CN117896822A - 基于可变性特征的室内无线定位方法、***及装置 - Google Patents

基于可变性特征的室内无线定位方法、***及装置 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种室内无线定位方法，包括：接收来自接收单元的初始接收信号强度指示RSSI信息；在指纹数据库中搜索与测得的初始RSSI信息匹配的指纹；确定与检索到的指纹对应的第一位置为接收单元的初始位置；接收来自接收单元的附加RSSI信息；提取附加RSSI信息与初始RSSI信息之间的可变性特征；在可变性指纹数据库中搜索与初始位置和提取的RSSI可变性特征相匹配的可变性指纹；以及当与检索到的可变性指纹对应的第二位置与初始位置不同时，将第二位置更新为接收装置的当前位置，其中第二位置是以第一位置为中心的预设距离范围内的候选区域中的位置。

Description

基于可变性特征的室内无线定位方法、***及装置
技术领域
本说明书提出了一种基于可变性特征的室内无线定位方法、***及装置。
背景技术
基于位置的服务(LBS，Location-based Service)确认当前的位置信息，该位置信息是通过基于卫星的确认和接收终端确认的，例如全球定位***(GPS，GlobalPositioning System)终端，并利用确认的位置信息提供各种附加服务，例如路线引导、周边信息引导、交通信息、物流控制、救援请求、犯罪报告响应以及基于位置的客户关系管理(CRM，Customer Relationship Management)。
为了使用LBS，必须确定位置确认和接收终端的位置。然而，基于卫星的位置确认和接收终端存在一个问题，即它们无法在卫星信号弱的区域提供位置信息，例如室内、隧道、地下停车场或闹市区。
为了解决这样的问题，人们正在研究各种室内定位技术，以便在卫星信号较弱的区域(如室内)提供LBS。特别是利用无线通信设备，如无线局域网(WLAN，Wireless LocalArea Network)、超宽带无线通信(UWB，Ultra Wide Band)、扩频(CSS，Spread Spectrum)、ZigBee和蓝牙，对无线定位方法进行了许多研究和开发。
基于无线通信基础设施的室内定位存在接入点(AP，Access Point)与接收终端之间的距离较短，并且由于多路径误差或由墙壁或家具等引起的信号衰减的影响，难以计算出高精度的定位信息。
此外，在多个AP之间的时间同步或AP与接收终端之间的时间同步失效的情况下，不能使用例如到达时间差(TDoA，Time Difference of Arrival)定位技术，该技术是利用来自两个AP的无线电波到达时间的相对差进行定位的，或到达时间(ToA，Time ofArrival)定位技术，该技术是根据AP与接收终端之间的无线电波的到达时间进行定位的。因此，应使用通过接收信号强度指示(RSSI，Received Signal Strength Indicator)信息进行定位的定位技术，该信息是接收终端接收到的信号信息。
作为一种利用RSSI信息估计接收终端位置的方法，使用了三边测量或指纹技术。
三边测量是一种利用信号的传播衰减模型估计AP与接收终端之间的距离来估计位置的方法，指纹技术是一种在数据库中存储信号强度值的方法，这些信号强度值是预先测量且从每个AP发送，并在接收来自接收终端的信号强度值时，调用与信号强度值对应的位置信息，以便向接收终端提供位置信息。
发明内容
虽然指纹技术的准确度相对较高，但由于受流动人口、室内空间结构特征、定位时间等因素影响较大，其准确度存在较大的可变性，因此仍需进一步提高其准确度。
根据本发明的一个实施例的室内无线定位方法，包括：接收来自接收单元的初始接收信号强度指示(RSSI，Received Signal Strength Indicator)信息；在指纹数据库中搜索与测得的初始RSSI信息匹配的指纹；确定与检索到的指纹对应的第一位置为接收单元的初始位置；接收来自接收单元的附加RSSI信息；提取附加RSSI信息与初始RSSI信息之间的可变性特征；在可变性指纹数据库中搜索与初始位置和提取的RSSI可变性特征相匹配的可变性指纹；以及当与检索到的可变性指纹对应的第二位置与初始位置不同时，将第二位置更新为接收单元的当前位置，其中第二位置是在以第一位置为中心的预设距离范围内的候选区域中的位置。
