离为Syz，x到z的最短距离为Sxz，如果Sxz＞Sxy+Syz，则Sxz变更为Sxy+Syz，那么做一次迭代的定义是：当前图中组合出所有的这样的三个点，都做一次这样的操作，直到所有的三个点之间都做过一次这样的操作，假定当前一共有T个节点，那么最多需要进行(T-2)次的迭代，即可求出任意两个点之间的最短距离。
此外，最短路径计算组件采用三重循环的方式，每个循环都是从0到T进行选取，最外面的循环选取y点，第二层循环选取x点，第三层循环选取z点，通过map[x][y]和map[y][z]的值更新map[x][z]，每次需要更新时，将路径也更新，直到三层循环全部结束，需要的时间复杂度T^3，空间复杂度T^2，即可计算出map中任何两个点的最短路径。
本发明采用一套基于蓝牙4.0基站(iBeacon)定位的室内定位***，运用本***，用户可以通过手中的手机客户端启动定位模块，通过定点设立的iBeacon基站的信号采集，转化为衰减模型测算距离，实时获取当前位置，精确程度可达40CM。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (7)

1.一种基于无线技术的室内定位***，其包括iBeacon低功耗蓝牙基站、地图绘制组件、扫描与收集组件、过滤不恰当数据组件、提取集合区域组件、半径辐射加权组件和加权计算组件，其特征在于，所述的iBeacon低功耗蓝牙基站采用采用搭载了TICC2540芯片的APRILBEACON202系列基站；
所述地图绘制组件的绘制过程包括以下步骤：
首先，实例化MapManager，在实例化过程中，MapManager会生成一个MapArray对象，每当读入一个建筑物后，会对MapArray中的数据进行修改，同时生成一个BlockBase的对象添加到blockList中，当读取建筑物数据后，***生成Bitmap，MapView根据当前的mapMatrix，对地图进行缩放和旋转操作，在绘制在Surface的画布上，呈现给用户；
所述扫描与收集组件负责利用***自带的蓝牙模块高频扫描附近蓝牙基站信号，通过计算提取信号强度最大的3-4个基站，积累200条以上的信号强度数据，通过测距公式首先得出原始的距离集合；
所述过滤不恰当数据组件采用多种算法的叠加，保证最大可能的过滤；
提取集合区域组件的算法核心为两圆或三圆相交法，利用基站坐标以及计算的单个距离值做圆，每两个圆进行一次比较，若有相交区域，则根据一种算法采样相交区域的有效点；
所述半径辐射加权组件负责二次过滤无效点如何算出含有效点及无效点的区域内点集的中心点；
所述加权计算组件负责依据有效点的辐射值分别对x、y坐标进行加权运算，得出结果坐标。
2.根据权利要求1所述的一种基于无线技术的室内定位***，其特征在于，所述过滤不恰当数据组件采用的多种算法至少包括盒型图算法、队列均值算法和高斯分布算法，其中，所述盒型图算法包括以下步骤：
首先，按从小到大的顺序列出所有的数值，把所有数值的个数记为n，按顺序这样排号：X1是最小的数，X2是次小的数，直到最大的数Xn；然后，计算中位数：把数据分成两半，找到半数值大于它、一半数值小于它的点的中位数；之后，计算四分位数：把数据分为四个部分，找到一半数据的中位数即四分位数；之后，计算四分位距：计算两个分位数之间的距离即四分位距，其中，四分位距＝第3四分位数-第1四分位数；再后，计算内部范围：区分属于特定分布和分布之外的数值，其中，内部范围的上限处在高于第3四分位数和1.5倍四分位距之和的位置，下限则处在低于第1四分位数减去1.5倍四分位距的位置，即：
内部上限＝第3四分位数+1.5×四分位距
内部下限＝第1四分位数-1.5×四分位距；
所述队列均值算法是构造一个长度为n的队列，初始为空，当数据产生时，从队列末端放入，同时检查是否超出队列长度，若超出，删去队列首端数据，最后统计时取队列的平均值；
所述高斯分布算法采用高斯分布中的面积分布算法。
3.根据权利要求1所述的一种基于无线技术的室内定位***，其特征在于，所述半径辐射加权组件包括以下步骤：首先，依据信号强度正比变化构造辐射半径R，定义辐射值，每个点的辐射值初始为0；然后，对每个点做圆，进行扫描，如果圆内存在其他点，则对应的点的辐射值加权；之后，依区域内点数将辐射值小于a的无效点进行过滤，以避免极端情况，保证大部分点的有效性。
4.根据权利要求1所述的一种基于无线技术的室内定位***，其特征在于，其设置有定位精度提升组件，该组件采用RSSI进行测距方法，其无线信号传输中采用渐变模型，渐变模型的简化模型为：
为便于表达和计算，通常取d0为1m。于是可得：
[p(d)]dBm＝A-10nlg(d)，把[p(d)dBm写成RSSI的形式得到RSSI＝A-10nlg(d)；
其中，A为无线收发节点相距1m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值。
5.根据权利要求4所述的一种基于无线技术的室内定位***，其特征在于，其中，A＝-42，n＝2，测距公式为RSSI＝-42-201g(d)。
6.根据权利要求1所述的一种基于无线技术的室内定位***，其特征在于，其还包括最短路径计算组件，该组件的计算步骤为：首先，假定有x，y，z三个点，如果x到y的最短距离为Sxy，y到z的最短距离为Syz，x到z的最短距离为Sxz，如果Sxz＞Sxy+Syz，则Sxz变更为Sxy+Syz，那么做一次迭代的定义是：当前图中组合出所有的这样的三个点，都做一次这样的操作，直到所有的三个点之间都做过一次这样的操作，假定当前一共有T个节点，那么最多需要进行(T-2)次的迭代，即可求出任意两个点之间的最短距离。
7.根据权利要求6所述的一种基于无线技术的室内定位***，其特征在于，所述最短路径计算组件采用三重循环的方式，每个循环都是从0到T进行选取，最外面的循环选取y点，第二层循环选取x点，第三层循环选取z点，通过map[x][y]和map[y][z]的值更新map[x][z]，每次需要更新时，将路径也更新，直到三层循环全部结束，需要的时间复杂度T＾3，空间复杂度T＾2，即可计算出map中任何两个点的最短路径。
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