CN105933975A - 一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法 - Google Patents

一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法 Download PDF

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蔡敏敏
王玉峰
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Abstract

本发明公开了一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位***和方法，该方法分为采样和定位两个阶段。在采样阶段，将不同方向采集法和高斯滤波融合，设计了FODG采样方法，从不同方向采集WiFi信号(如东、南、西、北四个方向)，接着用高斯滤波滤除一些与信号强度均值偏差较大的信号，再均值滤波存入指纹数据库。在定位阶段，设计了AWKNN匹配方法，即在计算欧式距离时，赋不同权值给各个拥有不同信号强度的AP,接着在坐标匹配环节，按欧式距离的不同大小赋予K个近邻采样点不同的权值。本定位***(FODG采样+AWKNN匹配)相比传统WiFi指纹定位方法能够提高定位精度。

Description

一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法
技术领域
本发明涉及一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法，属于室内定位技术领域。
背景技术
随着信息技术的快速发展，基于终端的室内定位技术能为用户提供信息检索服务、室内导航服务、社区交友服务等，因此已经成为当前的热点研究领域。现有的WiFi指纹定位法定位范围广、成本低、使用灵活、无需额外硬件支持，因此已成为研究的热点。
但是，现有的WiFi指纹定位法尚存在如下问题：第一，在采样阶段，每个采样点上需要采集信号并预处理，已有的单方向采集和均值滤波的处理方式尚不够理想，导致指纹数据库不够准确，也就使后期定位精度不够理想；第二，在定位阶段，已有一些匹配方法如KNN赋予了K个近邻参考点相同权值，导致匹配精度不够理想。
而本发明能够很好地解决上面的问题。
发明内容
本发明目的在于提供了一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法，该方法分为采样和定位两个阶段。在采样阶段，将不同方向采集法和高斯滤波融合，提出了改进的采样法——FODG(Fusion of Different direction collection and Gauss Filter)，即从东、南、西、北四个不同方向采集WiFi信号，接着用高斯滤波滤除一些与信号强度均值偏差较大的信号，再均值滤波存入指纹数据库。在定位阶段，将AP加权欧式距离和WKNN法融合，提出了改进的匹配法——AWKNN(AP weighted and distanced weighted KNN)，即在计算欧式距离时，赋不同权值给各个拥有不同信号强度的AP,接着提出了距离加权的KNN(WKNN)进行坐标匹配，最终得出待测点位置坐标。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法，该方法采样阶段采用的FODG法，融合了不同发现采集法和高斯滤波法，既考虑到手机指向不同方向时信号强度的差异性，又滤除了一些与信号强度均值偏差较大的小概率信号，因此利用FODG法建立的指纹数据库相对更准确。
方法流程：
步骤1：采样阶段；
步骤1-1：利用手机终端在每个采样点上采集东、南、西、北四个方向的WiFi信号，每个方向上采集若干组信号；
步骤1-2：对这些WiFi信号进行高斯滤波，滤除一些与信号强度均值偏差较大的信号；
步骤1-3：利用均值滤波得到每个采样点的WiFi信号强度均值；
步骤1-4：将每个采样点的WiFi信号均值和对应的采样点位置信息存入数据库；
步骤2：定位阶段；
步骤2-1：手机在待定位点接收到实时WiFi指纹；
步骤2-2：将实时WiFi指纹同数据库遍历，计算AP加权的欧式距离；
步骤2-3：将AP加权的欧式距离按从小到大排序，选取数据库中欧式距离较小的前K个指纹采样点；
步骤2-4：对这K个指纹采样点进行WKNN匹配；
步骤2-5：得出待测点的位置坐标。
进一步的，本发明步骤1-2中，WiFi信号强度服从正态分布，即RSS～N(μ，σ2)，那么服从标准正态分布，即其中μ为均值，σ为标准差，取发生概率在90％以内的数据，查询标准正态分布表可得即经过高斯滤波后，移动终端WiFi的RSS保留的取值范围为(μ-1.65σ，μ+1.65σ)。
进一步的，本发明步骤1-3中，对经高斯滤波后的WiFi信号均值滤波，即取这些信号的均值。
进一步的，本发明步骤2-2中，AP加权的欧式距离为，wj表示赋予第j个AP热点的权重值。假设在采样阶段一共采集了m个采样点的WiFi指纹，记作{F1，F2，...,Fm},Fi＝(rssi1,rssi2...,rssij...rssin),其中Fi表示第i个采样点的指纹，rssij表示在第i个采样点接收到的第j个AP热点的信号强度，假设在每个采样点总共能接收到n个AP热点的信号。在定位阶段，实时待测点的信号强度数组为s＝(RSS1，RSS2...RSSj...RSSn),RSSj表示在待测点接收到的第j个AP热点的信号强度。
进一步的，本发明步骤2-4中，WKNN算法在选取了K个近邻采样点后，对每个采样点的位置坐标乘以一个权值，计算这K个加权后的采样点位置坐标的和(也即加权求平均)，作为定位坐标，即式中，(x,y)为***得出的定位坐标，(xi,yi)为第i个采样点的位置坐标，wi为加权系数，di为待测点实时指纹与第i个采样点指纹的欧式距离。
有益效果：
1、本发明采样阶段采用的FODG法，融合了不同发现采集法和高斯滤波法，既考虑到手机指向不同方向时信号强度的差异性，又滤除了一些与信号强度均值偏差较大的小概率信号，因此利用FODG法建立的指纹数据库相对更准确。
2、本发明定位阶段采用的AWKNN法，融合了AP加权的欧式距离和WKNN法，既考虑到传统KNN法在计算欧式距离时赋予每个AP相同权值的弊端，又考虑到在坐标匹配时赋予K个近邻采样点的权值应有所不同，因此利用AWKNN法匹配的定位坐标更加精确。
附图说明
图1为本发明的WiFi指纹定位法示意图。
图2为本发明的***示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明创造作进一步详细说明。
如图1所示，本发明分为采样阶段和定位阶段。
采样阶段是在待定位区域预先按网格布置一定数量的采样点，利用移动设备在每个采样点采集接收到的来自不同AP热点的WiFi信号强度，连同该采样点的物理位置一起存入数据库，最终建立一个WiFi信号强度与物理位置映射的指纹数据库。假设在采样阶段一共采集了m个采样点的WiFi指纹，记作{F1，F2，...,Fm},Fi＝(rssi1,rssi2...,rssij...rssin),其中Fi表示第i个采样点的指纹，rssij表示在第i个采样点接收到的第j个AP热点的信号强度，假设在每个采样点总共能接收到n个AP热点的信号。
在定位阶段，用户持有的移动终端设备检测到待测点的WiFi信号后，与采样阶段创建的指纹数据库中的WiFi指纹进行匹配，依据一定的匹配算法，找出其中与待测点接收的WiFi信号强度指纹相似度最大的参考点，将该指纹参考点位置作为待测点位置的估计值。假设在定位阶段，实时待测点的信号强度数组为s＝(RSS1，RSS2...RSSj...RSSn),RSSj表示在待测点接收到的第j个AP热点的信号强度。
如图2所示，在采样阶段，首先在实验环境中预先布置一些采样点，利用手机终端在每个采样点上采集东、南、西、北四个方向的WiFi信号，每个方向上采集若干组信号；接着对这些WiFi信号进行高斯滤波，滤除一些与信号强度均值偏差较大的信号，取发生概率在90％以内的数据，即经过高斯滤波后，移动终端WiFi的信号强度RSS保留的取值范围为(μ-1.65σ，μ+1.65σ)；再利用均值滤波得到每个采样点的WiFi信号强度均值，将每个采样点的WiFi信号均值和对应的采样点位置信息存入数据库，至此完成采样阶段工作。
在定位阶段，手机在待定位点接收到实时WiFi指纹，将实时WiFi指纹同数据库遍历，计算AP加权的欧式距离 接着将AP加权的欧式距离按从小到大排序，选取数据库中对应的前K个指纹采样点；最后对这K个指纹采样点进行欧式距离加权的WKNN匹配，即对这K个采样点的位置坐标乘以一个权值，即加权求平均，最终得出定位坐标，即式中，(x,y)为***得出的定位坐标，(xi,yi)为第i个采样点的位置坐标，wi为加权系数，di为待测点实时指纹与第i个采样点指纹的欧式距离。