根据本发明的一个实施例，本发明提供的效果是：通过基于初始位置和RSSI可变性特征确定位置，提供一种精度更高的室内定位方法。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是根据一示例性实施例示出的一种室内无线定位***的概念图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种主位置确定单元的框图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种辅助位置确定单元的框图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种虚拟形成垂直和水平网格线的室内空间的示意图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种用于说明每个定位时间的可变指纹图谱的示意图。
具体实施方式
由于下面描述的技术可能具有各种修改和各种实施例，具体的实施例将在附图中说明并详细描述。然而，这并不意味着将下面描述的技术限制在具体的实施例中，应该理解为包括在下面描述的技术的精神和范围中的所有修改、等同物或替代物。
术语“第一”、“第二”、“A”和“B”可用于描述各种元件，但元件不应受术语的限制。这些术语仅用于区分一个元件与另一个元件。例如，在不脱离下文所述技术范围的情况下，第一元件可称为第二元件，同样，第二元件也可称为第一元件。术语和/或包括多个相关项目的组合或多个相关项目中的任何项目。例如，“A和/或B”可解释为“A或B中的至少一个”。此外，“/”可解释为“和”或“或”。
本文中使用的单数形式“一种”和“一个”也包括复数形式，除非上下文另有明确指示。应理解的是，此处使用的术语“包括”是指存在部分或其组合，并不排除存在或增加一个或多个其他特征或数字、步骤操作部件、部分或其组合的可能性。
另外，需要说明的是，本说明书中对部件的分类仅仅是对各部件所负责的各主要功能的分类。也就是说，下面要描述的两个或更多组件可以合并为一个组件，或者一个组件可以为每个功能分成两个或更多组件。下面将要描述的每个组件除了其自身的主要功能外，还可以额外执行其他组件的部分或全部功能，当然，每个组件的某些主要功能可以完全由其他组件执行。
此外，在执行方法或操作方法时，构成方法的每个步骤可以以不同于指定顺序的顺序发生，除非在上下文中明确描述了特定顺序。也就是说，各步骤可以以与指定的顺序相同的顺序进行，可以基本同时进行，也可以以相反的顺序进行。
图1是根据一示例性实施例示出的一种室内无线定位***的概念图，图2是根据一示例性实施例示出的一种主位置确定单元的框图，图3是根据一示例性实施例示出的一种辅助位置确定单元的框图。
参考图1，室内无线定位***100可以包括主位置确定单元110和辅助位置确定单元120。
主位置确定单元110可以通过基于从接收单元传输的接收信号强度指示RSSI信息，在预先构建的指纹数据库中搜索指纹来确定初始位置。然而，由于RSSI受室内空间结构特征、定位时间、流动人口等因素的影响而具有较大的可变性，因此仅通过主位置确定单元110的定位很难准确确定接收单元的位置。因此，本说明书提出的室内无线定位***100引入了辅助位置确定单元120，该辅助位置确定单元120根据RSSI的变化进行附加定位操作。
辅助位置确定单元120可以通过基于从接收单元传输的附加RSSI信息，提取初始RSSI信息与附加RSSI信息之间的可变性特征，并在预先构建的可变性特征指纹数据库中，搜索与该可变性特征相匹配的可变性特征指纹来确定最终位置。因此，可以认为，辅助位置确定单元120执行微调或更新由主位置确定单元110周期性/实时确定的主位置(或初始位置)的功能。
下面将参考图2和图3描述每个主位置确定单元110和辅助位置确定单元120的详细操作。
参照图1和图2，主位置确定单元110可以包括第一RSSI接收单元210、第一位置确定单元220和指纹数据库230。
