CN112866905A - 一种室内定位方法、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN112866905A CN202110172724.4A CN202110172724A CN112866905A CN 112866905 A CN112866905 A CN 112866905A CN 202110172724 A CN202110172724 A CN 202110172724A CN 112866905 A CN112866905 A CN 112866905A
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柴慧丹
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Abstract

本发明所提供的一种室内定位方法、终端及计算机可读存储介质，所述室内定位方法包括：获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度；根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息。本发明通过获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度，避免了单点匹配时AP接入点受到干扰产生的误匹配问题，根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息，利用多维动态时间规整计算待测终端的当前位置信息，大大减少了误匹配，提高了WIFI定位的精度，进而提高定位待测终端的准确性。

Description

一种室内定位方法、终端及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及定位技术领域，尤其涉及的是一种室内定位方法、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
商场、办公楼、地下停车库等公共场合部署了大量的WIFI设备，利用已经部署的WIFI设备进行室内定位具有价格低廉、适用性广泛等优势。WIFI定位模型主要分为传播模型和指纹匹配模型。传播模型指使用无线信号在室内空间传播特性进行室内定位。常用的技术包括到达时间差、达到角度和达到时间。传统的传播模型需要知道无线接入点的位置，同时需要提前设定传播模型参数，但室内复杂的场景(墙壁、门、窗、行人、金属障碍物)很难寻找到一个实用的传播模型。指纹匹配模型指在室内定位区域提前采集WIFI指纹，构建位置WIFI指纹库；需要定位时使用采集的WIFI指纹到指纹库中匹配相似的指纹，最相似的指纹作为估计的位置。
WIFI指纹匹配模型是一种常用的室内定位技术，在WIFI指纹匹配过程中，单点匹配常常被用来计算WIFI测量信号与指纹之间的相似度。最相似的指纹对应的位置通常作为用户的位置。然而，由于噪声的存在，单点匹配容易产生误匹配，进而导致位置定位不准确。
因此，现有技术存在缺陷，有待改进与发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种室内定位方法、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中的室内定位方式是单点匹配，很容易产生误匹配，进而导致位置定位不准确的问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种室内定位方法，其中，包括：
获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度；
根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息。
在进一步地实现方式中，所述获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度之前，还包括：
预先存储每个AP接入点对应的指纹地图数据，所述指纹地图数据包括室内坐标点以及每个室内坐标点对应的标准信号强度。
在进一步地实现方式中，所述获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度，包括：
当接收到定位指令时，确定获取当前位置信息的多个预设时刻；
当到达多个所述预设时刻时，获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的信号强度；
根据多个预设时刻对应的信号强度，确定待测终端与每个AP接入点连接时对应的当前信号强度。
在进一步地实现方式中，所述根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息，包括：
将每个AP接入点对应的当前信号强度与所述AP接入点对应的指纹地图数据中的标准信号强度进行匹配；
获取与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度，得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点；
根据得到的多个AP接入点对应的室内坐标点确定所述待测终端的当前位置信息。
