CN106993319A - 一种实现gnss和wifi***无缝垂直切换的算法 - Google Patents

Abstract

本发明是提供一种基于模糊神经网络算法来实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法，来达到两个不同的定位***相互融合，实现无缝切换室内外定位导航的目的。本发明包括以下步骤：主要定位信息的获取，基于接收信号的切换触发，基于模糊神经网络控制的切换算法判决。本发明的有益效果是：克服了室外时WIFI定位的精确度下降，而室内时GNSS信号可能会发生中断对用户提供错误定位信息的不足，可以使美国GPS、俄罗斯Glonass、欧盟Galileo和中国的北斗卫星在室内、室外以及地下、地表等环境中，在卫星定位、导航应用技术定位方面迈进一大步。同时，在我国军事用途、国际反恐、隧道检测等领域都有广泛的用途。

Description

一种实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法

技术领域

本发明属于卫星定位、导航应用技术领域，具体涉及一种基于模糊神经网络算法来实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法。

背景技术

目前，随着科学技术的不断进步，人们对位置信息的需求量越来越大，不论是军事用途、飞机导航、舰艇船只、抗震救灾、国际反恐还是隧道检测等领域都需要在定位中得到快速、准确的信息。而技术进步为室外和室内区域提供了基于本地化服务(LBS)的机会，LBS通过对用户位置信息的获取，及时有效的推送周边环境中有用信息资源。

GNSS(Global Navigation Satellite System)全称是全球导航卫星***，是一个多层面、多模式、多***的复杂组合***。它泛指所有的卫星导航***，包括全球的、区域的和增强的，如美国的GPS卫星导航***、俄罗斯的Glonass卫星导航***、欧洲的Galileo卫星导航***、中国的北斗卫星导航***，以及一系列相关的辅助导航增强***，如美国广域增强***(WAAS，)、欧洲的EGNOS静地导航重叠***(EGNOS，)和日本的MSAS多功能运输卫星增强***(MSAS，)等，还包括目前正在建设的和未来要建设的其他卫星导航***。

WIFI技术是一种短程无线传输技术，在百米范围内能够很好支持互联网接入的无线电信号，属于IEEE 802.11x标准。WIFI技术是采用SS技术(Spread Spectrum，展频)，具有很强的抗干扰能力，SS技术以前一直被应用到美军军方通信当中，用来对抗电子干扰的一类通信技术。目前最常用的有四种展频技术：TH-SS(跳时展频)、DS-SS(直接序列展频)、FH-SS(调频展频)和C-SS(连续波调频)。WIFI本身是不能实现定位，而是通过测量接入点AP发出的信号强度来对用户端的位置进行定位。目前，基于WIFI定位技术的算法主要分为两类，一种是通过将测量的信号强度(RSSI)转化为距离测量值。AP的位置坐标已知，利用三角定位法来计算用户的位置。另一种通过位置指纹进行定位。其根本思想是在实际环境中在参考点处测量其接收信号强度并建立信号强度数据库，当进行定位时，目标接收机接收到的信号强度与数据库进行比对，找到数据库中最接近该目标的参考点并将其作为目标的估计位置。在WIFI***中，节点AP类似于无线通信网中的基站，是通过射频RF(RadioFrequency)信号来进行无线局域网中信号的传输和通信。并且信号具有很强的穿透力，可以穿过墙体、家具等障碍物，因此使得WIFI成为室内技术研究首选的热点技术之一。

在国外，实现无缝定位技术在一定程度上是通过对Guttorm R.Opshaug和PerEnge教授发表的论文，提出了选用混合GPS和UWB来实现无缝定位，通过加入冗余信息来提高定位精度，还有墨尔本大学、卡尔加里大学等提出许多无缝定位算法，但是由于定位技术本身所存在的问题和应用场景范围，没办法形成市场化，只是出于实验仿真阶段。在国内，现在有很多国内高校和科研所在对室内外无缝定位进行理论和实际应用的研究。清华大学在对无缝定位算法的研究中提出基于粒子滤波和卡尔曼滤波的自适应加权融合算法，融合了异构但互补的3种定位技术，平均定位误差分别减小52％和63％，可以进行无缝定位。南昌大学提出无缝定位***用两个模块来进行定位的方式，IMU/GPS组合导航***和IMU/ZigBee组合导航***，通过实验对得到数据进行分析看出，在室外进行GPS定位和室内辅助ZigBee定位的混合***中，解算出来的位置误差较小。在没有这两个定位技术的情况下只使用惯性导航定位出来的结果误差最大在16米左右，整个误差均值在2米左右，基本上满足定位要求。北京邮电大学使用***移动通信***中的技术LTE，和WIFI无线网络异构环境下进行切换算法研究，对异构无线网络的切换算法进行研究分析，根据模糊逻辑控制理论，提出基于模糊逻辑的新型垂直切换算法，减少切换次数，降低了通话间阻塞和丢包率。尽管如此，国内外对GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法研究还都存在一些局限性。

对于室外全球导航卫星***(GNSS)，其缺点是：由于它的局限性，在室内不能很好的接收到卫星信号而无法进行定位，尤其是在城市较繁华的商业区或者高楼林立的区域，由于GNSS接收器不能及时接收到数量足够多的GNSS定位卫星，则会在待测区域出现一些信号临界域，如高楼矗立的地方、建筑物内部，地铁区域等。当用户处在这类区域当中，还有可能会受到各种信号的干扰，如接收到电磁波或者WLAN信号等，都会造成对室外定位的影响。