第一RSSI接收单元210可以从作为定位目标的接收单元接收初始RSSI信息(接收单元测量的每个AP的RSSI)，并将初始RSSI信息传输至第一位置确定单元220。作为无线信号，可以应用蓝牙、WiFi信号等各种无线通信信号。
第一位置确定单元220可以在指纹数据库230中搜索与从第一RSSI接收单元210接收到的初始RSSI信息相匹配的指纹。在指纹数据库230中，与室内空间位置相对应的每对坐标(x，y)的RSSI可以指纹的形式存储(即每个AP的RSSI模式/特征/序列)。图中举例说明了指纹数据库230中通过查询表240的方式为每对坐标存储指纹数据的情况，但本发明并不限于此。此外，在本说明书中，为便于解释，以二维x和y坐标为例进行说明，但本发明并不限于此，本发明还可扩展为三维x、y和z坐标。
假设指纹数据库230是在室内定位之前预先构建的，可以通过多种方式构建。作为一个实施例，主位置确定单元110可以在室内(平面)空间上虚拟形成多条垂直和水平网格线(x，y)作为优先定位目标。在三维定位的情况下，还可以虚拟形成高度网格线。接下来，主位置确定单元110可以获取多个RSSI，所述多个RSSI是由设置在室内空间不同位置的多个AP针对垂直和水平网格线的每个交叉点传输的。此时，主位置确定单元110可以通过在每个交叉点直接定位测试接收单元来直接测量从每个AP接收到的RSSI，或者通过根据室内空间的特征、障碍物、墙壁、信号衰减特征、路径损耗指数等预测每个交叉点的RSSI来获取每个交叉点的RSSI。最后，第一位置确定单元220将每个交叉点的位置(或坐标)信息与每个交叉点的RSSI相链接，建立如图所示的查询表240，从而构建指纹数据库230。然而，本发明并不限于此，在各种实施例中，指纹数据库230可以预先构建。
第一位置确定单元220可以确定与检索到的指纹对应的主位置(或坐标)作为接收单元的初始位置(或主位置)。例如，根据本附图进行示例说明，当接收指纹形式的初始RSSI信息如RSSI11、RSSI21或RSSIN1时，第一位置确定单元220可以将接收单元的初始位置确定为x1和y1。
以这种方式确定的初始位置可由下文所述的辅助位置确定单元120进行微调和更新。
参考图1和图3，第二位置确定单元120可以包括第二RSSI接收单元310、可变性特征提取单元320、位置候选确定单元330、第二位置确定单元340和可变性指纹数据库350。
在确定初始位置之后，第二RSSI接收单元310可以从接收单元接收附加RSSI信息(来自接收单元附加测量的每个AP的RSSI)，并将附加RSSI信息发送到可变性特征提取单元320。
可变性特征提取单元320可以使用可变性特征分类模型提取RSSI可变性特征，所述可变性特征分类模型是通过机器学习预先构建的。该可变性特征可以根据为每个交叉点收集的RSSI信息的最大变化值、最小变化值、变化范围和变化速度中的至少一个类别来提取，并且可变性特征分类模型可以根据这些类别，通过机器学习预先构建每个AP的RSSI可变性特征。该可变性特征分类模型可以在指纹数据库230和可变性指纹数据库350被预先构建时建立。在将初始RSSI信息和附加RSSI信息输入到可变性特征分类模型之后，可变性特征提取单元320可以提取初始RSSI信息和附加RSSI信息之间的可变性特征并对其进行分类。
候选位置确定单元330可以执行基于初始位置选择候选位置/坐标的功能。由于第二位置极有可能位于以最初确定的第一位置为中心的预设距离范围内的候选区域内，利用该特性，位置候选确定单元330可执行主要选择候选位置/坐标的作用，从而第二位置确定单元340不必将每个可变性指纹与包括在可变性指纹数据库350中的所有可变性指纹进行比较。因此，可以显著降低第二位置确定单元340的运行开销。因此，位置候选确定单元330可根据不同的实施例选择性地包括在第二位置确定单元120中。
第二位置确定单元340可以搜索可变性指纹数据库350以获得与第一位置和/或RSSI可变性特征匹配的可变性指纹。更具体地说，第二位置确定单元可以选择与包括在距离第一位置(或初始位置)的预设距离范围内的交叉点对应的候选可变性特征(或候选可变性指纹)，并在其中搜索与从可变性特征提取单元320接收的RSSI可变性特征匹配的可变性特征(或可变性指纹)。第二位置确定单元340可以确定与检索到的可变性指纹相对应的位置/坐标作为第二位置/坐标(或最终位置/坐标)。当与检索到的可变性指纹对应的第二位置与第一位置(或初始位置)不同时，第二位置确定单元340可将第二位置更新为接收单元的当前位置。相反，当对应于检索到的可变性指纹的第二位置和第一位置(或初始位置)相同时，第二位置确定单元340可以将初始位置保持为接收单元的当前位置，并且用初始RSSI信息替换/识别附加RSSI信息。