在进一步地实现方式中，所述获取与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度，得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点，包括：
根据预设公式计算当前信号强度与所有标准信号强度的相似度；
将相似度最高的标准信号强度作为与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度；
得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点。
在进一步地实现方式中，所述预设公式为：d(i，j)＝RSS(k，i)--RSSdb(k，j)；
其中，i和j是两个时间序列，k为时刻，d(i，j)为相似度，RSS(k，i)为当前收集到的各个AP接入点的信号强度，RSSdb(k，j)为当前AP接入点对应的标准信号强度。
在进一步地实现方式中，所述预设公式为：
Figure BDA0002939356360000031
其中，i和j是两个时间序列，k为时刻，d(i，j)为相似度，RSS(k，i)为当前收集到的各个AP接入点的信号强度，RSSdb(k，j)为当前AP接入点对应的标准信号强度，mean(RSS(：，i))为每个AP接入点中不同时刻对应的信号强度的平均值，mean(RSSdb(：，j))为当前AP接入点对应的标准信号强度。
在进一步地实现方式中，所述根据得到的多个AP接入点对应的室内坐标点确定所述待测终端的当前位置信息，包括：
若多个AP接入点对应的室内坐标点之间的偏差处于预设阈值范围内，则计算多个室内坐标点的平均值作为所述待测终端的当前位置信息。
本发明还提供一种终端，其中，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的室内定位程序，所述室内定位程序被所述处理器执行时实现如上所述的室内定位方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以用于实现如上所述的室内定位方法的步骤。
本发明所提供的一种室内定位方法、终端及计算机可读存储介质，所述室内定位方法包括：获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度；根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息。本发明通过获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度，避免了单点匹配时AP接入点受到干扰产生的误匹配问题，根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息，利用多维动态时间规整计算待测终端的当前位置信息，大大减少了误匹配，提高了WIFI定位的精度，进而提高定位待测终端的准确性。
附图说明
图1是本发明中室内定位方法较佳实施例的流程图。
图2是本发明中室内定位方法较佳实施例中信号序列波形图。
图3是本发明中室内定位方法较佳实施例中步骤S100的具体流程图。
图4是本发明中室内定位方法较佳实施例中步骤S200的具体流程图。
图5是本发明中室内定位方法较佳实施例中步骤S220的具体流程图。
图6是本发明中终端的较佳实施例的功能原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
WIFI指纹匹配算法主要包括欧氏距离算法和动态时间规整算法，误匹配是WIFI指纹匹配不可避免的问题，WIFI指纹的模糊性导致行人定位时误匹配的发生。WIFI指纹模糊性是指两个空间位置相距较近的点上的WIFI指纹差异不明显，以及空间位置距离较远的点却有相似的WIFI指纹。
与单点匹配相比，序列匹配通过使用多个采样点和历史信息进行相似度计算。序列匹配结果由多个时刻的WIFI值决定。因此，相对于单点匹配，如何计算数据之间的相似度成为关键，采用序列匹配可以大大减少误匹配，提高WIFI定位精度。
请参见图1，图1是本发明中室内定位方法的流程图。如图1所示，本发明实施例所述的室内定位方法包括以下步骤：
步骤S100、获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度。
具体地，本发明的待测终端可以为用户的智能手机、手表等能够定位的移动终端。若用户的智能手机或手表有定位需求，则待测终端可以发出定位指令，进行室内定位。在室内定位时，本发明不再使用单点匹配的方式，而是使用多个采样点进行匹配，即，将待测终端与多个AP接入点连接，利用多个AP接入点采集待测终端的当前信号强度，减少单个AP接入点受到干扰引起的误匹配问题。
具体地，本发明提出一种基于时间规整的优化算法。在大多数学科中，数据的常见表示形式是时间序列。对于时间序列的处理，比较两个序列之间的相似性是一项非常常见的任务。相似的两个时间序列的长度在时间序列中不一定相等。比如不同的人说话速度不同，在语音识别领域很常见。考虑到语音信号的随机性，即使同一个人两次也不可能发出完全相同的声音，同一个词中不同音素的发音速度也不一样，比如有人会把“A”的发音拖得很长，或者把“I”的发音发得很短。在复杂的情况下，传统的欧氏距离方法不再适用，因为无法有效地计算两个时间序列之间的相似性。
