[发明专利]利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法

说明书

本发明提供了一种利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法，包括：在室内区域的每个定标点处进行多次重复的信号强度测量，每个信号均对应一个时间序列向量，进而得到信号强度的指纹地图；用户上传其在某位置测量到的多个信号的信号强度时间序列；服务器对用户数据和指纹地图进行匹配，得到最可能的对应位置，并将定位结果发回用户客户端；用户得到自己的定位结果。本发明通过挖掘信号强度时间序列的时间相关性信息，提出新型定位建模和判别方法，可以调高室内定位的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及通信、导航定位技术领域，具体地，涉及一种利用时间相关性提高Wi-Fi指纹定位精度的方法。

背景技术

定位服务是多年来在众多领域拥有广泛应用前景的技术，GPS卫星定位及各类地图导航方便了千家万户。在这移动互联快速发展的时代，室内定位是移动服务最后一米的机会，公共安全、商场停车场定位导览、社交交友互动、商品市场推广等诸多领域，都需要良好的室内定位技术提供支持。室内定位技术是移动互联和物联网时代正在热门研究和发展的技术之一。

如今，室内定位主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等技术实现室内人员和物体的位置确定。除了通信网络的蜂窝定位技术外，常见的室内无线定位技术还有Wi-Fi、蓝牙、RFID、ZigBee、超声波等。其中属Wi-Fi无线局域网应用覆盖最为广泛，目前家庭、商场、餐厅宾馆室内环境有越来越多的Wi-Fi热点提供服务。基于Wi-Fi广泛的硬件设施基础和前提，利用Wi-Fi来实现定位的技术研究不断进步，目前主要有两种解决方案：一种是经验测试建立指纹地图的概率模型，另一种是利用信号传播模型进行位置估计计算。由于时间同步、信道噪声、传感器精度等问题，TDOA技术的定位精度难以得到大幅提升。同时，大数据云计算平台给予Wi-Fi的指纹定位方法更多思路与契机。

然而基于Wi-Fi的指纹定位方法的精度始终难以满足更高的需求，主要原因在于信号的时变性、复杂的环境多径效应、硬件敏感度以及移动物体噪声影响等。许多研究工作也研发出许多方法来提高Wi-Fi指纹定位方法的精度，如利用移动设备的嵌入传感器探知移动物体的位置，群智众筹的方法能快速获取大量训练数据，还有机器学习的方法减少定位阶段的时延等。

经过对现有技术文献的检索发现，绝大部分科学研究将信号强度值作为独立的变量进行建模分析，同时把信号的时间相关性视作影响定位精度的因素。然而我们发现正是由于复杂的环境因素，导致不同信号在不同位置具有不同的时间相关性，这一信息可以提取出来作为额外的信息来提高定位的精度。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法。

根据本发明提供的一种利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法，包括如下步骤：

步骤1：采集线下训练数据；

步骤2：为每个定标点处的每个Wi-Fi信号发射器建立高斯概率分布，并用采集的线下训练数据得到高斯概率分布的参数；

步骤3：基于所述高斯概率分布的参数，对双曲曲面边界进行训练，得到信号强度RSS数据在概率空间中定位的区间E，完成信号强度指纹地图；

步骤4：接收用户上传的数据，所述用户上传的数据包括信号强度矩阵x和定位请求；其中，信号强度矩阵x的获取方法为：由用户使用移动终端进行多次测量无线信号强度，获得不同路由器的信号强度矩阵x；

步骤5：根据定位请求，将用户上传的数据与信号强度指纹地图相比较，考虑D维时间序列的相关性，映射为概率空间的向量，通过双曲曲面边界条件及相关系数ρ的匹配，找到最大概率的位置作为定位结果；

步骤6：将定位结果返回给用户。