[发明专利]一种基于双重匹配指纹定位技术的定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通信息技术领域，具体涉及一种基于双重匹配指纹定位技术的定位方法。

背景技术

现有的Wi-Fi移动设备无需附加任何传感器就可直接进行定位，因此Wi-Fi定位法广为采用。然而，这种定位法基于无线信号场强值的RSSI获取，其准确性常受噪音，反射，及障碍物的影响。

具体的是在复杂的室内环境中，无线信号传播特性主要包含，路径损耗、阴影衰落和多径效应，其中路径损耗是基于RSSI定位的核心依据，即信号强度与距离有一定的对应关系；阴影衰落主要由发射机和接收机之间的障碍物造成的，这些障碍物通过吸收、反射、散射和绕射等方式衰落信号功率，严重时甚至会阻断信号；多径效应即接收机所接收到的信号是通过不同的直射、反射、折射等路径到达接收机，由于电波通过各个路径的距离不同，因而各条路径中发射波的到达时间、相位都不相同，不同相位的多个信号在接收端叠加，如果同相叠加则会使信号幅度增强，而反相叠加则会削弱信号幅度。这样，接收信号的幅度将会发生急剧变化。因此室内环境中RSSI值表现出高度的不确定性和非线性特性，使得RSSI与物理位置并非一一映射的关系，严重影响WLAN指纹定位技术的定位精度。

而且现有的算法，没有与服务器进行较好的交互，每一次都需要重新的进行运算得出坐标。然而在大型停车场中，由于AP的数量较多，并且采样点的数量也很多。并且在停车场中的用户流量大时，实时更新数据的效果较差，更新出来的数据就会有一定的滞后性，从而产生更大的误差。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提出一种采用双重指纹匹配定位减小时间复杂度，从而减小位置数据误差的一种基于双重匹配指纹定位技术的定位方法。

为了实现以上目的，本发明所采用的技术方案为：包括以下步骤：

1)在室内环境中采用无线AP建立WiFi网络，以及设置带有离线数据库和在线数据库的定位服务器；

2)离线采样：在WiFi网络中采集各个位置坐标的无线AP信号的RSSI值，并将位置坐标及位置坐标的无线AP信号的RSSI值发送至定位服务器存储至离线数据库；

3)对离线数据库中位置坐标的RSSI值进行过滤处理；

4)在线实时定位：待定位移动终端进入室内停车场连接上WiFi网络，采集无线AP信号的RSSI值并发送至定位服务器，在在线数据库中对该RSSI值进行匹配，在线数据库中存储有用户移动终端定位成功的位置坐标及位置坐标的无线AP信号的RSSI值；

若匹配成功，则在线数据库中匹配的位置坐标为待定位移动终端的位置坐标，完成定位；

若匹配失败，则定位服务器将缓存的RSSI值作为待匹配识别的特征，在离线数据库中选取k个权值最小的点，并读取离线数据库中对应位置坐标，使用k近邻加权算法，利用优先队列取出k个坐标，对k个坐标加权平均得出的坐标作为待定位移动终端的位置坐标，并存储至在线数据库中，完成定位。

所述步骤2)中根据测量得到室内停车场的车位路线图，将车位路线图绘制在坐标系中坐标化后存储至离线数据库。

所述步骤4)中对得到的待定位移动终端的位置坐标的RSSI值与离线数据库中的室内停车场的车位路线图坐标的RSSI值进行匹配，找出最小的权值所对应的坐标，即为待定位移动终端的实时位置坐标。

所述步骤3)中过滤处理为：对离线数据库中位置坐标的RSSI值求取平均值，过滤掉与平均值差的绝对值大于5个单位的RSSI值，对剩余的RSSI值重新计算平均值，该平均值作为标记向量。

所述步骤4)中权值的计算公式为：

其中，D_i表示移动终端的RSSI矢量S与第i个参考节点的RSSI矢量之间的距离，N和L分别表示AP和参考节点的个数，S_j和f_ij分别表示移动终端和第i个参考节点接收到的来自第j个AP的信号强度。

所述步骤4)中k近邻加权计算公式为：

其中，表示移动终端位置坐标的估计值，(x_i,y_i)表示第i个参考节点的坐标，ε为防止除数等于0的正常数。