CN113613327B - 一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于反射投影模型增强的WiFi‑RTT定位处理***及方法，包括数据采集***、数据预处理***，反射投影模型***和定位解算***，其中，数据采集***将数据采集、存储至数据集中，同时所述数据采集***可调取数据库信息获得路由器位置并加入所述数据集中；数据预处理***包括模式甄别监听***、去多路径***、降噪***；数据集中的数据经过数据预处理***，减少多路径效应及噪声影响，获得白化数据，反射投影模型***对白化数据利用反射投影模型处理获得投影锚点、伪权阵和伪数据集；最后由定位解算***获得定位结果并进行可视化处理。本发明通过投影反射模型的引入，解决了因路由器分布不合理造成的定位结果漂移问题，定位解算精度提高35％。

Description

一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理***及方法
技术领域
本发明涉及室内定位技术领域，具体来说，涉及一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理***及方法。
背景技术
基于位置服务的应用使得定位技术受到越来越多的关注，同时对定位结果的精度提出了更高的要求。随着智能手机的普及和应用，提供多种基于位置服务的手机会成为未来大众高精度定位的主要载体。由于基于全球导航卫星***(GNSS)的导航信号在室内很难被接收到，因此不能被用于室内定位。为解决室内定位问题，已经提出了多种技术方案，如基于WiFi、超宽带、蓝牙、惯性传感器等，与其它技术相比，WiFi因庞大的受众和低廉的价格受到更多的关注。ToA、TDoA等测距方式因时钟误差使得测距结果偏差严重，以此用来定位是极度不合理的。RTT测距方式因消除钟差带来的影响可以提供更精确的测距结果，又因存在半***误差不能获得很好的定位结果，同时，使用过程中，路由器分布不合理造成定位结果出现较大的漂移，目前尚未对此提出合理的解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理***及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理***，包括：数据采集***、数据预处理***，反射投影模型***和定位解算***；
其中，所述数据采集***用于将数据采集、存储至数据集中，同时所述数据采集***能够调取数据库信息获得路由器位置并加入所述数据集中；所述数据采集***将所述数据集传递给所述数据预处理***；
所述数据预处理***包括模式甄别监听***、去多路径***、降噪***；所述数据集中的数据经过所述数据预处理***获得数据相较于原有数据减少多路径效应及噪声影响，获得数据被称作白化数据；所述白化数据被所述数据预处理***传递给所述反射投影模型***；
所述反射投影模型***用于利用反射投影模型通过计算，获得投影锚点、伪权阵和伪数据集；最后所述反射投影模型***将获得结果全部传递给所述定位解算***；
所述定位解算***，用于对所述结果进行处理，获得定位结果并进行可视化处理。
根据本发明的另一方面，提出一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理方法，包括如下步骤：
步骤1、所述数据采集***将数据采集、存储至数据集中，同时所述数据采集***能够调取数据库信息获得路由器位置并加入所述数据集中；
步骤2、所述数据采集***将所述数据集传递给所述数据预处理***，所述数据集中的数据经过所述数据预处理***处理，获得数据相较于原有数据减少多路径效应及噪声影响，获得数据被称作白化数据；
步骤3、所述白化数据被所述数据预处理***传递给所述反射投影模型***，所述反射投影模型***利用其中的反射投影模型，通过计算，获得投影锚点、伪权阵和伪数据集；
步骤4、最后所述反射投影模型***将获得结果全部传递给所述定位解算***；
步骤5、所述定位解算***对所述结果进行处理，获得定位结果并进行可视化处理。
进一步的，所述步骤1中，所述数据集包括WiFi信号源提供的RTT测距结果、RSSI测距结果、RTT方差、时间戳、惯性导航***提供的惯性导航信号。
进一步的，所述反射投影模型具体模型建立流程如下步骤：
步骤(3.1).根据测距结果和路由器信息通过最小二乘法进行位置解算，获得位置L1；