可变指纹数据库350也可以通过与上述指纹数据库230类似的各种方式预先构建。作为一个实施例，辅助位置确定单元120可以首先收集在每个交叉点的预设时间内从多个AP传输的RSSI。接下来，辅助位置确定单元120可以使用基于机器学习的特征提取算法，提取每个交叉点的所收集RSSI的可变性特征。最后，辅助位置确定单元120可通过将每个交叉点的位置信息与为每个交叉点提取的可变性特征相链接，来预构建可变性指纹数据库350。由于可变性特征分类模型和可变性指纹数据库350都可以使用基于机器学习的特征提取算法来构建，因此它们可以同时构建。上述关于构建可变性特征分类模型的描述可同样/类似地应用于构建可变性指纹数据库350。因此，省略多余的描述。可变性指纹数据库350也可以通过每对坐标的查询表360的形式实现，但不限于此。
图4是根据一示例性实施例示出的一种虚拟形成垂直和水平网格线的室内空间的示意图。
室内无线定位可基于虚拟分割室内空间的垂直/水平网格线执行。因此，室内定位的精确度可能会根据空间划分的间隔而变化。例如，如图所示，即使在同一室内空间，网格线越多、间距越小，定位速度越慢，但室内定位精度越高。此外，网格线数量越少，间距越宽，定位速度越快，但室内定位精度越低。因此，在单纯优先提高室内定位精度的情况下，整个***的速度会降低，而在仅优先考虑整个***的速度的情况下，室内定位的精度会降低。
因此，基于上述问题，本说明书提出了一种基于室内空间的流动人口和结构特征(例如，墙壁、障碍物、交通、路径等的存在/位置)以及定位时间中的至少一种，动态调整室内空间的虚拟分区，从而优化室内定位速度和精度的方法。
当室内空间为预期RSSI可变性较高的空间时，例如流动人口较多的公共场所，因为预计定位精度将因可变性较大而将大大降低，所以即使定位速度稍有降低，提高精度也可能更为重要。另一方面，当室内空间是预计RSSI可变性较低的空间时，例如流动人口较少的非公共场所，由于可变性较小，定位精度可确保在一定水平以上，因此确保定位速度可能更为重要。
有鉴于此，作为一种实施例，当室内空间的平均流动人口增加时，虚拟形成的纵向和横向网格线的数量增加，其间的间距变窄；当平均流动人口减少时，虚拟形成的纵向和横向网格线的数量减少，其间的间距变宽。作为另一种实施例，基于结构特征，当预测室内空间的可变性较高时(例如，在信号传输路径中存在墙壁、障碍物、交通等的情况下)，信号传输路径的可变性较低。当预测室内空间的可变性较低时(例如，在信号传输路径中没有墙壁、障碍物或交通等的情况下)，虚拟形成的垂直和水平网格线的数量会增加，其间的间距会变窄；当预测室内空间的可变性较高时(例如，在信号传输路径中没有墙壁、障碍物或交通等的情况下)，虚拟形成的垂直和水平网格线的数量会减少，其间的间距会变宽。作为另一个实施例，根据定位时间，当预测可变性较高时(例如，当白天、营业时间等流动人口较多时)，虚拟形成的垂直和水平网格线的数量增加，其间的间距变窄；当预测可变性较低时(例如，当夜间/黎明、非营业时间等流动人口较少时)，虚拟形成的垂直和水平网格线的数量减少，其间的间距变宽。
这样，当纵向/横向网格线在不同情况下以不同方式虚拟形成时，可以在数据库中建立并构建每个虚拟分区特征的指纹图谱和可变性指纹图谱。换句话说，即使对于同一室内空间，垂直/水平网格线也可以根据室内空间的特征，无论是公共空间、流动人口、定位时间、结构特征等，虚拟形成不同的垂直/水平网格线，并且可以为每种虚拟分区方法建立不同的指纹特征和可变性指纹特征，并在每个相应的数据库中建立不同的指纹特征和可变性指纹特征。这一点将参考图5进行描述。
图5是根据一示例性实施例示出的一种用于说明每个定位时间的可变指纹图谱的示意图。
如图5所示，即使在同一室内空间中，也可以针对每个定位时间以不同方式执行虚拟分区，并且可以根据每个虚拟分区方法建立不同的指纹档案(未示出)和可变性指纹档案，并存储在每个数据库中。