利用全球导航卫星***来实现对室外的良好定位，目前美国、俄罗斯、欧盟和中国都相继开始发展全球卫星定位***，在不久的将来，对于室外定位的精确度将更好；室内WIFI定位技术由于无线局域网的迅速发展，对于大中型城市都已经铺设WIFI覆盖，且成本低，传输数据快、定位精确度高、便捷等优势成为室内定位首选技术。利用这两者各自的优点用于无缝导航当中，将这两个不同的定位***相融合，实现室内外无缝定位切换，就成为本发明要解决室内外定位导航问题的关键所在。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种基于模糊神经网络算法来实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法，来达到两个不同的定位***相互融合，实现无缝切换室内外定位导航的目的。

本发明是通过以下技术方案来实现的：

一种实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法，包括以下步骤：主要定位信息的获取，基于接收信号的切换触发，基于模糊神经网络控制的切换算法判决。

进一步地，所述的主要定位信息的获取，当用户处在室外环境中时，使用GPS来进行定位，并且搜索到的卫星颗数要大于等于4，才能被认为满足定位条件。当用户处在室内环境中时，移动终端无法接收到GPS信号，则使用WIFI来进行定位。将接收到三个以上AP的信号强度大于门限值作为定位的条件。通常来说，信号强度在-75dBm以上的属于比较好的信号。由于室内环境复杂，噪声、多径效应等因素，对于测量距离和真实距离会有比较大的差距。同时，也可以根据定位的误差来判断模型的准确性和设置的门限值合理性。采用指纹定位方式时，移动终端处在指纹区域时，这样就表示满足定位要求，可以进行定位。当用户处在室内外重叠区域时，采用所述分析指纹定位的四种情况来进行相应切换，对处于重叠区域的用户作出位置定位，实现室内外无缝定位的目的。

进一步地，所述的基于接收信号的切换触发，在移动端从室外环境向室内环境移动时，可以接收到三个以上AP信号都在门限值以上时，可以认为满足三角定位条件，进行开始的切换触发。同样，移动端从室内环境向室外环境移动时，搜索到的卫星数量满足定位基本条件，则开始发生触发。但是，室内采用指纹定位技术时，用指纹定位近邻算法来得到用户的距离，而得到的信号强度的欧几里德距离就是接收信号强度门限值的一种表现形式。在室外时，GPS可以搜索到的卫星数量则是作为接受信号强度门限值的表现形式。其次，为了防止发生“乒乓效应”现象出现，可以在***中加入迟滞电平、驻留时间和移动终端运动趋势等参数。

进一步地，所述的基于模糊神经网络控制的切换算法判决，将模糊神经网络引入到垂直切换判决过程中，利用其强大的模糊推理及自学能力智能的做出切换判断。而在切换过程中设定相对应的门限值是非常重要的一项工作，是关系到切换策略和算法好坏的一个重要指标。对于定位***相互切换来说，信号强度RSS是一个最基本的参考量，只是针对不同的定位算法及不同的定位***间的一个表现形式。对于GPS定位来说，卫星对于移动终端来说比较远，其接收信号的强度值相对比较稳定，所以可以根据接收到的卫星数量形式来表示，对于WIFI定位当中的三角定位算法来说，是根据信号强度RSS来进行距离的解算，然后利用三角方法来得到位置，它是利用AP接收到的三个以上信号强度在-75dBm左右的平均信号强度来作为参考量。对于WIFI定位当中的室内指纹定位算法来说，它是根据移动设备在指纹区域得到的信号强度欧几里德距离来进行定位，即将信号强度计算得到的最小欧几里德距离来判断来当做信号强度RSS的另一个判断形势。再根据用户的使用习惯来说，定位***中用户最关心的是定位精度的准确性，这也是衡量定位***好坏最重要的指标。而在所述的定位算法当中，定位精度也是作为一个重要的参数存在的。GPS信号稳定度较WIFI信号高，可能在室内外不同环境切换时会发生抖动，将移动终端接收到的信号稳定度也作为衡量的参数。

算法的流程分为四个部分：切换判决触发、预判决、模糊神经网络切换控制、切换判决。

(1)切换判决触发

切换判决触发使用的就是基于接收信号和用户运动趋势的切换触发。采用接收到信号强度的欧几里德距离和卫星数量来判断是否进行切换，同时设立门限值来确定是否要进行切换。

第一步：根据接收到的卫星数量和信号强度判断是否需要触发垂直切换算法。

第二步：在触发切换时，将参数输入到预判决当中，若可以进行明确的切换判决，则直接输出判断结果，不再进行后面步骤；若无法进行切换判决，则对接收到的参数进行处理，进行后面的模糊神经网络切换控制的处理。

第三步：切换判决根据模糊神经网络(FNN)切换控制输出判断结果选择出使用的定位***进行定位。

(2)预判决

在模糊神经网络切换控制之前加入预判断是为了缓解***处理的复杂度，减小***消耗内存消耗。本发明主要是选取卫星数量和接收到的信号强度作为预判断参数。

若接收到的卫星数量n大于预设的门限值k则进行GPS定位，若接收到的信号强度大于预设门限值Q则进行WIFI定位，若卫星数量或者接收信号强度小于预设的门限值时，则将得到的参数输入到后续模糊神经网络当中进行切换控制处理。