如图2所示，横坐标为时间点，纵坐标为信号序列波形。两个信号序列波形如下，实线和虚线是同一个词“Pen”。可以看出这两个语音波形有非常相似的整体形状，但在时间线上却不对齐，两个波形具有一定的偏移量。例如，在第20个时间点，实线波形的a点对应于虚线波形的b点，因此无法通过比较同一时刻距离来计算相似度。实线的a点对应于虚线的b点，在时间上存在一定偏差。
在一种实现方式中，所述步骤S100之前还包括：S10、预先存储每个AP接入点对应的指纹地图数据，所述指纹地图数据包括室内坐标点以及每个室内坐标点对应的标准信号强度。
具体地，指纹地图数据即为指纹库。由于每个AP接入点的位置并不相同，每个AP接入点与待测终端之间的距离也不相同，因此，每个坐标点对应的信号强度也不相同。在WIFI指纹匹配算法中，某一时刻采集的信号强度(即指纹信号)和指纹库中的信号均看成时间序列。
在进一步地实现方式中，请参阅图3，所述步骤S100具体包括：
步骤S110、当接收到定位指令时，确定获取当前位置信息的多个预设时刻；
步骤S120、当到达多个所述预设时刻时，获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的信号强度；
步骤S130、根据多个预设时刻对应的信号强度，确定待测终端与每个AP接入点连接时对应的当前信号强度。
具体地，本发明在WIFI指纹匹配中采用多维动态时间规整计算采集的WIFI信号与指纹之间的相似度。首先，本发明不再是只计算单个时间时对应的信号强度，而是设置有多个预设时刻，例如，获得第t-1秒，第t秒，第t+1秒三个时刻的信号强度，具体地，可以为第1秒，第2秒，第3秒。也就是说，每个AP接入点均在第t-1秒，第t秒，第t+1秒三个时刻获得信号强度，每个AP接入点则对应3个信号强度。为了提高获取信号强度的准确性，取多个预设时刻对应的信号强度的平均值作为该AP接入点对应的当前信号强度。例如，对每个AP接入点对应的3个信号强度取平均值，作为每个AP接入点对应的当前信号强度。
进一步地，多个AP接入点的某一时刻的采集的指纹信号为：RSS＝{{Mact,1,RSSt,1},{Mact,2,RSSt,2}L,{Mact,n,RSSt,n}}，其中t代表时间，n代表当前时刻接收到AP信号的数量，Mac代表AP接入点的地址信息，RSS代表信号强度。每一个AP的值作为一维信号，在定位区域采集的WIFI信号是一个多维信号。对于多维信号问题，最简单的方法是对每一维信号直接使用动态时间规整进行匹配，这样操作完全割裂各维之间的相关性。
所述步骤S100之后为：步骤S200、根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息。
也就是说，待测终端与每个AP接入点连接时对应的当前信号强度，得到了多维动态时间规整引入的多个历史时刻的WIFI信号数据，可以减少单个AP受到干扰引起的误匹配问题，降低了室内指纹匹配时的误匹配。
在一种实现方式中，请参阅图4，所述步骤S200具体包括：
步骤S210、将每个AP接入点对应的当前信号强度与所述AP接入点对应的指纹地图数据中的标准信号强度进行匹配；
步骤S220、获取与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度，得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点；
步骤S230、根据得到的多个AP接入点对应的室内坐标点确定所述待测终端的当前位置信息。
具体地，由于每个AP接入点对应的指纹地图数据中包括室内坐标点以及每个室内坐标点对应的标准信号强度，因此，将每个AP接入点对应的当前信号强度与所述AP接入点对应的指纹地图数据中的标准信号强度进行匹配后可以得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点。
在进一步地实现方式中，请参阅图5，所述步骤S220具体包括：
步骤S221、根据预设公式计算当前信号强度与所有标准信号强度的相似度；
步骤S222、将相似度最高的标准信号强度作为与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度；
步骤S223、得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点。
具体地，在每个AP接入点对应的指纹地图数据中，所有室内坐标点均对应有标准信号强度，将该AP接入点对应的当前信号强度与所有的标准信号强度进行匹配，相似度高的标准信号强度所对应的室内坐标点即为待测终端的当前位置信息。
在一种实现方式中，所述预设公式为曼哈顿距离公式，如下所示：d(i，j)＝RSS(k，i)-RSSdb(k，j)；
其中，i和j是两个时间序列，k为时刻，d(i，j)为相似度，RSS(k，i)为当前收集到的各个AP接入点的信号强度，RSSdb(k，j)为当前AP接入点对应的标准信号强度。
具体地，每个时间序列包含一系列AP，假设i和j都包含10个AP(MAC地址都对应)，这个公式是指k时刻，i和j两个时间序列对应MAC地址的AP接入点对信号强度做差值。
也就是说，本发明使用曼哈顿距离公式代替原来求点到点欧式距离公式。可以理解的是，利用曼哈顿距离计算出的“距离”，“距离”越小，则表明二者的相似度越高，位置则越相近。