步骤(3.2).通过路由器信息构建超平面S1，使得L1在超平面S1上，且路由器到超平面S1距离最小，同时获得所述超平面S1的法向量F1；
步骤(3.3).通过投影定理，获得各个路由器对超平面S1的投影锚点信息SAP1；
步骤(3.4).构建所述投影锚点信息SAP1的伪数据集SD1及伪权阵SP1；
步骤(3.5).同时建立包含所述测距结果、所述路由器信息、所述投影锚点信息SAP1和所述伪数据集SD1的位置解算方程，获得位置L2；
步骤(3.6).通过与所述超平面S1的法向量F1正交的法向量F2构建超平面S2，使得L2在超平面S2上，且与法向量F正交，同时使得路由器到超平面S2距离最小；
步骤(3.7).通过投影定理，获得原始各个路由器对超平面S2的投影锚点信息SAP2和所述投影锚点信息SAP1对超平面S2的投影锚点信息SAP3；
步骤(3.8).构建所述投影锚点信息SAP2和SAP3的伪数据集SD2、SD3及伪权阵SP2、SP3。
进一步的，所述最小二乘法为加权最小二乘，原始权值由所述数据集中的所述RTT方差决定的权阵P，所述投影锚点信息SAP1、SAP2和SAP3的权值分别由各自的所述伪权阵SP1、SP2、SP3决定。
进一步的，所述伪权阵SP1、SP2、SP3与所述RTT方差存在倍数关系，同时各自之间相互独立。
进一步的，所述倍数关系被称作层级弱化因子，只与原始数据的投影次数有关，多次投影即对应着多次所述层级弱化因子相乘，取第一弱化因子u1＝A，第二弱化因子u2＝B，也即存在倍数关系：SP1＝A*P，SP2＝B*P，SP3＝A*B*P。
进一步的，所述伪数据集与原始数据相比，新增一列信息为状态标志信息，所述状态标志信息表征投影次数和投影时间，其余信息与原始信息相同；
进一步的，所述定位解算***建立包含所述测距结果、所述路由器信息、所述投影锚点信息SAP1、SAP2、SAP3和所述伪数据集SD1、SD2、SD3的位置解算方程以获得位置L2；所述定位解算***中每一个路由器信息和投影锚点信息SAP1、SAP2、SAP3拥有各自的半***误差组。
进一步的，所有的半***误差均服从正态分布，因此，所述定位解算***构建的解算方程中存在半***误差约束，也即所有的半***误差总和为0，且不同投影锚点各自的半***误差组下的半***误差总和也为0。
有益效果：
与现有技术相比，本发明通过投影反射模型的引入，可以实现对投影锚点及其数据信息的引入，两次反射，通过限定加权的方式表征不同投影锚点在最后定位解算过程中的贡献，因此通过虚拟路由器初步实现对解决路由器分布不均问题的策略初步解决了因路由器分布不合理造成的定位结果漂移问题，定位解算精度提高35％。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种基于WiFi-RTT测距的数据后处理***结构示意图；
图2是根据本发明实施例的一种反射投影模型建立流程图。
附图标记：
1、数据采集***；2、数据预处理***；3、反射投影模型***；4、定位解算***；5、数据集；6、RTT测距结果；7、RSSI测距结果；8、RTT方差；9、时间戳；10、惯性导航***提供的惯性导航信号；11、模式甄别监听***；12、去多路径***；13、降噪***；14、白化数据；15、反射投影模型；16、投影锚点；17、伪权阵；18、伪数据集。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
请参阅图1-2，根据本发明实施例的一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理***及方法，如图1，所述的***包括数据采集***1、数据预处理***2，反射投影模型***3和定位解算***4；
其中，所述数据采集***1将数据采集、存储至数据集5中，同时所述数据采集***1可调取数据库信息获得路由器位置并加入所述数据集5中；
所述数据采集***1将所述数据集5传递给所述数据预处理***2；对于所述数据预处理***2来说，所述数据预处理***2包括模式甄别监听***11、去多路径***12、降噪***13；
所述数据集5中的数据经过所述数据预处理***2获得数据相较于原有数据减少多路径效应及噪声影响，获得数据被称作白化数据14；
所述白化数据14被所述数据预处理***2传递给所述反射投影模型***3；
所述反射投影模型***3包括反射投影模型15，通过计算，所述反射投影模型15获得投影锚点16、伪权阵17和伪数据集18；