(3)模糊神经网络切换控制

第一层是输入层，输入参数为卫星数量n和接收信号强度Q。

第二层是隶属度函数层，主要是对上层的输入值进行模糊化处理。模糊化就是对数据进行模糊变量处理，比如信号强度是垂直切换的一个参数，但是设备的成本和电池等因素的参数也可以作为一个输入参数来影响垂直切换。模糊集合由不同的隶属度函数组成，和数字集合不同，模糊集合当中，每一个值只有全部满足隶属度时，所得到的值才能成为一个集合。通过将得到的参数值映射到隶属度函数当中，能够得到相对应的隶属度函数值。而对于隶属度函数的表示方法，一般采用隶属度的直线或者曲线来定义数据和数值的。

采用比较常见的梯形和三角形结合形势。将隶属度函数分为五个等级的子集：A、B、C、D、E，X_min和X_max分别表示选择的数据量测量的最小值和最大值，X1、X2、X3对应定义的模糊集合取值范围，每个子集当中都有对应的隶属度函数λ_i，得到的隶属度函数表达式为：

λ_i＝[λ_A，λ_B，λ_C，λ_D，λ_E]_i

其中i表示算法当中需要模糊化的参数，每个参数的隶属度函数表示如下：

(3.1)接收的平均场强：在平均场强的接收隶属度函数中，x轴表示接收到三个以上信号强度为-75dBm的RSS平均值，y轴表示不同场强值对应的隶属度函数，与x轴的交点从原点向右定义为[-65，-55，-45，-35，-25]，假设移动端接收到的平均信号强度为-45dBm，则对应的隶属度函数矢量为[0，0，1，0，0]。

(3.2)接收卫星数量：卫星数量的隶属度函数，x轴表示接收到卫星数量，y轴表示卫星数量的隶属度函数，根据软件测量出来的卫星情况，将不同的卫星数量对应的隶属度函数从原点向右定义为[4，5，6，7，8]，假设移动端接收到卫星数量为5颗，则对应的隶属度函数矢量为[0，1，0，0，0]。

(3.3)最小信号强度欧几里德距离：移动端在指纹区域的参考点最小欧几里德距离隶属度函数中，x轴表示最小信号强度的欧几里德距离，y轴表示其隶属度函数，与对应的最小信号强度欧几里德距离从原点向右定义为[0，2，4，6，8]，假设移动端在某一时间段计算出的欧几里德距离为5，则对应的隶属度函数矢量为[0，0，0.5，0.5，0]。

(3.4)定位误差：定位误差的隶属度函数当中，x轴表示定位误差值，y轴表示定位误差的隶属度函数，而目前GPS在定位过程中，其定位误差在10米左右，WIFI定位***在室内使用时定位误差在2米左右，将定位误差所对应的隶属度函数向右定义为[0，4，8，12，16]，不同的定位误差会对应不同的隶属度函数值。

(3.5)移动端接收信号的稳定性：GPS卫星相对于其他定位离地面较远，故其对用户来讲相对比较稳定。在室内环境当中，噪声、多径效应、墙体等因素，对于WIFI***定位测量距离和真实距离会有比较大的差距。

第三层为模糊规则层。

通过上面将各个参数隶属度函数之后，再执行一次模糊操作，相当于将输入进来的多个参数隶属度函数值乘积。该输出值就是相应的节点适应度值。用数学公式1表示如下：

α_ij是接收到j***的第i个参数值，α_max、α_min分别为j***中i参数值在应用程序中表示的最大门限值和最小门限值。

第四层为输出层。该层为每个规则节点适应度值α_ij添加一个连接权值β_ij，目的是将矢量值转换成合适的可以进行***切换的单一值进行判断，基本思想是根据各个参数在***中所占的重要程度，进行加权。建立代价函数，选择函数值最高的***进行切换，假设当前***的函数值高，就不进行切换。用数学公式2表达如下：

Score_j为j***的定位目标函数值，α_ij表示j***中规则节点适应度值，通过第三层输出得到。β_ij为连接权值，且满足集合权值之和为1。

经过多次实验验证，最后得到加权矢量定义公式为：

β_j＝[β₁，β₂，β₃]_j＝[0.8，0.1，0.1]

β₁相当于卫星数量或者平均信号强度RSS或者信号强度的最小欧几里德距离的权重值，β₂定位精度的权重值，β₃接收信号强度稳定性权重值。

(4)切换判决

发生切换主要产生在GPS和WIFI信号重叠区域，初始阶段，移动终端开启并接收参数，两个定位***同时工作。通过模糊神经算法及目标函数的计算，判断初始定位***。若移动设备初始定位为GPS***时，下一步判断是否满足WIFI的定位条件，在算法中引入一个驻留时间计时器，切换触发时开始计时，如果在设定的时间限制内，触发条件满足，则执行切换，否则返回重新进行判断。同样，若移动设备初始定位为WIFI***时，下一步判断接收到的卫星数量是否满足GPS定位条件，引入驻留时间计时器，在时间限制内满足触发条件则切换，否则返回重新进行判断。

根据接收到的卫星数量或者信号强度的变化情况，可以基本判断出移动端的运动趋势，然后将接收到的各个参数输入到模糊神经网络的切换算法当中，经过所述提到的模糊化准则和简单加权，得到***的函数值。假如当前定位***的函数值大于待切换定位***，则不进行切换处理，假如当前定位***的函数值小于待切换定位***时，则进行切换。