在另一种实现方式中，考虑在一个地点采集的AP值的均值体现了指纹的波动情况，因此对曼哈顿距离公式进一步改进，具体如下所示：
Figure BDA0002939356360000081
其中，i和j是两个时间序列，k为时刻，d(i，j)为相似度，RSS(k，i)为当前收集到的各个AP接入点的信号强度，RSSdb(k，j)为当前AP接入点对应的标准信号强度，mean(RSS(：，i))为每个AP接入点中不同时刻对应的信号强度的平均值，mean(RSSdb(：，j))为当前AP接入点对应的标准信号强度。
具体地，
Figure BDA0002939356360000082
是指：每个时间序列包含一系列AP，假设i和j都包含10个AP(MAC地址都对应)，这个公式是指k时刻，i和j两个时间序列对应MAC地址的AP接入点对信号强度做差值，然后把10个AP的差值都加起来，然后计算其它时刻时i和j时间序列所有AP的差值，最后把所有时刻的差值全部相加。
|mean(RSS(，i))-mean(RSSdb(，j))|中“(：，i)”是指i时间序列的所有AP，该公式的意思是先计算每个AP不同时刻(3个时刻)的平均值，比如得到AP1的平均值，AP2的平均值，AP1的平均值和指纹库(即指纹地图数据)里的AP1对应的标准信号强度做差值，然后把每个对应MAC的AP的差值全部加起来。
也就是说，从算法角度讲，多维动态时间规整算法的误匹配率更低。
在一种实现方式中，所述步骤S230具体包括：若多个AP接入点对应的室内坐标点之间的偏差处于预设阈值范围内，则计算多个室内坐标点的平均值作为所述待测终端的当前位置信息。也就是说，若得到的每个AP接入点对应的室内坐标点的偏差很小，即，每个AP接入点对应的室内坐标点结果相同，则说明每个AP接入点测得的信号强度都是正确的，不存在单个AP接入点收到干扰而误匹配的情况。
进一步地，若多个AP接入点对应的室内坐标点之间的偏差不处于预设阈值范围内，则去除偏差大的室内坐标点，计算其余的室内坐标点的平均值作为所述待测终端的当前位置信息。也就是说，若得到的每个AP接入点对应的室内坐标点中有偏差较大的数据，则说明其中有的AP接入点对应的室内坐标点结果有误差，进而说明存在某些AP接入点测得的信号强度产生了误差，为了结果的准确性，将误匹配得出的数据删除。也就是说，从算法角度讲，多维动态时间规整算法的误匹配率更低。
进一步地，如图6所示，基于上述室内定位方法，本发明还相应提供了一种终端，可以为用户的智能手机、手表等能够定位的移动终端，包括处理器10、存储器20。图6仅示出了终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器20在一些实施例中可以是所述终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述终端的外部存储终端，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储终端。所述存储器20用于存储安装于所述终端的应用软件及各类数据，例如安装所述终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有室内定位程序30，该室内定位程序30可被处理器10所执行，从而实现本申请中室内定位方法。
所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述室内定位方法等。
在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中室内定位程序30时实现以下步骤：
获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度；
根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息。
具体地，本发明的待测终端可以为用户的智能手机、手表等能够定位的移动终端。若用户的智能手机或手表有定位需求，则待测终端可以发出定位指令，进行室内定位。在室内定位时，本发明不再使用单点匹配的方式，而是使用多个采样点进行匹配，即，将待测终端与多个AP接入点连接，利用多个AP接入点采集待测终端的当前信号强度，减少单个AP接入点受到干扰引起的误匹配问题。
待测终端与每个AP接入点连接时对应的当前信号强度，得到了多维动态时间规整引入的多个历史时刻的WIFI信号数据，可以减少单个AP受到干扰引起的误匹配问题，降低了室内指纹匹配时的误匹配。
本发明提出一种基于时间规整的优化算法。在大多数学科中，数据的常见表示形式是时间序列。对于时间序列的处理，比较两个序列之间的相似性是一项非常常见的任务。相似的两个时间序列的长度在时间序列中不一定相等。比如不同的人说话速度不同，在语音识别领域很常见。考虑到语音信号的随机性，即使同一个人两次也不可能发出完全相同的声音，同一个词中不同音素的发音速度也不一样，比如有人会把“A”的发音拖得很长，或者把“I”的发音发得很短。在复杂的情况下，传统的欧氏距离方法不再适用，因为无法有效地计算两个时间序列之间的相似性。
所述获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度之前，还包括：
预先存储每个AP接入点对应的指纹地图数据，所述指纹地图数据包括室内坐标点以及每个室内坐标点对应的标准信号强度。
