CN108196246B - 基于关联数据挖掘的医疗***室内定位误差矫正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数据挖掘和信号定位识别技术领域,公开了一种基于关联数据挖掘的医疗***室内定位误差矫正方法。本发明具体实现首先进行部署,然后进行定位;具体的:所述的部署是对一个单层、m个AP的建筑物进行测量和计算,获得该建筑物的信号特征数据,所述的AP为热点,所述的定位是指用户确定自身当前所在最接近的测量点point(i)的编号。本发明根据信号矢量不同维度的漂移程度对信号源划分区域边界,并考虑同一区域内不同信号源漂移幅度的一致性来识别可能存在的障碍物移动情况。在医疗***这样的可移动障碍物较多的场景中,可以使障碍物附近的定位误差从10米以上下降到5米左右,有效提高了定位精度。
Description
技术领域
本发明属于数据挖掘和信号定位识别技术领域,具体涉及一种基于关联数据挖掘的医疗***室内定位误差矫正方法。
背景技术
随着无线网络技术的飞速发展和人们对定位服务需求的日益增多,无线定位技术得到越来越多的关注。GPS(Global Position System,全球定位***)是20世纪70年代由美国研制的以为陆、海、空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务为目的的空间卫星导航定位***。对于信号到达较为容易的开阔的室外环境,GPS可以提供高精度的定位信息。而对于室内环境,由于建筑物本身的遮挡以及建筑物内部结构包括墙壁、门窗、各种摆设和实时变化的人员走动,使得在室内环境中接收到的GPS信号极其微弱,无法从中获得定位所需的有效信息,因此需要考虑建立一种室内的定位***,为日益增长的室内定位需求提供可靠的定位信息。
目前,可以用来作为室内定位的无线信号主要包括WiFi和蓝牙,WiFi 或者蓝牙AP(Access Point,无线接入点,即热点)周期性发出广播信号,可以用作定位。在室内空间内部署无线接入点A和B之后,在测量点1的位置可以测量到A的信号强度为-69,B的信号强度为-82,构成信号强度矢量 [-69,-82]。同样,在测量点2的位置分别测量到A和B的强度为-74和-72,构成信号强度矢量[-74,-72]。对图中所有的测量点上对A和B的信号强度进行测量,获得所有测量点的信号强度矢量,便生成了该区域的信号指纹地图。用户所持手机在当前位置测到的A和B的信号强度分别为-73和-75,即当前位置的信号强度矢量[-73,-75]。设sqr()为开平方函数,则根据矢量距离计算公式得到其与A点的信号强度矢量距离为:
S(测量点1)=sqr((-73+74)2+(-75+72)2)=3.16
S(测量点2)=sqr((-73+69)2+(-75+82)2)=8.06
由此可知,用户当前所在的位置更接近于测量点1。由此可知,在定位时将实际测量得到的信号强度与整个指纹地图进行匹配,找到与之最为相似的测量点,即为当前所在的近似位置。
医疗***是室内定位的重要应用场景之一。在医疗***中,由于手术室等大型的移门、屏风等可移动障碍物的存在,严重影响定位的精度。在有障碍物时,信号穿过障碍物后会产生指数级的衰减,没有障碍物时信号的衰减则跟AP的距离相关。如果在测试并绘制信号指纹地图的时候与实际定位的时候障碍物产生了变化,那么同一位置的信号矢量会发生较大的改变,严重影响定位的精度。由于障碍物的大小和位置多种多样,目前尚没有较好的方法避免或者解决这一问题。