对于AP部署，基于信号欧几里德距离的AP的最优化部署原理，总体分为两步：第一步，在给定的WIFI室内环境当中，考虑实际空间大小和布局，确定信号的传输特性后，再根据其特性来确定AP数目。第二步，确立数目之后，对这些AP的位置进行分布规划。在室内环境当中，明确AP数目时，先需要预设阈值S，阈值的大小可以直接影响AP的数目多少。对AP的数目不断增多，通过计算出不同数量下的AP所部署中的测试点与邻近的参考点之间的信号欧几里德距离平均值，取其最大值再与设定的阈值S做比较，得出比阈值S大的最小AP数目，这就是在此环境当中最佳的AP部署数目。明确AP最佳位置时，不但要对参考点中信号欧几里德距离平均值最大，还要使得所有的参考点定位的误差可以在一定范围之内。两个步骤用数学方法表示如下：

使得各个参考点的平均信号欧几里德距离与标准差f₂达到最大，得到AP最佳位置，从而确保室内区域当中各个参考点的定位性能都可以相差不大，得到比较高的定位精度。

本发明的有益效果是：

1、针对GNSS与WIFI应用范围日益广泛的卫星定位和导航技术，提出了一种基于模糊神经网络算法来实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法，克服了当用户移动到室外时WIFI定位的精确度下降，而当用户在室内时GNSS信号可能会发生中断；当GNSS和WIFI并用时会产生大量的更新数据而可能导致的结果会对用户提供错误的定位信息的不足。

2、本发明采用了一种有别于传统算法的优化算法，实施所述一种实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法后，可以使GNSS常用的四大卫星定位、导航应用技术的美国GPS、俄罗斯Glonass、欧盟Galileo和中国的北斗卫星在室内、室外以及地下、地表等环境中，可以融合不同定位技术实现不同定位环境中的无缝覆盖，在不同情况下确保定位技术的平滑切换和减小“乒乓效应”的发生，也可以说是全球GNSS卫星定位、导航***的进一步扩展和延伸。可促进美国、俄罗斯、欧盟和中国在卫星定位、导航应用技术定位方面迈进一大步。同时在我国军事用途、飞机导航、舰艇船只、抗震救灾、国际反恐、隧道检测等国防建设和民用领域都有广泛的用途。

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

附图说明

图1为本发明的切换策略图；

图2为本发明的算法流程图；

图3为本发明的预判决运行示意图；

图4为本发明的模糊神经网络结构图；

图5为本发明的隶属度-论域图；

图6为本发明的信号强度隶属度函数图；

图7为本发明的卫星数量隶属度函数图；

图8为本发明的最小信号强度欧几里德距离图；

图9为本发明的定位误差隶属度函数图；

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面结合附图对本发明的实施例进行详细阐述。

一种实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法，包括以下步骤：主要定位信息的获取，基于接收信号的切换触发，基于模糊神经网络控制的切换算法判决。图1为本发明的切换策略图。

进一步地，所述的主要定位信息的获取，当用户处在室外环境中时，使用GPS来进行定位，并且搜索到的卫星颗数要大于等于4，才能被认为满足定位条件。当用户处在室内环境中时，移动终端无法接收到GPS信号，则使用WIFI来进行定位。将接收到三个以上AP的信号强度大于门限值作为定位的条件。通常来说，信号强度在-75dBm以上的属于比较好的信号。由于室内环境复杂，噪声、多径效应等因素，对于测量距离和真实距离会有比较大的差距。同时，也可以根据定位的误差来判断模型的准确性和设置的门限值合理性。采用指纹定位方式时，移动终端处在指纹区域时，这样就表示满足定位要求，可以进行定位。当用户处在室内外重叠区域时，采用所述分析指纹定位的四种情况来进行相应切换，对处于重叠区域的用户作出位置定位，实现室内外无缝定位的目的。

进一步地，所述的基于接收信号的切换触发，在移动端从室外环境向室内环境移动时，可以接收到三个以上AP信号都在门限值以上时，可以认为满足三角定位条件，进行开始的切换触发。同样，移动端从室内环境向室外环境移动时，搜索到的卫星数量满足定位基本条件，则开始发生触发。但是，室内采用指纹定位技术时，用指纹定位近邻算法来得到用户的距离，而得到的信号强度的欧几里德距离就是接收信号强度门限值的一种表现形式。在室外时，GPS可以搜索到的卫星数量则是作为接受信号强度门限值的表现形式。其次，为了防止发生“乒乓效应”现象出现，可以在***中加入迟滞电平、驻留时间和移动终端运动趋势等参数。

进一步地，所述的基于模糊神经网络控制的切换算法判决，将模糊神经网络引入到垂直切换判决过程中，利用其强大的模糊推理及自学能力智能的做出切换判断。而在切换过程中设定相对应的门限值是非常重要的一项工作，是关系到切换策略和算法好坏的一个重要指标。对于定位***相互切换来说，信号强度RSS是一个最基本的参考量，只是针对不同的定位算法及不同的定位***间的一个表现形式。对于GPS定位来说，卫星对于移动终端来说比较远，其接收信号的强度值相对比较稳定，所以可以根据接收到的卫星数量形式来表示，对于WIFI定位当中的三角定位算法来说，是根据信号强度RSS来进行距离的解算，然后利用三角方法来得到位置，它是利用AP接收到的三个以上信号强度在-75dBm左右的平均信号强度来作为参考量。对于WIFI定位当中的室内指纹定位算法来说，它是根据移动设备在指纹区域得到的信号强度欧几里德距离来进行定位，即将信号强度计算得到的最小欧几里德距离来判断来当做信号强度RSS的另一个判断形势。再根据用户的使用习惯来说，定位***中用户最关心的是定位精度的准确性，这也是衡量定位***好坏最重要的指标。而在所述的定位算法当中，定位精度也是作为一个重要的参数存在的。GPS信号稳定度较WIFI信号高，可能在室内外不同环境切换时会发生抖动，将移动终端接收到的信号稳定度也作为衡量的参数。