具体地，指纹地图数据即为指纹库。由于每个AP接入点的位置并不相同，每个AP接入点与待测终端之间的距离也不相同，因此，每个坐标点对应的信号强度也不相同。在WIFI指纹匹配算法中，某一时刻采集的信号强度(即指纹信号)和指纹库中的信号均看成时间序列。
所述获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度，包括：
当接收到定位指令时，确定获取当前位置信息的多个预设时刻；
当到达多个所述预设时刻时，获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的信号强度；
根据多个预设时刻对应的信号强度，确定待测终端与每个AP接入点连接时对应的当前信号强度。
具体地，本发明在WIFI指纹匹配中采用多维动态时间规整计算采集的WIFI信号与指纹之间的相似度。首先，本发明不再是只计算单个时间时对应的信号强度，而是设置有多个预设时刻，例如，获得第t-1秒，第t秒，第t+1秒三个时刻的信号强度，具体地，可以为第1秒，第2秒，第3秒。也就是说，每个AP接入点均在第t-1秒，第t秒，第t+1秒三个时刻获得信号强度，每个AP接入点则对应3个信号强度。为了提高获取信号强度的准确性，取多个预设时刻对应的信号强度的平均值作为该AP接入点对应的当前信号强度。例如，对每个AP接入点对应的3个信号强度取平均值，作为每个AP接入点对应的当前信号强度。
进一步地，多个AP接入点的某一时刻的采集的指纹信号为：RSS＝{{Mact,1,RSSt,1},{Mact,2,RSSt,2}L,{Mact,n,RSSt,n}}，其中t代表时间，n代表当前时刻接收到AP信号的数量，Mac代表AP接入点的地址信息，RSS代表信号强度。每一个AP的值作为一维信号，在定位区域采集的WIFI信号是一个多维信号。对于多维信号问题，最简单的方法是对每一维信号直接使用动态时间规整进行匹配，这样操作完全割裂各维之间的相关性。
所述根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息，包括：
将每个AP接入点对应的当前信号强度与所述AP接入点对应的指纹地图数据中的标准信号强度进行匹配；
获取与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度，得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点；
根据得到的多个AP接入点对应的室内坐标点确定所述待测终端的当前位置信息。
具体地，由于每个AP接入点对应的指纹地图数据中包括室内坐标点以及每个室内坐标点对应的标准信号强度，因此，将每个AP接入点对应的当前信号强度与所述AP接入点对应的指纹地图数据中的标准信号强度进行匹配后可以得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点。
所述获取与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度，得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点，包括：
根据预设公式计算当前信号强度与所有标准信号强度的相似度；
将相似度最高的标准信号强度作为与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度；
得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点。
具体地，在每个AP接入点对应的指纹地图数据中，所有室内坐标点均对应有标准信号强度，将该AP接入点对应的当前信号强度与所有的标准信号强度进行匹配，相似度高的标准信号强度所对应的室内坐标点即为待测终端的当前位置信息。
所述预设公式为：d(i，j)＝RSS(k，i)-RSSdb(k，j)；
其中，i和j是两个时间序列，k为时刻，d(i，j)为相似度，RSS(k，i)为当前收集到的各个AP接入点的信号强度，RSSdb(k，j)为当前AP接入点对应的标准信号强度。
所述预设公式为：
Figure BDA0002939356360000131
其中，i和j是两个时间序列，k为时刻，d(i，j)为相似度，RSS(k，i)为当前收集到的各个AP接入点的信号强度，RSSdb(k，j)为当前AP接入点对应的标准信号强度，mean(RSS(：，i))为每个AP接入点中不同时刻对应的信号强度的平均值，mean(RSSdb(：，j))为当前AP接入点对应的标准信号强度。
所述根据得到的多个AP接入点对应的室内坐标点确定所述待测终端的当前位置信息，包括：
若多个AP接入点对应的室内坐标点之间的偏差处于预设阈值范围内，则计算多个室内坐标点的平均值作为所述待测终端的当前位置信息。
也就是说，若得到的每个AP接入点对应的室内坐标点的偏差很小，即，每个AP接入点对应的室内坐标点结果相同，则说明每个AP接入点测得的信号强度都是正确的，不存在单个AP接入点收到干扰而误匹配的情况。