发明内容
本发明的目的就是针对大型医疗机构室内空间可移动障碍物较多的情况,提出一种基于关联数据挖掘的医疗***室内定位误差矫正方法。本发明根据信号矢量不同维度的漂移程度对信号源划分区域边界,并考虑同一区域内不同信号源漂移幅度的一致性来识别可能存在的障碍物移动情况。
本发明方法的主要思想是:由于障碍物通常在一直线上,因此AP和测量点在障碍物不同侧的,信号会有较大幅度的改变。例如在测量信号指纹地图时存在障碍物而实际定位时障碍物消失,那么障碍物另一侧的AP在实际定位时接收到的信号要远远强于绘制时的强度。而与测量点在障碍物同一侧的AP,其信号改变幅度极小。反之,如果测量信号指纹地图时不存在障碍物而实际定位时出现障碍物,那么障碍物另一侧的AP在实际定位时接收到的信号强度要远远弱于绘制时的强度。
针对这一情况,本发明试图在定位时可以将AP分为两个组,其中一组与指纹地图某一位置的信号矢量中对应AP的强度接近,而另一组则与对应 AP的强度相差较大,并且这两组AP的部署区域不重叠。只要满足这两个条件,我们认为在这两个区域之间可能存在着移动障碍物。
困难的是定位时只能将当前位置测到的信号矢量与地图上所有位置的信号矢量相比较来确定最为接近的一位置,是否对移动障碍物进行信号矫正会影响最终的定位。通常只有在满足以下条件的情况下才会进行对移动障碍物的矫正:
1.无法在信号指纹地图中找到一个位置,使这个位置的信号矢量与当前定位时测到的信号矢量相比较,有90%以上AP的强度都相似。
2.至少存在一个位置的信号矢量,该矢量中的AP可以分为两组,其中一组与当前定位时测到的信号矢量中对应的AP强度的差值较小;另一组与当前定位时测到的信号矢量中对应的AP强度差值较大,且这些差值相似。
3.这两个组的AP部署位置的凸包不想交。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案具体包括如下步骤:
本发明方法首先进行部署,然后进行定位。
所述的部署是对一个单层、m个AP的建筑物进行测量和计算,获得该建筑物的信号特征数据,所述的AP为热点(Access Point,无线接入点),具体步骤部署如下:
步骤1、对建筑物中的每个AP进行编号AP(j),其中j为AP的编号,1 ≤j≤m。
步骤2、确定每个AP(j)所在位置(xj,yj);
步骤3、在每一个测量点point(i)测得信号强度矢量V(i),1≤i≤n, n为测量点个数;
V(i)=RSSI(i,AP(1)),
RSSI(i,AP(2)),
...
RSSI(i,AP(m))
所述RSSI(i,AP(j))表示在测量点point(i)测到的AP(j)的信号强度。
所述的定位是指用户确定自身当前所在最接近的测量点point(i)的编号,具体步骤如下:
步骤(1)、测量当前所在位置P的信号强度矢量Vp,
Vp=RSSI(P,AP(1)),
RSSI(P,AP(2)),
...
RSSI(P,AP(m))
步骤(2)、对每一个测量点point(i),计算与当前位置P的信号强度矢量的加权距离S(i);
S(i)=sqr((RSSI(P,AP(1))-RSSI(point(i),AP(1)))2
+(RSSI(P,AP(2))-RSSI(point(i),AP(2)))2
+...
