[发明专利]一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法

权利要求书

1.一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法，包括输入参数、核心算法、算法流程、输出参数。 

2.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法，其输入参数包括但不限于：惯性信息、机会无线信号特征信息、初始位置信息,其中: 

1)输入参数中的惯性信息，其特征在于，惯性信息包括但不限于被定位终端的罗盘方向信息、定位终端的运动加速度信息； 

2)输入参数中的机会无线信号，其特征在于，包括任何可以被定位终端探测到的，具有低时变高空间相关度的无线信号，例如Wi-Fi信号、蜂窝基站信号、无线广播电视信号等等； 

3)输入参数中的初始位置信息，可以是定位终端的经纬度信息或相对已知参照点的坐标信息。 

3.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的核心算法，其特征在于，利用改进后的粒子滤波方法结合航迹推断实现实时的位置信息推定与矫正，即使用粒子滤波器通过模拟一定数量的粒子，通过粒子的权重和状态的更新来估计终端的位置，该粒子滤波方法包括以下三个步骤：粒子状态更新，粒子权重更新，粒子重采样；其中： 

1)定位核心算法中的模拟一定数量的粒子，其特征在于，以给定或测量得到的起始位置为圆心，将一定数目的粒子以离圆心由近到远递减的概率随机分布在该圆心附近，对于每个粒子，以输入参数中的步长为概率分布中心，设定一个随机的且互不相同的特征步长，并且额外设置一个随机的罗盘偏移量作为粒子状态更新的依据； 

2)定位核心算法中的粒子状态更新，其特征在于，利用定位终端测量得到的机会无线信号特征信息更新所有粒子的当前机会无线信号特征信息；利用定位终端测量得到的运动方向信息，结合每个粒子的特征步长与特征罗盘偏移量，再加上一定的随机零均值高斯扰动之后，对每个粒子应用航迹推断，以此更新粒子的位置信息； 

3)定位核心算法中的粒子权重更新，其特征在于，其以如下方法进行：通过对所处地图进行虚拟的空间划分，将定位所在的地图划分出了棋盘形的若干正方形虚拟占用格，对于先后落入同一占用格的粒子，使用相似度(例如，余弦相似度)计算该粒子先后两次机会无线信号特征的相似性，若其相似性高于某一判定阈值则认为该粒子为一重入粒子，将其赋予高权重，反之若粒子未进入统一占用格或进入同一占用格但相似度低于设定阈值，则将该粒子标记为非重入粒子，且权重设置为低权重； 

4)定位核心算法中的粒子重采样，其特征在于，其以如下方法进行：在3)所述的粒子权重更新步骤中统计重入粒子个数，当重入粒子占总粒子数比例高过某一阈值时进行重采样，重采样时，权重较大(小)的粒子以较高(低)概率被复制增殖成为新一代粒子，生成的新粒子处在父代粒子的原位置不变，权重均重设为1/N(N为总粒子数)，特征步长及特征罗盘偏移量为父代粒子特征步长及特征罗盘偏移量加上一个零均值高斯扰动。 

4.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的算法流程，其特征在于，按如下步骤执行： 

1)采用可靠方式如GPS信号或者人为指定位置作为起始位置，并输入定位目标每次移动的平均距离，即步长信息，初始化定位系统； 

2)通过定位终端的加速度传感器监测定位目标的运动状态，如果定位目标移动则利用无线信号传感器获取机会无线信号特征信息，同时利用定位终端的罗盘获取该次运动的大致方向，并执行步骤3)，否则返回步骤2)； 

3)将定位终端采集到的的惯性信息以及机会无线信号特征，作为粒子滤波器的驱动信息更新粒子群的状态，同时通过粒子群计算出当前定位目标的可能位置并更新其历史轨迹，输出定位结果，回到步骤2)。 

5.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的算法流程，其特征在于，对于每次定位过程，定位目标需要至少一次回到曾经经历过的位置，通过重回历史位置，选出能 正确代表该闭环路径的粒子并赋予其高权值，进而可以通过加权平均算法纠正当前定位结果并修正其历史轨迹。 

6.根据权利要求4所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的算法流程中，所述的通过加权平均算法纠正当前定位结果并修正其历史轨迹，其特征在于，通过加权平均，利用粒子的历史位置，算出每一步对应的粒子群所指向的可能位置，每一步的权重都由最后一次重采样之前的粒子权重决定。