Claims (5)

1.一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1：采样阶段；
步骤1-1：利用手机终端在每个采样点上采集东、南、西、北四个方向的WiFi信号，每个方向上采集若干组信号；
步骤1-2：对这些WiFi信号进行高斯滤波，滤除一些与信号强度均值偏差较大的信号；
步骤1-3：利用均值滤波得到每个采样点的WiFi信号强度均值；
步骤1-4：将每个采样点的WiFi信号均值和对应的采样点位置信息存入数据库；
步骤2：定位阶段；
步骤2-1：手机在待定位点接收到实时WiFi指纹；
步骤2-2：将实时WiFi指纹同数据库遍历，计算AP加权的欧式距离；
步骤2-3：将AP加权的欧式距离按从小到大排序，选取数据库中欧式距离较小的前K个指纹采样点；
步骤2-4：对这K个指纹采样点进行WKNN匹配；
步骤2-5：得出待测点的位置坐标。
2.根据权利要求1所述的一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法，其特征在于，所述步骤1-2中，WiFi信号强度服从正态分布，即RSS～N(μ，σ2),那么服从标准正态分布，即其中μ为均值，σ为标准差，取发生概率在90％以内的数据，查询标准正态分布表可得即经过高斯滤波后，移动终端WiFi的RSS保留的取值范围为(μ-1.65σ，μ+1.65σ)。
3.根据权利要求1所述的一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法，其特征在于，所述步骤1-3中，对经高斯滤波后的WiFi信号均值滤波，即取这些信号的均值。
4.根据权利要求1所述的一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法，其特征在于，所述步骤2-2中，AP加权的欧式距离为，wj表示赋予第j个AP热点的权重值，假设在采样阶段一共采集了m个采样点的WiFi指纹，记作{F1，F2，…,Fm},Fi＝(rssi1,rssi2…,rssij…rssin),其中Fi表示第i个采样点的指纹，rssij表示在第i个采样点接收到的第j个AP热点的信号强度，假设在每个采样点总共能接收到n个AP热点的信号，在定位阶段，实时待测点的信号强度数组为s＝(RSS1，RSS2…RSSj...RSSn),RSSj表示在待测点接收到的第j个AP热点的信号强度。
5.根据权利要求1所述的一种基于WiFi指纹的精度改善的室内定位方法，其特征在于，所述步骤2-4中，WKNN算法在选取了K个近邻采样点后，对每个采样点的位置坐标乘以一个权值，计算这K个加权后的采样点位置坐标的和，即加权求平均，作为定位坐标，即式中，(x,y)为***得出的定位坐标，(xi,yi)为第i个采样点的位置坐标，wi为加权系数，di为待测点实时指纹与第i个采样点指纹的欧式距离。
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