+(RSSI(P,AP(m))-RSSI(point(i),AP(m)))2)
选出加权距离S(i)中最小的一个S(k)=Min(S(1),S(2),... S(i)…,S(n))
步骤(3)、对每一个测量点point(i),检查与当前位置信号强度相似的AP所占的比例,具体如下:
count:表示Vp和V(i)中信号强度小于100的AP个数;
s_count:表示Vp和V(i)中信号强度之差的绝对值小于5的AP的个数;
步骤3.1初始化判断参数g=true,初始化i=1
步骤3.2如果i>n,跳转到步骤3.12;
步骤3.3初始化参数count=0,s_count=0。
步骤3.4初始化j=1,
步骤3.5如果j>m,跳转到步骤3.10
步骤3.6如果RSSI(P,AP(j))==100并且RSSI(point(i), AP(j))==100,则j=j+1,然后跳转到步骤3.5;否则进入步骤3.7;
步骤3.7count=count+1。
步骤3.8如果|RSSI(P,AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))|小于等于5,则s_count=s_count+1;
步骤3.9.j=j+1,跳转到步骤3.5
步骤3.10.如果count>0并且(s_count/count)大于0.9,则g=false,跳转到步骤12;
步骤3.11.i=i+1;跳转到步骤3.2
步骤3.12.如果g==false,表示不需要针对可移动障碍物进行信号矫正,返回point(k)为当前所在位置,结束。
步骤(4)、找到第一个满足信号矫正条件的测量点。
步骤4.2.初始化i=1;
步骤4.3.如果i>n,跳转到步骤4.15;
步骤4.4.初始化j=1,初始化AP集合Q1和Q2均为空,初始化集合F。
步骤4.5.如果j>m,跳转到步骤4.9;
步骤4.6.如果RSSI(P,AP(j))==100并且RSSI(point(i), AP(j))==100,则j=j+1,跳转到步骤4.5;
步骤4.7.如果|RSSI(P,AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))|小于等于5,则将AP(j)加入到集合Q1;否则将AP(j)加入到集合Q2,并将RSSI(P, AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))加入到集合F。
步骤4.8.j=j+1,跳转到步骤4.5;
步骤4.9.计算集合F中所有元素的方差f,如果f>5,表示测量点 point(i)的信号强度矢量不需要进行矫正,i=i+1,跳转到步骤4.3;
步骤4.10.计算得到Q1中所有AP部署位置的凸包B1;
步骤4.11.计算得到Q2中所有AP部署位置的凸包B2;
步骤4.13.如果凸包B1和B2相交,表示测量点point(i)的信号强度矢量不需要进行矫正,i=i+1,跳转到步骤4.3
步骤4.14.如果凸包B1和B2不相交,表示测量点point(i)就是第一个满足矫正条件的测量点,返回测量点point(i)为当前所在位置,结束。
步骤4.15.没有找到可以矫正的测量点,返回point(k)为当前所在位置,结束。
所述的AP部署位置的凸包计算如下:
步骤a.初始化边的集合E为空,初始化凸包顶点集合B为空。
步骤b..初始化i=1;
步骤c.如果i大于顶点集合V中顶点的个数,则跳转到步骤n;
步骤d.初始化j=1;
步骤e.如果j大于顶点集合V中顶点的个数,则跳转到步骤m;
步骤f.如果i==j,则j=j+1,跳转到步骤e;
步骤g.如果(vi,vj)或者(vj,vi)已经在集合E中,则j=j+1,跳转到步骤e;
步骤h.如果V中其他所有顶点不是全部在直线(vi,vj)的一侧,则 j++,跳转到步骤e;
步骤i.将(vi,vj)加入集合E;
步骤j.如果vi不在B中,则将vi加入B;
步骤k.如果vj不在B中,则将vj加入B;
步骤l.j=j+1,跳转到步骤e;
步骤m.i=i+1,跳转到步骤c;
步骤n.返回凸包的顶点集合B和凸包的边集合E,结束。
本发明有益效果如下:
本发明根据信号矢量不同维度的漂移程度对信号源划分区域边界,并考虑同一区域内不同信号源漂移幅度的一致性来识别可能存在的障碍物移动情况。在医疗***这样的可移动障碍物较多的场景中,可以使障碍物附近的定位误差从10米以上下降到5米左右,有效提高了定位精度。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明。
本发明方法的主要思想是:由于障碍物通常在一直线上,因此AP和测量点在障碍物不同侧的,信号会有较大幅度的改变。例如在测量信号指纹地图时存在障碍物而实际定位时障碍物消失,那么障碍物另一侧的AP在实际定位时接收到的信号要远远强于绘制时的强度。而与测量点在障碍物同一侧的AP,其信号改变幅度极小。反之,如果测量信号指纹地图时不存在障碍物而实际定位时出现障碍物,那么障碍物另一侧的AP在实际定位时接收到的信号强度要远远弱于绘制时的强度。
针对这一情况,本发明试图在定位时可以将AP分为两个组,其中一组与指纹地图某一位置的信号矢量中对应AP的强度接近,而另一组则与对应 AP的强度相差较大,并且这两组AP的部署区域不重叠。只要满足这两个条件,我们认为在这两个区域之间可能存在着移动障碍物。
困难的是定位时只能将当前位置测到的信号矢量与地图上所有位置的信号矢量相比较来确定最为接近的一位置,是否对移动障碍物进行信号矫正会影响最终的定位。通常只有在满足以下条件的情况下才会进行对移动障碍物的矫正:
首先无法在信号指纹地图中找到一个位置,使这个位置的信号矢量与当前定位时测到的信号矢量相比较,有90%以上AP的强度都相似。
其次至少存在一个位置的信号矢量,该矢量中的AP可以分为两组,其中一组与当前定位时测到的信号矢量中对应的AP强度的差值较小;另一组与当前定位时测到的信号矢量中对应的AP强度差值较大,且这些差值相似。
最后这两个组的AP部署位置的凸包不想交。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是首先进行部署,然后进行定位。
所述的部署是对一个单层、m个AP的建筑物进行测量和计算,获得该建筑物的信号特征数据,所述的AP为热点(Access Point,无线接入点),具体步骤部署如下:
步骤1、对建筑物中的每个AP进行编号AP(j),其中j为AP的编号,1 ≤j≤m。
步骤2、确定每个AP(j)所在位置(xj,yj);
步骤3、在每一个测量点point(i)测得信号强度矢量V(i),1≤i≤n, n为测量点个数;
V(i)=RSSI(i,AP(1)),
RSSI(i,AP(2)),
...
RSSI(i,AP(m))
所述RSSI(i,AP(j))表示在测量点point(i)测到的AP(j)的信号强度。
所述的定位是指用户确定自身当前所在最接近的测量点point(i)的编号,具体步骤如下:
步骤(1)、测量当前所在位置P的信号强度矢量Vp,
Vp=RSSI(P,AP(1)),
RSSI(P,AP(2)),
...
RSSI(P,AP(m))
步骤(2)、对每一个测量点point(i),计算与当前位置P的信号强度矢量的加权距离S(i);
S(i)=sqr((RSSI(P,AP(1))-RSSI(point(i),AP(1)))2
+(RSSI(P,AP(2))-RSSI(point(i),AP(2)))2
+...
+(RSSI(P,AP(m))-RSSI(point(i),AP(m)))2)
选出加权距离S(i)中最小的一个S(k)=Min(S(1),S(2),... S(i)…,S(n))
步骤(3)、对每一个测量点point(i),检查与当前位置信号强度相似的AP所占的比例,具体如下:
count:表示Vp和V(i)中信号强度小于100的AP个数;
s_count:表示Vp和V(i)中信号强度之差的绝对值小于5的AP的个数;
步骤3.1初始化判断参数g=true,初始化i=1
步骤3.2如果i>n,跳转到步骤3.12;
步骤3.3初始化参数count=0,s_count=0。
步骤3.4初始化j=1,
步骤3.5如果j>m,跳转到步骤3.10
步骤3.6如果RSSI(P,AP(j))==100并且RSSI(point(i), AP(j))==100,则j=j+1,然后跳转到步骤3.5;否则进入步骤3.7;
步骤3.7count=count+1。