相应地，第一位置确定单元220可以使用已经建立的第一指纹图谱(未示出)确定第一位置(或初始位置)，该第一指纹图谱与在第一定位时间应用了第一虚拟分区方法的室内空间510相对应。类似地，第二位置确定单元340可以使用已经建立的第一可变性指纹图谱520确定第二位置(或最终位置)，该第一可变性指纹图谱520与在第一定位时间应用了第一虚拟分区方法的室内空间510相对应。此外，第一位置确定单元220可以使用已经建立的第二指纹图谱(未示出)确定第一位置(或初始位置)，该第二指纹图谱与在第二定位时间应用了第二虚拟分区方法的室内空间530相对应。同样，第二位置确定单元可以使用已经建立的第二可变性指纹图谱540确定第二位置(或最终位置)，该第二可变指纹图谱540与在第二定位时间应用第一虚拟分区方法的室内空间530相对应。
根据本发明的实施例可以通过各种方式实现，例如硬件、固件、软件或其组合。在通过硬件实现的情况下，本发明的一个实施例可以通过特定应用集成电路(ASICs，Application Specific Integrated Circuits)、数字信号处理器(DSPs，Digital SignalProcessors)、数字信号处理设备(DSPDs，Digital Signal Processing Devices)、可编程逻辑器件(PLDs，Programmable Logic Devices)、现场可编程门阵列(FPGAs，FieldProgrammable Gate Arrays)、处理器、控制器、微控制器、微处理器等中的至少一种来实现。
此外，在通过固件或软件实现的情况下，本发明的一个实施例以模块、程序、功能等的形式实现，该模块、程序、功能等执行上述功能或操作，并存储在可通过各种计算机手段读取的记录介质中。在此，记录介质可单独或组合包括程序指令、数据文件、数据结构等。记录在记录介质上的程序指令可以是为本发明专门设计和配置的程序指令，也可以是计算机软件技术人员已知和可用的程序指令。例如，记录介质可以包括磁性介质，如硬盘、软盘和磁带；光学介质，如光盘只读存储器(CD-ROM，Compact Disc Read Only Memories)、数字视频光盘(DVD，Digital Video Disc)；磁光介质，如光盘；以及专门配置用于存储和执行程序指令的硬件设备，如ROM、RAM、闪存等。程序指令的示例可包括可由计算机使用解释器执行的高级语言代码，以及机器语言代码，例如由编译器生成的代码。这些硬件设备可配置为至少一个软件模块，以执行本发明的操作，反之亦然。
此外，根据本发明的设备或终端可以由指令驱动，这些指令使至少一个处理器能够执行上述功能和过程。例如，此类指令可以包括解释指令，例如包括JavaScript或ECMAScript指令的脚本指令、可执行代码或存储在计算机可读介质中的其他指令。此外，根据本发明的设备可以通过网络(例如服务器群)以分布式方式实现，或者可以在单个计算机设备中实现。
此外，加载在根据本发明的设备中并执行根据本发明的方法的计算机程序(也称为程序、软件、软件应用程序、脚本或代码)可以用任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言或先验或程序语言，并且可以以任何形式配置，包括独立的程序或模块、组件、子程序或适合在计算机环境中使用的其他单元。计算机程序不一定与文件***中的文件相对应。程序可以存储在提供给请求程序的单个文件中，或多个交互文件中(例如，存储一个或多个模块、子程序或部分代码的文件)，或包括其他程序或数据的部分文件中(例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)。计算机程序可配置为在单台计算机上执行，或在位于一个站点的多台计算机上执行，或分布在多个站点并通过通信网络互连。
为了描述方便，对附图进行了划分和描述，但也可以通过合并各附图中描述的实施例来设计新的实施例。另外，本发明并不局限于上述实施方式的配置及方法，可以通过选择性地组合各实施方式的全部或部分来配置上述实施方式，从而可以进行各种修改。
