[发明专利]一种基于环型的Wi-Fi室内定位方法

说明书

技术领域

本发明属于Wi-Fi室内定位技术领域，具体涉及一种基于环型的Wi-Fi室内定位方法。

背景技术

位置服务越来越广泛受到人们的青睐，在紧急救助、医疗保健、个性化信息传递等领域起到巨大的作用。尽管传统的GPS定位和蜂窝定位技术在室外开阔环境中能达到较高的定位精度，但在室内和恶劣环境下无法进行有效定位。目前常用室内定位技术多种多样，包括超声波定位技术、红外线定位技术、射频识别RFID技术、ZigBee技术、Wi-Fi技术等等。随着Wi-Fi网络的普及和高速发展，利用无线Wi-Fi实现室内定位成为主流方案。

在室内环境下，Wi-Fi往往因受各种射频信号的干扰、障碍物的遮挡、甚至温湿度的变化影响，待定位目标根据集到的Wi-Fi信号很难准确预测信号衰减模型。因此，针对室环境特点，设计自适应的信号衰减模型，能够满足室内复杂环境中的定位技术。

Wi-Fi室内定位技术可以分为两种，一种是基于测距定位算法，另一种是非测距定位算法。基于测距定位算法主要采用RSSI(Received Signal Strength Indication)，和Angle Of Arrival(AOA)定位方法。非测距定位算包括近似法和位置指纹法。RSSI定位方法和位置指纹法引起了众多学者的研究高潮，其中RSSI将发射端到接收端信号的衰减转换为距离，结合三边测量进行位置计算；位置指纹算法是一个可以分为两个阶段的定位算法：离线阶段(或称数据采集阶段)和在线阶段(或称实时定位阶段)。离线阶段，定位系统选择一个定位区域的某些位置点作为采样点，采集能够观测到的RSS形成指纹，构建一个位置指纹库，在这个指纹库中，每个指纹都对应一个唯一位置。在线阶段，要求待测目标测得的指纹与指纹库中的指纹进行匹配，从而估计出待测目标的位置。位置指纹定位算法可以利用Wi-Fi环境的RSS作为位置指纹来定位。这种室内定位技术最大的优势是不需要添加定位测量专用硬件，成本低，可以使用纯软件的方式实现，定位方法简单，能够很好的推广。

然而RSSI方法易受多径效应影响和动态性造成定RSS测量值的不稳定及存在较大偏差，导致定位精度显著下降，尤其室内环境较室外环境复杂，故该方法在室内定位应用中受到一定的限制；根据一个典型的室内环境进行测量，固定的1分钟时间内接收机收到的RSS值变化大概5dBm。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于环型的Wi-Fi室内定位方法，构建一种自适应信号传播模型，能够对环境变化表现出一定的适应性，从而为建立高精度的室内定位系统提供理论及实践上的依据。

一种基于环型的Wi-Fi室内定位方法，包括以下步骤：

步骤1、在室内区域内建立以无线访问接入点为中心的环状结构，获得各环路采样点信号强度的数据集合；

步骤2、根据各环路之间的距离和环路上采样点之间的距离，确定各环路上采样点的个数；

步骤3、采用主成分分析法对各环路上采样点所采集的数据进行降维去噪处理；

步骤4、对降维后各环路上的样本数据进行标准化处理，获得各环路上样本数据方差；

步骤5、利用方差接近信号衰落，选用指数函数作为信号传输衰减模型，根据各环路上样本数据方差和各采样点与接入点之间的距离，拟合构建Wi-Fi信号强度随距离衰减的模型；

σ＝α×e^-β×d+ε (1)

其中，建模时，σ表示环路上采样点数据方差，定位时，σ表示待定位节点收集到的数据方差；建模时，d表示各采样点与接入点之间的距离，定位时，d表示待定位节点距离接入点的距离，α、β以及ε为拟合所获参数；

步骤6、当有待定位节点进入室内定位区域时，采用主成分分析法对待定位节点收集到的数据进行降维去噪处理；

步骤7、将待定位节点降维去噪之后的数据进行标准化处理，获得数据方差；

步骤8、将步骤7所获方差代入所构建Wi-Fi信号强度随距离衰减的模型中，获得待定位节点到接入点之间的距离；

步骤9、多次获得待定位节点到不同接入点之间的距离，采用极大似然估计法获得待定位节点最终位置，完成定位。

步骤2所述的根据各环路之间的距离和环路上采样点之间的距离，确定各环路上采样点的个数；具体公式如下：

其中，N表示各环路上采样点的个数，R表示环路与环路之间的距离，及第一个环路与接入点之间的距离，r表示环路上采样点之间的距离，i＝1......L，L表示环路的个数。