图2为本发明的算法流程图。算法的流程分为四个部分：切换判决触发、预判决、模糊神经网络切换控制、切换判决。

(1)切换判决触发

切换判决触发使用的就是基于接收信号和用户运动趋势的切换触发。采用接收到信号强度的欧几里德距离和卫星数量来判断是否进行切换，同时设立门限值来确定是否要进行切换。

第一步：根据接收到的卫星数量和信号强度判断是否需要触发垂直切换算法。

第二步：在触发切换时，将参数输入到预判决当中，若可以进行明确的切换判决，则直接输出判断结果，不再进行后面步骤；若无法进行切换判决，则对接收到的参数进行处理，进行后面的模糊神经网络切换控制的处理。

第三步：切换判决根据模糊神经网络(FNN)切换控制输出判断结果选择出使用的定位***进行定位。

(2)预判决

图3为本发明的预判决运行示意图。在模糊神经网络切换控制之前加入预判断是为了缓解***处理的复杂度，减小***消耗内存消耗。本发明主要是选取卫星数量和接收到的信号强度作为预判断参数。

若接收到的卫星数量n大于预设的门限值k则进行GPS定位，若接收到的信号强度大于预设门限值Q则进行WIFI定位，若卫星数量或者接收信号强度小于预设的门限值时，则将得到的参数输入到后续模糊神经网络当中进行切换控制处理。

(3)模糊神经网络切换控制；图4为本发明的模糊神经网络结构图。

第一层是输入层，输入参数为卫星数量n和接收信号强度Q。

第二层是隶属度函数层，主要是对上层的输入值进行模糊化处理。模糊化就是对数据进行模糊变量处理，比如信号强度是垂直切换的一个参数，但是设备的成本和电池等因素的参数也可以作为一个输入参数来影响垂直切换。模糊集合由不同的隶属度函数组成，和数字集合不同，模糊集合当中，每一个值只有全部满足隶属度时，所得到的值才能成为一个集合。通过将得到的参数值映射到隶属度函数当中，能够得到相对应的隶属度函数值。而对于隶属度函数的表示方法，一般采用隶属度的直线或者曲线来定义数据和数值的。图5为本发明的隶属度-论域图。

采用比较常见的梯形和三角形结合形势。将隶属度函数分为五个等级的子集：A、B、C、D、E，X_min和X_max分别表示选择的数据量测量的最小值和最大值，X1、X2、X3对应定义的模糊集合取值范围，每个子集当中都有对应的隶属度函数λ_i，得到的隶属度函数表达式为：

λ_i＝[λ_A，λ_B，λ_C，λ_D，λ_E]_i

其中i表示算法当中需要模糊化的参数，每个参数的隶属度函数表示如下：

(3.1)接收的平均场强：图6为本发明的信号强度隶属度函数图，在平均场强的接收隶属度函数中，x轴表示接收到三个以上信号强度为-75dBm的RSS平均值，y轴表示不同场强值对应的隶属度函数，与x轴的交点从原点向右定义为[-65，-55，-45，-35，-25]，假设移动端接收到的平均信号强度为-45dBm，则对应的隶属度函数矢量为[0，0，1，0，0]。

(3.2)接收卫星数量：图7为本发明的卫星数量隶属度函数图，卫星数量的隶属度函数，x轴表示接收到卫星数量，y轴表示卫星数量的隶属度函数，根据软件测量出来的卫星情况，将不同的卫星数量对应的隶属度函数从原点向右定义为[4，5，6，7，8]，假设移动端接收到卫星数量为5颗，则对应的隶属度函数矢量为[0，1，0，0，0]。

(3.3)最小信号强度欧几里德距离：图8为本发明的最小信号强度欧几里德距离图，移动端在指纹区域的参考点最小欧几里德距离隶属度函数中，x轴表示最小信号强度的欧几里德距离，y轴表示其隶属度函数，与对应的最小信号强度欧几里德距离从原点向右定义为[0，2，4，6，8]，假设移动端在某一时间段计算出的欧几里德距离为5，则对应的隶属度函数矢量为[0，0，0.5，0.5，0]。

(3.4)定位误差：图9为本发明的定位误差隶属度函数图，定位误差的隶属度函数当中，x轴表示定位误差值，y轴表示定位误差的隶属度函数，而目前GPS在定位过程中，其定位误差在10米左右，WIFI定位***在室内使用时定位误差在2米左右，将定位误差所对应的隶属度函数向右定义为[0，4，8，12，16]，不同的定位误差会对应不同的隶属度函数值。

(3.5)移动端接收信号的稳定性：GPS卫星相对于其他定位离地面较远，故其对用户来讲相对比较稳定。在室内环境当中，噪声、多径效应、墙体等因素，对于WIFI***定位测量距离和真实距离会有比较大的差距。

第三层为模糊规则层。

通过上面将各个参数隶属度函数之后，再执行一次模糊操作，相当于将输入进来的多个参数隶属度函数值乘积。该输出值就是相应的节点适应度值。用数学公式1表示如下：

α_ij是接收到j***的第i个参数值，α_max、α_min分别为j***中i参数值在应用程序中表示的最大门限值和最小门限值。

第四层为输出层。该层为每个规则节点适应度值α_ij添加一个连接权值β_ij，目的是将矢量值转换成合适的可以进行***切换的单一值进行判断，基本思想是根据各个参数在***中所占的重要程度，进行加权。建立代价函数，选择函数值最高的***进行切换，假设当前***的函数值高，就不进行切换。用数学公式2表达如下：