步骤3.8如果|RSSI(P,AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))|小于等于5,则s_count=s_count+1;
步骤3.9.j=j+1,跳转到步骤3.5
步骤3.10.如果count>0并且(s_count/count)大于0.9,则g=false,跳转到步骤12;
步骤3.11.i=i+1;跳转到步骤3.2
步骤3.12.如果g==false,表示不需要针对可移动障碍物进行信号矫正,返回point(k)为当前所在位置,结束。
步骤(4)、找到第一个满足信号矫正条件的测量点。
步骤4.2.初始化i=1;
步骤4.3.如果i>n,跳转到步骤4.15;
步骤4.4.初始化j=1,初始化AP集合Q1和Q2均为空,初始化集合F。
步骤4.5.如果j>m,跳转到步骤4.9;
步骤4.6.如果RSSI(P,AP(j))==100并且RSSI(point(i), AP(j))==100,则j=j+1,跳转到步骤4.5;
步骤4.7.如果|RSSI(P,AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))|小于等于5,则将AP(j)加入到集合Q1;否则将AP(j)加入到集合Q2,并将RSSI(P, AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))加入到集合F。
步骤4.8.j=j+1,跳转到步骤4.5;
步骤4.9.计算集合F中所有元素的方差f,如果f>5,表示测量点 point(i)的信号强度矢量不需要进行矫正,i=i+1,跳转到步骤4.3;
步骤4.10.计算得到Q1中所有AP部署位置的凸包B1;
步骤4.11.计算得到Q2中所有AP部署位置的凸包B2;
步骤4.13.如果凸包B1和B2相交,表示测量点point(i)的信号强度矢量不需要进行矫正,i=i+1,跳转到步骤4.3
步骤4.14.如果凸包B1和B2不相交,表示测量点point(i)就是第一个满足矫正条件的测量点,返回测量点point(i)为当前所在位置,结束。
步骤4.15.没有找到可以矫正的测量点,返回point(k)为当前所在位置,结束。
所述的AP部署位置的凸包计算如下:
步骤a.初始化边的集合E为空,初始化凸包顶点集合B为空。
步骤b..初始化i=1;
步骤c.如果i大于顶点集合V中顶点的个数,则跳转到步骤n;
步骤d.初始化j=1;
步骤e.如果j大于顶点集合V中顶点的个数,则跳转到步骤m;
步骤f.如果i==j,则j=j+1,跳转到步骤e;
步骤g.如果(vi,vj)或者(vj,vi)已经在集合E中,则j=j+1,跳转到步骤e;
步骤h.如果V中其他所有顶点不是全部在直线(vi,vj)的一侧,则 j++,跳转到步骤e;
步骤i.将(vi,vj)加入集合E;
步骤j.如果vi不在B中,则将vi加入B;
步骤k.如果vj不在B中,则将vj加入B;
步骤l.j=j+1,跳转到步骤e;
步骤m.i=i+1,跳转到步骤c;
步骤n.返回凸包的顶点集合B和凸包的边集合E,结束。
Claims (2)
1.基于关联数据挖掘的医疗***室内定位误差矫正方法,其特征在于具体包括如下步骤:
本发明方法首先进行部署,然后进行定位;
所述的部署是对一个单层、m个AP的建筑物进行测量和计算,获得该建筑物的信号特征数据,所述的AP为热点(Access Point,无线接入点),所述的定位是指用户确定自身当前所在最接近的测量点point(i)的编号;具体的:
部署实现如下:
步骤1、对建筑物中的每个AP进行编号AP(j),其中j为AP的编号,1≤j≤m;
步骤2、确定每个AP(j)所在位置(xj,yj);
步骤3、在每一个测量点point(i)测得信号强度矢量V(i),1≤i≤n,n为测量点个数;
V(i)=RSSI(i,AP(1)),
RSSI(i,AP(2)),
...
RSSI(i,AP(m))
所述RSSI(i,AP(j))表示在测量点point(i)测到的AP(j)的信号强度;
具体的定位实现如下:
步骤(1)、测量当前所在位置P的信号强度矢量Vp,
Vp=RSSI(P,AP(1)),
RSSI(P,AP(2)),
...