此外，虽然以上已经就本说明书的示例性实施例进行了示出和描述，但本说明书并不限于上述具体实施例。当然，本发明所属技术领域的技术人员可以在不脱离权利要求书中所要求的本发明的精神的情况下进行各种修改，这些修改不应单独从本发明的技术精神或角度来理解。

Claims (11)

1.一种室内无线定位方法，包括：
接收来自接收单元的初始接收信号强度指示RSSI信息；
在指纹数据库中搜索与测得的初始RSSI信息相匹配的指纹；
将与搜索到的所述指纹相对应的第一位置作为所述接收单元的初始位置；
接收来自所述接收单元的附加RSSI信息；
提取所述附加RSSI信息和所述初始RSSI信息之间的可变性特征；
在可变性指纹数据库中搜索与所述初始位置和提取的RSSI可变性特征相匹配的可变性指纹；以及
当与搜索到的所述可变性指纹对应的第二位置与所述初始位置不同时，将所述第二位置更新为所述接收单元的当前位置，其中，所述第二位置是在以所述第一位置为中心的预设距离范围内的候选区域中的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括生成所述指纹数据库，其中，所述生成所述指纹数据库，包括：
在室内空间上虚拟形成多条垂直和水平网格线；
在所述垂直和水平网格线的每个交叉点处，获取由分布在不同位置的多个接入点AP传输的多个RSSI；以及
通过将每个所述交叉点的位置信息与每个所述交叉点获得的所述RSSI联系起来，构建所述指纹数据库。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括生成可变性指纹数据库，其中，所述生成可变性指纹数据库，包括：
在所述垂直和水平网格线的交叉点上，收集从多个AP在预设时间内发送的所述RSSI；
使用基于机器学习的特征提取算法，提取每个所述交叉点收集的多个所述RSSI的可变性特征；以及
通过链接每个所述交叉点的位置信息和针对每个所述交叉点提取的所述可变性特征，构建所述可变性指纹数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述可变性指纹数据库中搜索所述可变性指纹包括：
提取所述初始位置的预设距离范围内包括的所述交叉点对应的候选可变性指纹；以及
在所述候选可变性特征中搜索与所述RSSI可变性特征相匹配的所述可变性特征。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述可变性特征是根据每个所述交叉口收集的RSSI信息的最大变化值、最小变化值、变化范围和变化速度中的至少一个类别提取的。
6.根据权利要求3所述的方法，还包括通过对每个所述交叉口提取的所述可变性特征进行机器学习，构建可变性特征分类模型，
其中，所述可变性特征的提取是在将所述初始RSSI信息和所述附加RSSI信息输入到所述可变性特征分类模型后，对所述初始RSSI信息和所述附加RSSI信息之间的所述可变性特征进行分类。
7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述多条垂直和水平网格线是基于室内空间的流动人口、结构特征和定位时间中的至少一种以动态方式虚拟形成的。
8.根据权利要求3所述的方法，其中：
随着室内空间的平均流动人口增加，虚拟形成的垂直和水平网格线的数量增加且其间距变窄；以及
随着所述室内空间的平均流动人口减少，多条所述虚拟形成的垂直和水平网格线的数量减少且其间距变宽。
9.根据权利要求3所述的方法，其中，还包括基于所述结构特征：
随着预测所述室内空间的可变性较高，所述虚拟形成的垂直和水平网格线的数量增加且其间距变窄；以及
随着预测所述室内空间的可变性较低，所述虚拟形成的垂直和水平网格线的数量减少且其间距变宽。
10.根据权利要求3所述的方法，其中，还包括基于所述定位时间：
随着预测的可变性较高，所述虚拟形成的垂直和水平网格线的数量增加且其间距变窄；以及
随着预测的可变性较低，所述虚拟形成的垂直和水平网格线的数量减少且其间距变宽。
11.根据权利要求1所述的方法，还包括在与检索到的所述可变性指纹对应存储的所述第二位置和所述初始位置相同的情况下，将所述初始位置保持为所述接收单元的当前位置以及将所述附加RSSI信息识别为所述初始RSSI信息。
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