Score_j为j***的定位目标函数值，α_ij表示j***中规则节点适应度值，通过第三层输出得到。β_ij为连接权值，且满足集合权值之和为1。

经过多次实验验证，最后得到加权矢量定义公式为：

β_j＝[β₁，β₂，β₃]_j＝[0.8，0.1，0.1]

β₁相当于卫星数量或者平均信号强度RSS或者信号强度的最小欧几里德距离的权重值，β₂定位精度的权重值，β₃接收信号强度稳定性权重值。

(4)切换判决

发生切换主要产生在GPS和WIFI信号重叠区域，初始阶段，移动终端开启并接收参数，两个定位***同时工作。通过模糊神经算法及目标函数的计算，判断初始定位***。若移动设备初始定位为GPS***时，下一步判断是否满足WIFI的定位条件，在算法中引入一个驻留时间计时器，切换触发时开始计时，如果在设定的时间限制内，触发条件满足，则执行切换，否则返回重新进行判断。同样，若移动设备初始定位为WIFI***时，下一步判断接收到的卫星数量是否满足GPS 定位条件，引入驻留时间计时器，在时间限制内满足触发条件则切换，否则返回重新进行判断。

根据接收到的卫星数量或者信号强度的变化情况，可以基本判断出移动端的运动趋势，然后将接收到的各个参数输入到模糊神经网络的切换算法当中，经过所述提到的模糊化准则和简单加权，得到***的函数值。假如当前定位***的函数值大于待切换定位***，则不进行切换处理，假如当前定位***的函数值小于待切换定位***时，则进行切换。

对于AP部署，基于信号欧几里德距离的AP的最优化部署原理，总体分为两步：第一步，在给定的WIFI室内环境当中，考虑实际空间大小和布局，确定信号的传输特性后，再根据其特性来确定AP数目。第二步，确立数目之后，对这些AP的位置进行分布规划。在室内环境当中，明确AP数目时，先需要预设阈值S，阈值的大小可以直接影响AP的数目多少。对AP的数目不断增多，通过计算出不同数量下的AP所部署中的测试点与邻近的参考点之间的信号欧几里德距离平均值，取其最大值再与设定的阈值S做比较，得出比阈值S大的最小AP数目，这就是在此环境当中最佳的AP部署数目。明确AP最佳位置时，不但要对参考点中信号欧几里德距离平均值最大，还要使得所有的参考点定位的误差可以在一定范围之内。两个步骤用数学方法表示如下：

使得各个参考点的平均信号欧几里德距离与标准差f₂达到最大，得到AP最佳位置，从而确保室内区域当中各个参考点的定位性能都可以相差不大，得到比较高的定位精度。

本发明的有益效果是：

1、针对GNSS与WIFI应用范围日益广泛的卫星定位和导航技术，提出了一种基于模糊神经网络算法来实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法，克服了当用户移动到室外时WIFI定位的精确度下降，而当用户在室内时GNSS信号可能会发生中断；当GNSS和WIFI并用时会产生大量的更新数据而可能导致的结果会对用户提供错误的定位信息的不足。

2、本发明采用了一种有别于传统算法的优化算法，实施所述一种实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法后，可以使GNSS常用的四大卫星定位、导航应用技术的美国GPS、俄罗斯Glonass、欧盟Galileo和中国的北斗卫星在室内、室外以及地下、地表等环境中，可以融合不同定位技术实现不同定位环境中的无缝覆盖，在不同情况下确保定位技术的平滑切换和减小“乒乓效应”的发生，也可以说是全球GNSS卫星定位、导航***的进一步扩展和延伸。可促进美国、俄罗斯、欧盟和中国在卫星定位、导航应用技术定位方面迈进一大步，同时在我国军事用途、飞机导航、舰艇船只、抗震救灾、国际反恐、隧道检测等国防建设和民用领域都有广泛的用途。

以上例举仅仅是对本发明的举例说明，并不构成对本发明的保护范围的限制，凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。

Claims (4)

1.一种实现GNSS和WIFI***无缝垂直切换的算法，其特征在于包括以下步骤：主要定位信息的获取，基于接收信号的切换触发，基于模糊神经网络控制的切换算法判决。

2.根据权利要求1所述的主要定位信息的获取，其特征在于：当用户处在室外环境中时，使用GPS来进行定位，并且搜索到的卫星颗数要大于等于4，才能被认为满足定位条件。当用户处在室内环境中时，移动终端无法接收到GPS信号，则使用WIFI来进行定位。将接收到三个以上AP的信号强度大于门限值作为定位的条件。通常来说，信号强度在-75dBm以上的属于比较好的信号。由于室内环境复杂，噪声、多径效应等因素，对于测量距离和真实距离会有比较大的差距。同时，也可以根据定位的误差来判断模型的准确性和设置的门限值合理性。采用指纹定位方式时，移动终端处在指纹区域时，这样就表示满足定位要求，可以进行定位。当用户处在室内外重叠区域时，采用所述分析指纹定位的四种情况来进行相应切换，对处于重叠区域的用户作出位置定位，实现室内外无缝定位的目的。

3.根据权利要求1所述的基于接收信号的切换触发，其特征在于：在移动端从室外环境向室内环境移动时，可以接收到三个以上AP信号都在门限值以上时，可以认为满足三角定位条件，进行开始的切换触发。同样，移动端从室内环境向室外环境移动时，搜索到的卫星数量满足定位基本条件，则开始发生触发。但是，室内采用指纹定位技术时，用指纹定位近邻算法来得到用户的距离，而得到的信号强度的欧几里得距离就是接收信号强度门限值的一种表现形式。在室外时，GPS可以搜索到的卫星数量则是作为接受信号强度门限值的表现形式。其次，为了防止发生“乒乓效应”现象出现，可以在***中加入迟滞电平、驻留时间和移动终端运动趋势等参数。