最后所述反射投影模型***3将获得结果全部传递给所述定位解算***4，对于所述定位解算***4来说，由所述定位解算***4获得定位结果并进行可视化处理。
根据本发明的一个实施例，所述数据集5包括WiFi信号源提供的RTT测距结果6、RSSI测距结果7、RTT方差8、时间戳9、惯性导航***提供的惯性导航信号10。
根据本发明的另一实施例，提出一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理方法，包括如下步骤：
步骤1、所述数据采集***将数据采集、存储至数据集中，同时所述数据采集***能够调取数据库信息获得路由器位置并加入所述数据集中；
步骤2、所述数据采集***将所述数据集传递给所述数据预处理***，所述数据集中的数据经过所述数据预处理***处理，获得数据相较于原有数据减少多路径效应及噪声影响，获得数据被称作白化数据；
步骤3、所述白化数据被所述数据预处理***传递给所述反射投影模型***，所述反射投影模型***利用其中的反射投影模型，通过计算，获得投影锚点、伪权阵和伪数据集；
步骤4、最后所述反射投影模型***将获得结果全部传递给所述定位解算***；
步骤5、所述定位解算***对所述结果进行处理，获得定位结果并进行可视化处理。
进一步的，所述步骤1中，所述数据集包括WiFi信号源提供的RTT测距结果、RSSI测距结果、RTT方差、时间戳、惯性导航***提供的惯性导航信号
根据本发明的一个实施例，如图2所示，所述反射投影模型10具体模型建立流程如下所示：
S101：根据测距结果和路由器信息通过最小二乘法进行位置解算，获得位置L1；
S102：通过路由器信息构建超平面S1，使得L1在超平面S1上，且路由器到超平面S1距离最小，同时获得所述超平面S1的法向量F1；
S103：通过投影定理，获得各个路由器对超平面S1的所述投影锚点信息SAP1；
S104：构建所述投影锚点信息SAP1的所述伪数据集SD1及所述伪权阵SP1；
S105：同时建立包含所述测距结果、所述路由器信息、所述投影锚点信息SAP1和所述伪数据集SD1的位置解算方程，获得位置L2；
S106：通过与所述超平面S1的法向量F1正交的法向量F2构建超平面S2，使得L2在超平面S2上，且与法向量F正交，同时使得路由器到超平面S2距离最小；
S107：通过投影定理，获得原始各个路由器对超平面S2的所述投影锚点信息SAP2和所述投影锚点信息SAP1对超平面S2的所述投影锚点信息SAP3；
S108：构建所述投影锚点信息SAP2和SAP3的所述伪数据集SD2、SD3及所述伪权阵SP2、SP3；
根据本发明的一个实施例，所述最小二乘法为加权最小二乘，原始权值由所述数据集中的所述RTT方差8决定的权阵P，所述投影锚点信息SAP1、SAP2和SAP3的权值分别由各自的所述伪权阵SP1、SP2、SP3决定；
根据本发明的一个实施例，所述伪权阵SP1、SP2、SP3与所述RTT方差8存在倍数关系，同时各自之间相互独立；
根据本发明的一个实施例，所述倍数关系被称作层级弱化因子，只与原始数据的投影次数有关，多次投影即对应着多次所述层级弱化因子相乘，通常取第一弱化因子u1＝0.8，第二弱化因子u2＝0.85，也即存在倍数关系：SP1＝0.8*P，SP2＝0.85*P，SP3＝0.8*0.85*P；B通常取大于A，A常取0.8，B取0.85。
根据本发明的一个实施例，所述伪数据集与原始数据相比，新增一列信息为状态标志信息，所述状态标志信息表征投影次数和投影时间，其余信息，包括前述提到的所有信息与原始信息相同；
根据本发明的一个实施例，所述定位解算***4建立包含所述测距结果、所述路由器信息、所述投影锚点信息SAP1、SAP2、SAP3和所述伪数据集SD1、SD2、SD3的位置解算方程以获得位置L2；
根据本发明的一个实施例，所述定位解算***4中每一个路由器信息和投影锚点信息SAP1、SAP2、SAP3拥有各自的半***误差组；
根据本发明的一个实施例，所有的半***误差均服从正态分布，因此，所述定位解算***(4)构建的解算方程中存在半***误差约束，也即所有的半***误差总和为0，且不同投影锚点各自的半***误差组下的半***误差总和也为0；