RSSI(P,AP(m))
步骤(2)、对每一个测量点point(i),计算与当前位置P的信号强度矢量的加权距离S(i);
S(i)=sqr((RSSI(P,AP(1))-RSSI(point(i),AP(1)))2+(RSSI(P,AP(2))-RSSI(point(i),AP(2)))2 +...+(RSSI(P,AP(m))-RSSI(point(i),AP(m)))2)
选出加权距离S(i)中最小的一个S(k)=Min(S(1),S(2),...S(i)…,S(n))
步骤(3)、对每一个测量点point(i),检查与当前位置信号强度相似的AP所占的比例,具体如下:
count:表示Vp和V(i)中信号强度小于100的AP个数;
s_count:表示Vp和V(i)中信号强度之差的绝对值小于5的AP的个数;
步骤3.1初始化判断参数g=true,初始化i=1
步骤3.2如果i>n,跳转到步骤3.12;
步骤3.3初始化参数count=0,s_count=0;
步骤3.4初始化j=1,
步骤3.5如果j>m,跳转到步骤3.10
步骤3.6如果RSSI(P,AP(j))==100并且RSSI(point(i),AP(j))==100,则j=j+1,然后跳转到步骤3.5;否则进入步骤3.7;
步骤3.7count=count+1;
步骤3.8如果|RSSI(P,AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))|小于等于5,则s_count=s_count+1;
步骤3.9.j=j+1,跳转到步骤3.5
步骤3.10.如果count>0并且(s_count/count)大于0.9,则g=false,跳转到步骤3.12;
步骤3.11.i=i+1;跳转到步骤3.2
步骤3.12.如果g==false,表示不需要针对可移动障碍物进行信号矫正,返回point(k)为当前所在位置,结束;
步骤(4)、找到第一个满足信号矫正条件的测量点;
步骤4.2.初始化i=1;
步骤4.3.如果i>n,跳转到步骤4.15;
步骤4.4.初始化j=1,初始化AP集合Q1和Q2均为空,初始化集合F;
步骤4.5.如果j>m,跳转到步骤4.9;
步骤4.6.如果RSSI(P,AP(j))==100并且RSSI(point(i), AP(j))==100,则j=j+1,跳转到步骤4.5;
步骤4.7.如果|RSSI(P,AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))|小于等于5,则将AP(j)加入到集合Q1;否则将AP(j)加入到集合Q2,并将RSSI(P,AP(j))-RSSI(point(i),AP(j))加入到集合F;
步骤4.8.j=j+1,跳转到步骤4.5;
步骤4.9.计算集合F中所有元素的方差f,如果f>5,表示测量点point(i)的信号强度矢量不需要进行矫正,i=i+1,跳转到步骤4.3;
步骤4.10.计算得到Q1中所有AP部署位置的凸包B1;
步骤4.11.计算得到Q2中所有AP部署位置的凸包B2;
步骤4.13.如果凸包B1和B2相交,表示测量点point(i)的信号强度矢量不需要进行矫正,i=i+1,跳转到步骤4.3
步骤4.14.如果凸包B1和B2不相交,表示测量点point(i)就是第一个满足矫正条件的测量点,返回测量点point(i)为当前所在位置,结束;
步骤4.15.没有找到可以矫正的测量点,返回point(k)为当前所在位置,结束。
2.根据权利要求1所述的基于关联数据挖掘的医疗***室内定位误差矫正方法,其特征在步骤4.10和步骤4.11所述的AP部署位置的凸包计算如下:
步骤a.初始化边的集合E为空,初始化凸包顶点集合B为空;
步骤b..初始化i=1;
步骤c.如果i大于顶点集合V中顶点的个数,则跳转到步骤n;
步骤d.初始化j=1;
步骤e.如果j大于顶点集合V中顶点的个数,则跳转到步骤m;
步骤f.如果i==j,则j=j+1,跳转到步骤e;
步骤g.如果(vi,vj)或者(vj,vi)已经在集合E中,则j=j+1,跳转到步骤e;
步骤h.如果V中其他所有顶点不是全部在直线(vi,vj)的一侧,则j++,跳转到步骤e;
步骤i.将(vi,vj)加入集合E;
步骤j.如果vi不在B中,则将vi加入B;
步骤k.如果vj不在B中,则将vj加入B;
步骤l.j=j+1,跳转到步骤e;
步骤m.i=i+1,跳转到步骤c;
步骤n.返回凸包的顶点集合B和凸包的边集合E,结束。
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- 2017-12-29 CN CN201711482756.4A patent/CN108196246B/zh active Active
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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一种抗多径和阴影的视距指纹定位算法;陈永乐 等;《计算机研究与发展》;20130331;第50卷(第3期);全文 * |
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