[发明专利]指纹定位方法与服务器

说明书

技术领域

本发明涉及移动通信定位技术领域，特别是涉及一种指纹定位方法与服务器。

背景技术

随着通信技术的发展，作为移动通信和个人通信服务的一部分，位置服务变得越来越重要了。

指纹定位技术是室内位置服务中的一种常用技术，传统的指纹定位技术前期需要建立数据库，即人为地对各定位点进行测量以建立数据库，后期则将在线数据与数据库中的数据对比，找到匹配的数据，以此实现定位。

上述传统方法的缺陷是，耗费大量的人力，且覆盖密度无法做到太大。另外，人为建立的数据库是固定不变的，但是定位场景的人员流动，物资搬动都会使得实际数据发生变化，从而导致数据库的数据逐渐偏离实际数据，使得定位误差不断增大。

发明内容

基于上述情况，本发明提出了一种指纹定位方法与服务器，以提高室内定位的准确性。

一种指纹定位方法，包括步骤：

在终端与各个接入点之间建立通信并传输信号，检测信号的指纹信息；

根据信号的指纹信息，计算终端的位置；

在指纹库中查询信号的指纹信息，若未查询到匹配项，则将信号的指纹信息及计算出的终端的位置写入指纹库，若查询到匹配项，则对计算出的终端的位置与指纹库中匹配项对应的位置进行加权平均作为终端的最终位置，并更新到指纹库。

一种指纹定位服务器，包括：

信号特征检测单元，用于在终端与各个接入点之间建立通信并传输信号，检测信号的指纹信息；

终端位置解算单元，用于根据信号的指纹信息，计算终端的位置；

指纹库维护单元，用于在指纹库中查询信号的指纹信息，若未查询到匹配项，则将信号的指纹信息及计算出的终端的位置写入指纹库，若查询到匹配项，则对计算出的终端的位置与指纹库中匹配项对应的位置进行加权平均作为终端的最终位置，并更新到指纹库。

本发明的指纹定位方法与服务器，指纹库建立阶段与更新阶段同时进行，避免了传统指纹定位法先人为建立指纹库而导致消耗大量人力物力，覆盖密度小以及指纹库固定不变的问题。本发明中的指纹库在实际工程应用中自动建立，不断地自动更新，以致能跟上环境的变化，节省了资源并提高了定位精度。指纹数据库最终会趋于稳态，并且缓慢地适应环境的变化。虽不能保证每一点的定位精度在每一时刻都比前期定位估计算法的定位精度高，但在统计时间上，本发明的定位精度较为稳定，优于传统的定位算法，减少传统定位算法在同一点上不同时刻定位精度的发散度。

附图说明

图1为本发明指纹定位方法的流程示意图；

图2为一个室内定位场景示意图；

图3为图2所示场景的定位流程示意图；

图4为本发明指纹定位服务器的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

本发明的指纹定位方法，如图1所示，包括步骤：

步骤S101、在终端与各个接入点之间建立通信并传输信号，检测信号的指纹信息。此处的指纹信息意为信号从终端到各接入点的时延和/或功率，或信号从各接入点到终端的时延和/或功率；

步骤S102、根据信号的指纹信息，计算终端的位置；

步骤S103、在指纹库中查询信号的指纹信息，若未查询到匹配项，则执行步骤S104，若查询到匹配项，则执行步骤S105；

步骤S104、将信号的指纹信息及计算出的终端的位置写入指纹库；

步骤S105、对计算出的终端的位置及指纹库中对应的位置进行加权平均作为终端的最终位置，并更新到指纹库。

图2是一个室内定位场景的实例。AP1、AP2、AP3是接入点，UE(终端)是用户所在真实位置，E1是第一次有用户经过UE所在位置对UE进行的定位估计，E2第二次有用户经过UE所在位置对UE进行的定位估计，U1是更新后的对UE所在位置的定位估计。

图3是对图2的场景进行指纹定位的一个实施例的流程图。UE是终端，AP是接入点，Server是定位服务器，LCS Client是定位客户端。下面对该实施例的具体步骤介绍如下：

步骤1a/1b：UE/LCS Client向AP发送定位请求信息。

步骤2：AP向UE发送定位辅助信息，该辅助信息可以是任意一个信号。

步骤3：UE向AP返回UE接收到的定位辅助信息的特征，如时延或功率，或时延和功率。