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、数据采集***将数据采集并存储至数据集中，同时所述数据采集***能够调取数据库信息获得路由器位置并加入所述数据集中；所述步骤1中，所述数据集包括WiFi信号源提供的RTT测距结果、RSSI测距结果、RTT方差、时间戳、惯性导航***提供的惯性导航信号；
步骤2、数据采集***将所述数据集传递给数据预处理***，所述数据集中的数据经过所述数据预处理***处理，获得数据相较于原有数据减少多路径效应及噪声影响，获得数据被称作白化数据；
步骤3、白化数据被所述数据预处理***传递给反射投影模型***，所述反射投影模型***利用其中的反射投影模型，通过计算，获得投影锚点、伪权阵和伪数据集；
步骤4、最后反射投影模型***将获得结果全部传递给定位解算***；
步骤5、定位解算***对所述结果进行处理，获得定位结果并进行可视化处理；
所述反射投影模型具体模型建立流程如下步骤：
步骤（3.1）. 根据前述两个测距结果和路由器信息通过最小二乘法进行位置解算，获得位置L1；
步骤（3.2）. 通过路由器信息构建超平面S1，使得L1在超平面S1上，且路由器到超平面S1距离最小，同时获得所述超平面S1的法向量F1；
步骤（3.3）. 通过投影定理，获得各个路由器对超平面S1的投影锚点信息SAP1；
步骤（3.4）. 构建所述投影锚点信息SAP1的伪数据集SD1及伪权阵SP1；
步骤（3.5）. 同时建立包含所述测距结果、所述路由器信息、所述投影锚点信息SAP1和所述伪数据集SD1的位置解算方程，获得位置L2；
步骤（3.6）. 通过与所述超平面S1的法向量F1正交的法向量F2构建超平面S2，使得L2在超平面S2上，且与法向量F正交，同时使得路由器到超平面S2距离最小；
步骤（3.7）. 通过投影定理，获得原始各个路由器对超平面S2的投影锚点信息SAP2和所述投影锚点信息SAP1对超平面S2的投影锚点信息SAP3；
步骤（3.8）. 构建所述投影锚点信息SAP2和SAP3的伪数据集SD2、SD3及伪权阵SP2、SP3；
所述定位解算***建立包含所述测距结果、所述路由器信息、所述投影锚点信息SAP1、SAP2、SAP3和所述伪数据集SD1、SD2、SD3的位置解算方程以获得位置L2；所述定位解算***中每一个路由器信息和投影锚点信息SAP1、SAP2、SAP3拥有各自的半***误差组。
2.根据权利要求1所述的一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理方法，其特征在于，所述最小二乘法为加权最小二乘，原始权值由所述数据集中的所述RTT方差决定的权阵P，所述投影锚点信息SAP1、SAP2和SAP3的权值分别由各自的所述伪权阵SP1、SP2、SP3决定。
3.根据权利要求2所述的一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理方法，其特征在于，所述伪权阵SP1、SP2、SP3与所述RTT方差存在倍数关系，同时各自之间相互独立。
4.根据权利要求3所述的一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理方法，其特征在于，所述倍数关系被称作层级弱化因子，只与原始数据的投影次数有关，多次投影即对应着多次所述层级弱化因子相乘，取第一弱化因子u1=A，第二弱化因子u2=B，存在倍数关系：SP1=AP，SP2=B/>P，SP3=A/>B/>P。
5.根据权利要求1所述的一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理方法，其特征在于，所述伪数据集与原始数据相比，新增一列信息为状态标志信息，所述状态标志信息表征投影次数和投影时间，其余信息与原始信息相同。
6.根据权利要求1所述的一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理方法，其特征在于，所有的半***误差均服从正态分布，因此，所述定位解算***构建的解算方程中存在半***误差约束，也即所有的半***误差总和为0，且不同投影锚点各自的半***误差组下的半***误差总和也为0。
7.一种基于反射投影模型增强的WiFi-RTT定位处理***，用于执行权利要求1-6之一的方法，其特征在于，包括：数据采集***、数据预处理***，反射投影模型***和定位解算***；
其中，所述数据采集***用于将数据采集、存储至数据集中，同时所述数据采集***能够调取数据库信息获得路由器位置并加入所述数据集中；所述数据采集***将所述数据集传递给所述数据预处理***；
