[发明专利]基于定位误差估计的WLAN室内移动用户定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及基于定位误差估计的WLAN室内定位方法。

背景技术

近年来，人们对位置服务需求日益增张。但是，由于在室内环境下卫星信号受到建筑物的遮蔽并且蜂窝系统的定位精度难以满足室内定位服务的要求。因此，为室内用户提供精确的位置服务受到了许多研究机构的重视。随着WLAN被广泛布置在室内环境中为用户提供通信服务，相对于其他室内定位技术，如：超宽带、超声波、红外线、蓝牙等，基于指纹匹配算法的WLAN室内定位系统因其经济性被认为是一种有前景的解决方案。该方法一般分为两个阶段，即：离线阶段和在线阶段。在离线阶段，首先选择一些特定的位置，即参考点(Reference Point，RP)。然后在每个参考点上采集足够的RSS(Received Signal Strength)样本建立一个由RSS样本和参考点坐标的位置指纹数据库。在在线阶段，通过用户端无线网卡所测量到的RSS样本与已建立的RSS数据库相匹配可估计出用户的位置坐标。目前，对于指纹匹配算法的相关研究已经展开，许多算法和技术也被用作指纹匹配算法，如基于模式匹配的人工神经网络法、支持向量机法、自适应神经模糊推理系统法和基于距离依赖的最近邻法、K近邻算法(K Nearest Neighbors，KNN)、加权K近邻法(Weighted KNN，WKNN)。

基于模式匹配的指纹匹配算法需要在离线阶段对模型训练，以建立RSS样本与坐标之间的非线性关系。如果训练结果好则可以达到很高的定位精度，反之，如果室内无线电环境变化，位置指纹数据库更新，则会导致原有非线性映射关系失效，需要大量时间重新训练，这在实时定位阶段是难以做到的。相比之下，基于距离依赖的指纹匹配算法的优点是不需要离线阶段训练、计算简单、对室内无线电环境变化不敏感，但缺点是精度有限且易受参考点位置的选择和近邻参考点个数的影响。另一方面，对移动用户定位时，难度相比固定用户更大。用户的无线网卡读取的信号强度样本数目较少，无法全面反映用户所处位置的无线电特性，因此定位误差通常会较大，因此需要利用其它信息提高定位结果的精度。当前的研究仅集中于如何计算出更加精确的定位结果，很少能够从计算定位误差的角度入手。如果能够准确的估计定位误差，就可以利用估计的定位误差消除定位结果中误差的影响，得到更加精确的定位结果。

发明内容

本发明是为了解决现有方法的WLAN室内移动用户定位精度低的问题，从而提供一种基于定位误差估计的WLAN室内移动用户定位方法。

基于定位误差估计的WLAN室内移动用户定位方法，它由以下步骤实现：

步骤一、在室内目标定位环境中布置N个接入点AP，确保室内目标定位环境中的任意位置均能够采集到来自所有接入点AP的信号强度；在所述目标环境中设置M个参考点；N、M均为正整数；

步骤二、在离线阶段，记录M个参考点处坐标集合，在每个参考点采集W个RSS样本RSS_Re，并根据M个参考点处坐标和每个参考点的所有RSS样本RSS_Re建立位置指纹数据库；W为正整数；

步骤三、在目标定位环境中选择Z个位置点作为非线性映射函数的训练点，在每个训练点采集V个RSS样本，建立RSS样本集合RSS_Tr与定位误差(δx_Tr，δy_Tr)之间的非线性映射关系；Z、V为正整数；

步骤四、在在线阶段，当移动用户在测试点接收到RSS样本集合RSS_Te后，利用基于距离依赖的指纹匹配法计算定位结果同时也将收到的RSS样本作为非线性映射函数的输入计算定位误差(δx_Te，δy_Te)；然后利用公式：