进一步地，若多个AP接入点对应的室内坐标点之间的偏差不处于预设阈值范围内，则去除偏差大的室内坐标点，计算其余的室内坐标点的平均值作为所述待测终端的当前位置信息。也就是说，若得到的每个AP接入点对应的室内坐标点中有偏差较大的数据，则说明其中有的AP接入点对应的室内坐标点结果有误差，进而说明存在某些AP接入点测得的信号强度产生了误差，为了结果的准确性，将误匹配得出的数据删除。也就是说，从算法角度讲，多维动态时间规整算法的误匹配率更低。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以用于实现如上所述的室内定位方法的步骤。
综上所述，本发明公开的一种室内定位方法、终端及计算机可读存储介质，所述室内定位方法包括：获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度；根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息。本发明通过获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度，避免了单点匹配时AP接入点受到干扰产生的误匹配问题，根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息，利用多维动态时间规整计算待测终端的当前位置信息，大大减少了误匹配，提高了WIFI定位的精度，进而提高定位待测终端的准确性。
当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种室内定位方法，其特征在于，包括：
获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度；
根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息。
2.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度之前，还包括：
预先存储每个AP接入点对应的指纹地图数据，所述指纹地图数据包括室内坐标点以及每个室内坐标点对应的标准信号强度。
3.根据权利要求2所述的室内定位方法，其特征在于，所述获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的当前信号强度，包括：
当接收到定位指令时，确定获取当前位置信息的多个预设时刻；
当到达多个所述预设时刻时，获取待测终端与多个AP接入点连接时对应的信号强度；
根据多个预设时刻对应的信号强度，确定待测终端与每个AP接入点连接时对应的当前信号强度。
4.根据权利要求3所述的室内定位方法，其特征在于，所述根据多个所述当前信号强度确定所述待测终端的当前位置信息，包括：
将每个AP接入点对应的当前信号强度与所述AP接入点对应的指纹地图数据中的标准信号强度进行匹配；
获取与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度，得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点；
根据得到的多个AP接入点对应的室内坐标点确定所述待测终端的当前位置信息。
5.根据权利要求4所述的室内定位方法，其特征在于，所述获取与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度，得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点，包括：
根据预设公式计算当前信号强度与所有标准信号强度的相似度；
将相似度最高的标准信号强度作为与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度；
得到与所述当前信号强度相匹配的标准信号强度对应的室内坐标点。
6.根据权利要求5所述的室内定位方法，其特征在于，所述预设公式为：d(i，j)＝RSS(k，i)--RSSdb(k，j)；
其中，i和j是两个时间序列，k为时刻，d(i，j)为相似度，RSS(k，i)为当前收集到的各个AP接入点的信号强度，RSSdb(k，j)为当前AP接入点对应的标准信号强度。
7.根据权利要求5所述的室内定位方法，其特征在于，所述预设公式为：
Figure FDA0002939356350000021
其中，i和j是两个时间序列，k为时刻，d(i，j)为相似度，RSS(k，i)为当前收集到的各个AP接入点的信号强度，RSSdb(k，j)为当前AP接入点对应的标准信号强度，mean(RSS(：，i))为每个AP接入点中不同时刻对应的信号强度的平均值，mean(RSSdb(：，j))为当前AP接入点对应的标准信号强度。
8.根据权利要求5所述的室内定位方法，其特征在于，所述根据得到的多个AP接入点对应的室内坐标点确定所述待测终端的当前位置信息，包括：
若多个AP接入点对应的室内坐标点之间的偏差处于预设阈值范围内，则计算多个室内坐标点的平均值作为所述待测终端的当前位置信息。
9.一种终端，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的室内定位程序，所述室内定位程序被所述处理器执行时实现如权利要求1～8任意一项所述的室内定位方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以用于实现如权利要求1～8任意一项所述的室内定位方法的步骤。
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