所述数据预处理***包括模式甄别监听***、去多路径***、降噪***；所述数据集中的数据经过所述数据预处理***获得数据相较于原有数据减少多路径效应及噪声影响，获得数据被称作白化数据；所述白化数据被所述数据预处理***传递给所述反射投影模型***；
所述反射投影模型***用于利用反射投影模型通过计算，获得投影锚点、伪权阵和伪数据集；最后所述反射投影模型***将获得结果全部传递给所述定位解算***；
所述定位解算***，用于对所述结果进行处理，获得定位结果并进行可视化处理。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014177079A1 (zh) * 2013-10-25 2014-11-06 中兴通讯股份有限公司 基于虚锚点无线定位方法、装置及终端
WO2015021427A1 (en) * 2013-08-09 2015-02-12 Qualcomm Incorporated Systems and methods for floor determination of access points in indoor positioning systems
CN105474034A (zh) * 2013-08-21 2016-04-06 高通股份有限公司 用于选择Wi-Fi接入点进行位置确定的***和方法
CN106211079A (zh) * 2016-09-23 2016-12-07 武汉创驰蓝天信息科技有限公司 基于 iBeacons 节点的RSSI 测距的室内定位方法及***
CN109819394A (zh) * 2018-12-31 2019-05-28 上海无线通信研究中心 基于WiFi与超声波混合的室内定位方法及其***
CN111683337A (zh) * 2020-06-09 2020-09-18 展讯通信（上海）有限公司 基于Wifi和传感器的融合定位方法、***、电子设备及存储介质
CN112399350A (zh) * 2020-09-30 2021-02-23 中国科学院空天信息创新研究院 适用于手机实现室内定位的基于WiFi-RTT测距定位***及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015021427A1 (en) * 2013-08-09 2015-02-12 Qualcomm Incorporated Systems and methods for floor determination of access points in indoor positioning systems
CN105474034A (zh) * 2013-08-21 2016-04-06 高通股份有限公司 用于选择Wi-Fi接入点进行位置确定的***和方法
WO2014177079A1 (zh) * 2013-10-25 2014-11-06 中兴通讯股份有限公司 基于虚锚点无线定位方法、装置及终端
CN106211079A (zh) * 2016-09-23 2016-12-07 武汉创驰蓝天信息科技有限公司 基于 iBeacons 节点的RSSI 测距的室内定位方法及***
CN109819394A (zh) * 2018-12-31 2019-05-28 上海无线通信研究中心 基于WiFi与超声波混合的室内定位方法及其***
CN111683337A (zh) * 2020-06-09 2020-09-18 展讯通信（上海）有限公司 基于Wifi和传感器的融合定位方法、***、电子设备及存储介质
CN112399350A (zh) * 2020-09-30 2021-02-23 中国科学院空天信息创新研究院 适用于手机实现室内定位的基于WiFi-RTT测距定位***及方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于半参数估计的智能手机WiFi-RTT定位方法;郭笑尘;《导航定位与授时》;20201112;全文 *
复杂环境下的超宽带高精度定位算法;李晨辉;甄杰;祝会忠;孙玉曦;盛坤鹏;;测绘科学;20200119(第01期);全文 *
无线网络定位综述;钱志鸿;孙大洋;LEUNG Victor;;计算机学报(第06期);全文 *

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