4.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络控制的切换算法判决，其特征在于：将模糊神经网络引入到垂直切换判决过程中，利用其强大的模糊推理及自学能力智能的做出切换判断。而在切换过程中设定相对应的门限值是非常重要的一项工作，是关系到切换策略和算法好坏的一个重要指标。对于定位***相互切换来说，信号强度RSS是一个最基本的参考量，只是针对不同的定位算法及不同的定位***间的一个表现形式。对于GPS定位来说，卫星对于移动终端来说比较远，其接收信号的强度值相对比较稳定，所以可以根据接收到的卫星数量形式来表示，对于WIFI定位当中的三角定位算法来说，是根据信号强度RSS来进行距离的解算，然后利用三角方法来得到位置，它是利用AP接收到的三个以上信号强度在-75dBm左右的平均信号强度来作为参考量。对于WIFI定位当中的室内指纹定位算法来说，它是根据移动设备在指纹区域得到的信号强度欧几里得距离来进行定位，即将信号强度计算得到的最小欧几里得距离来判断来当做信号强度RSS的另一个判断形势。再根据用户的使用习惯来说，定位***中用户最关心的是定位精度的准确性，这也是衡量定位***好坏最重要的指标。而在所述的定位算法当中，定位精度也是作为一个重要的参数存在的。GPS信号稳定度较WIFI信号高，可能在室内外不同环境切换时会发生抖动，将移动终端接收到的信号稳定度也作为衡量的参数。

算法的流程分为四个部分：切换判决触发、预判决、模糊神经网络切换控制、切换判决。

(1)切换判决触发

切换判决触发使用的就是基于接收信号和用户运动趋势的切换触发。采用接收到信号强度的欧几里得距离和卫星数量来判断是否进行切换，同时设立门限值来确定是否要进行切换。

第一步：根据接收到的卫星数量和信号强度判断是否需要触发垂直切换算法。

第二步：在触发切换时，将参数输入到预判决当中，若可以进行明确的切换判决，则直接输出判断结果，不再进行后面步骤；若无法进行切换判决，则对接收到的参数进行处理，进行后面的模糊神经网络切换控制的处理。

第三步：切换判决根据模糊神经网络(FNN)切换控制输出判断结果选择出使用的定位***进行定位。

(2)预判决

在模糊神经网络切换控制之前加入预判断是为了缓解***处理的复杂度，减小***消耗内存消耗。本发明主要是选取卫星数量和接收到的信号强度作为预判断参数。

若接收到的卫星数量n大于预设的门限值k则进行GPS定位，若接收到的信号强度大于预设门限值Q则进行WIFI定位，若卫星数量或者接收信号强度小于预设的门限值时，则将得到的参数输入到后续模糊神经网络当中进行切换控制处理。

(3)模糊神经网络切换控制

第一层是输入层，输入参数为卫星数量n和接收信号强度Q。

第二层是隶属度函数层，主要是对上层的输入值进行模糊化处理。模糊化就是对数据进行模糊变量处理，比如信号强度是垂直切换的一个参数，但是设备的成本和电池等因素的参数也可以作为一个输入参数来影响垂直切换。模糊集合由不同的隶属度函数组成，和数字集合不同，模糊集合当中，每一个值只有全部满足隶属度时，所得到的值才能成为一个集合。通过将得到的参数值映射到隶属度函数当中，能够得到相对应的隶属度函数值。而对于隶属度函数的表示方法，一般采用隶属度的直线或者曲线来定义数据和数值的。

采用比较常见的梯形和三角形结合形势。将隶属度函数分为五个等级的子集：A、B、C、D、E，X_min和X_max分别表示选择的数据量测量的最小值和最大值，X1、X2、X3对应定义的模糊集合取值范围，每个子集当中都有对应的隶属度函数λ_i，得到的隶属度函数表达式为：

λ_i＝[λ_A，λ_B，λ_C，λ_D，λ_E]_i

其中i表示算法当中需要模糊化的参数，每个参数的隶属度函数表示如下：

(3.1)接收的平均场强：在平均场强的接收隶属度函数中，x轴表示接收到三个以上信号强度为-75dBm的RSS平均值，y轴表示不同场强值对应的隶属度函数，与x轴的交点从原点向右定义为[-65，-55，-45，-35，-25]，假设移动端接收到的平均信号强度为-45dBm，则对应的隶属度函数矢量为[0，0，1，0，0]。

(3.2)接收卫星数量：卫星数量的隶属度函数，x轴表示接收到卫星数量，y轴表示卫星数量的隶属度函数，根据软件测量出来的卫星情况，将不同的卫星数量对应的隶属度函数从原点向右定义为[4，5，6，7，8]，假设移动端接收到卫星数量为5颗，则对应的隶属度函数矢量为[0，1，0，0，0]。

(3.3)最小信号强度欧几里得距离：移动端在指纹区域的参考点最小欧几里得距离隶属度函数中，x轴表示最小信号强度的欧几里得距离，y轴表示其隶属度函数，与对应的最小信号强度欧几里得距离从原点向右定义为[0，2，4，6，8]，假设移动端在某一时间段计算出的欧几里得距离为5，则对应的隶属度函数矢量为[0，0，0.5，0.5，0]。

