[发明专利]一种三维WLAN室内定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种定位方法，尤其是涉及一种三维WLAN室内定位方法。

背景技术

随着移动通信技术的不断发展和新业务需求的不断增多，位置感知计算尤其是基于位置的服务(Location Based Service，LBS)逐渐引起人们的关注，而如何确定用户的位置是LBS的核心问题。现有已经普遍存在并广泛使用的位置服务系统有全球定位系统(Global Positioning System,GPS)和蜂窝网络定位系统等，在开阔的室外环境下，这些定位系统能够为人们提供较为满意的定位和导航服务，然而，在人们经常工作和生活的室内环境中，它们的定位精度却无法令人接受。因此很多学者和研究机构开始研究室内定位技术。

如今，各种无线电技术已被应用于室内定位的研究中，如红外技术、超宽带(Ultra-wide Band,UWB)技术、射频识别(Radio-frequency Identification,RFID)技术等，基于这些无线技术的定位系统在小范围内定位精度可以达到厘米级[1]。然而，这些定位系统均需要对网络重新部署和额外的信号测量硬件设备，成本比较高，因此在应用时受到限制。

近年来，无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)已经覆盖了人们生活和工作的绝大多数热点地区和室内环境，而且现在大多数笔记本电脑、智能手机等移动终端也都具备了WLAN接入功能。随着WLAN的应用逐渐普及，基于WLAN的室内定位技术也逐渐发展起来，吸引了国内外研究机构、企业和学者的广泛关注。此外，基于WLAN的室内定位技术可以充分利用现有的无线局域网的资源，不需要额外的网络部署或设施，使得基于WLAN的室内定位技术具有其他无线定位技术无法匹敌的低成本优势。

目前国内外针对基于WLAN的室内定位技术研究大都采用位置指纹定位法，通常基于最近邻搜索、朴素贝叶斯统计、BP神经网络或支持向量机等机器学习的思想。这些基于位置指纹法的定位技术更多侧重重于二维平面的应用情形，并且相关实验也是在二维平面的室内环境中完成。然而，在实际中人们会要求一个定位系统能在大型购物商场、图书馆、写字楼、医院、机场大厅、博物馆等场所中提供的位置信息不仅包括经度和维度或者其他二维平面的坐标表示，也要包括高度或者所在楼层。

基于机器学习算法的位置指纹定位法存在固有的维度灾难弊端，当描述问题的特征数目超过某个最大值时，机器学习的效果不但得不到改善，反而出现退化。而三维WLAN室内定位问题必然需要大量的特征来刻画某一位置的指纹。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于全场位置指纹扫描和数据压缩的三维WLAN室内定位方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种三维WLAN室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)将待研究场景中三维空间分割为若干个等体积的立方格，对于每个无线接入点，记录其所能覆盖的立方格的信号强度，构成该无线接入点的信号分布数据集并上传到服务器；

(2)所述服务器将所述每个无线接入点的信号分布数据中成簇的非零值通过拟合函数实现压缩，并保存于后台数据库中；

(3)用户终端实时感测并记录每个所述的无线接入点的信号强度，并把该信息上传至服务器以请求服务器进行定位计算；

(4)服务器根据收到的所述用户终端的信号强度信息中每个无线接入点的强度信息，计算用户终端的估计位置并发还给用户终端。

所述的立方格的体积为人体体积的一半。

所述的立方格的信号强度具体为立方格中心处的信号强度。

所述步骤(2)中所述服务器将所述每个无线接入点的信号分布数据中成簇的非零值通过拟合函数实现压缩具体为：

(1)将成簇的信号强度非零值的立方格按一定长度进行分段；

(2)对于步骤(1)中得到的每一段立方格，通过拟合函数来对该段立方格进行拟合，记为

data^j＝{[i_s1，i_e1，f₁，p₁]，[i_s2，i_e2，f₂，p₂]，…，[i_sn，i_en，f_n，p_n]}