(3.4)定位误差：定位误差的隶属度函数当中，x轴表示定位误差值，y轴表示定位误差的隶属度函数，而目前GPS在定位过程中，其定位误差在10米左右，WIFI定位***在室内使用时定位误差在2米左右，将定位误差所对应的隶属度函数向右定义为[0，4，8，12，16]，不同的定位误差会对应不同的隶属度函数值。

(3.5)移动端接收信号的稳定性：GPS卫星相对于其他定位离地面较远，故其对用户来讲相对比较稳定。在室内环境当中，噪声、多径效应、墙体等因素，对于WIFI***定位测量距离和真实距离会有比较大的差距。

第三层为模糊规则层。

通过上面将各个参数隶属度函数之后，再执行一次模糊操作，相当于将输入进来的多个参数隶属度函数值乘积。该输出值就是相应的节点适应度值。用数学公式1表示如下：

${\mathrm{\α}}_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\α}}_{ij}\≥{\mathrm{\α}}_{max}\\ \frac{{\mathrm{\α}}_{max}-{\mathrm{\α}}_{ij}}{{\mathrm{\α}}_{max}-{\mathrm{\α}}_{min}},& {\mathrm{\α}}_{min}\≤{\mathrm{\α}}_{ij}\≤{\mathrm{\α}}_{max}\\ 1,& {\mathrm{\α}}_{ij}\≤{\mathrm{\α}}_{min}\end{array}\right.---\left(1\right)$

α_ij是接收到j***的第i个参数值，α_max、α_min分别为j***中i参数值在应用程序中表示的最大门限值和最小门限值。

第四层为输出层。该层为每个规则节点适应度值α_ij添加一个连接权值β_ij，目的是将矢量值转换成合适的可以进行***切换的单一值进行判断，基本思想是根据各个参数在***中所占的重要程度，进行加权。建立代价函数，选择函数值最高的***进行切换，假设当前***的函数值高，就不进行切换。用数学公式2表达如下：

${\mathrm{Score}}_j=\underset{i}{\Σ}{\mathrm{\β}}_{ij}\·{\mathrm{\α}}_{ij}---\left(2\right)$

Score_j为j***的定位目标函数值，α_ij表示j***中规则节点适应度值，通过第三层输出得到。β_ij为连接权值，且满足集合权值之和为1。

经过多次实验验证，最后得到加权矢量定义公式为：

β_j＝[β₁，β₂，β₃]_j＝[0.8，0.1，0.1]

β₁相当于卫星数量或者平均信号强度RSS或者信号强度的最小欧几里得距离的权重值，β₂定位精度的权重值，β₃接收信号强度稳定性权重值。

(4)切换判决

发生切换主要产生在GPS和WIFI信号重叠区域，初始阶段，移动终端开启并接收参数，两个定位***同时工作。通过模糊神经算法及目标函数的计算，判断初始定位***。若移动设备初始定位为GPS***时，下一步判断是否满足WIFI的定位条件，在算法中引入一个驻留时间计时器，切换触发时开始计时，如果在设定的时间限制内，触发条件满足，则执行切换，否则返回重新进行判断。同样，若移动设备初始定位为WIFI***时，下一步判断接收到的卫星数量是否满足GPS定位条件，引入驻留时间计时器，在时间限制内满足触发条件则切换，否则返回重新进行判断。

根据接收到的卫星数量或者信号强度的变化情况，可以基本判断出移动端的运动趋势，然后将接收到的各个参数输入到模糊神经网络的切换算法当中，经过所述提到的模糊化准则和简单加权，得到***的函数值。假如当前定位***的函数值大于待切换定位***，则不进行切换处理，假如当前定位***的函数值小于待切换定位***时，则进行切换。

对于AP部署，基于信号欧几里得距离的AP的最优化部署原理，总体分为两步：第一步，在给定的WIFI室内环境当中，考虑实际空间大小和布局，确定信号的传输特性后，再根据其特性来确定AP数目。第二步，确立数目之后，对这些AP的位置进行分布规划。在室内环境当中，明确AP数目时，先需要预设阈值S，阈值的大小可以直接影响AP的数目多少。对AP的数目不断增多，通过计算出不同数量下的AP所部署中的测试点与邻近的参考点之间的信号欧几里得距离平均值，取其最大值再与设定的阈值S做比较，得出比阈值S大的最小AP数目，这就是在此环境当中最佳的AP部署数目。明确AP最佳位置时，不但要对参考点中信号欧几里得距离平均值最大，还要使得所有的参考点定位的误差可以在一定范围之内。两个步骤用数学方法表示如下：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{p}{\min }\left\{\underset{\mathrm{\α}}{\max }{f}_1\left(p\right)\right\}\≥S\\ f_1\left(p\right)=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{d}}_i\\ {\stackrel{\‾}{d}}_i=\underset{j\∈N\left(i\right)}{\mathrm{\Σ}}\left|\right|{\stackrel{\‾}{RSS}}_i-{\stackrel{\‾}{RSS}}_j|{|}_2/length\left(N\right)\\ \mathrm{\α}=\{(X_1,Y_1),(X_2,Y_2),\mathrm{...},(X_p,Y_p)\}\end{array}\right.$

$\max f_2=f_1-{\[\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{({\stackrel{\‾}{d}}_i-f_1)}^2\]}^{1/2}$

使得各个参考点的平均信号欧几里得距离与标准差f₂达到最大，得到AP最佳位置，从而确保室内区域当中各个参考点的定位性能都可以相差不大，得到比较高的定位精度。