[发明专利]一种基于蓝牙RSSI值位置指纹库的室内定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及室内定位技术，具体涉及一种基于蓝牙RSSI值位置指纹库的室内定位方法。

背景技术

为解决卫星信号到达地面强度减弱的问题，室内定位技术在近几年得到了广泛的发展和应用。同时，随着智能手机和移动互联网的发展大大推动了室内蓝牙定位的发展。对于持有集成蓝牙终端设备的用户只要开启蓝牙功能，连接到室内定位系统，就能通过接收基站信号实现定位。一般来说，蓝牙的定位精度相对较高，并拥有超低功耗，低延迟，超长距离等优点，同时，蓝牙4.0具有自适应调频机制，在同一位置处不同蓝牙基站之间信号强度相互影响很小，因此，蓝牙定位越来越得到各个领域的重视。

在现有技术中，室内定位的研究多是基于测距算法，室内定位基于测距算法一般是用信号发送和接收的时间或能量信息建立相应的数学模型，并根据不同环境对模型进行调整，根据位置间的几何关系，通过数学方式求解已知节点和未知节点之间的距离。

但是室内情况下设备之间距离较短，测距信号存在严重反射、衍射、绕射等非直线传播的情况，信号容易受到噪声影响，并在各条多径分量上的时间相当接近，造成传输误差，而信号的精确计时、高精度同步困难，且对硬件需求较高，应用场合比较单一。

发明内容

为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，提出了一种基于蓝牙RSSI值位置指纹数据库的室内定位方法，其中，先在特定空间内进行合理的蓝牙布局，针对蓝牙基站进行数据采集，并利用高斯拟合筛选、卡尔曼滤波等方式对采集数据和待测点的数据进行预处理，提高采样精度，同时，利用K-NNSS方法将待测点信息与位置指纹数据库进行匹配，实现定位，其中，所述室内定位方法是一种高精度、低能耗、低成本、实时性高、通用性强的室内定位方式，能满足现代室内定位智能化、高精度的要求，从而完成本发明。

本发明一方面提供了一种基于蓝牙RSSI值位置指纹库的室内定位方法，具体体现在以下方面：

(1)一种基于蓝牙RSSI值位置指纹库的室内定位方法，其中，所述方法包括以下步骤：

步骤1、进行采样，得到采样点的RSSI值和位置信息；

步骤2、对步骤1得到的采样点的RSSI值和位置信息进行数据预处理，得到RSSI值指纹数据库；

步骤3、采集待测点的RSSI值，并对其进行数据预处理；

步骤4、将步骤3预处理后的数据放入步骤2得到的RSSI指纹数据库中，进行指纹数据库匹配，获得待测点的坐标位置，实现定位；

其中，RSSI值是指信号强度，所述待测点是指待定位点，在步骤2中，所述RSSI值指纹数据库包括各采样点的RSSI值和各采样点的位置信息，所述位置信息包括X轴坐标和Y轴坐标。

(2)根据上述(1)所述的方法，其中，步骤1包括以下子步骤：

步骤1-1、进行蓝牙基站的布局，并设定RSSI值采样位点；

步骤1-2、在步骤1-1设定的RSSI值采样位点处采集蓝牙基站的RSSI值和采样位点处的位置信息；

步骤1-3、将步骤1-2采集到的RSSI值发送至服务器，获得采样点的RSSI值。

(3)根据上述(1)或(2)所述的方法，其中，在步骤1-1中，蓝牙基站的布局密度为2～6个/15m²，优选为3～4个/15m²，例如4个/15m²；和/或

在步骤1-2中，采样密度为(0.3～0.7)m²/个，优选为(0.4～0.6)m²/个，例如0.5m²/个；和/或

在步骤1-2和步骤3中，在每个采样点和待测点进行多次数据采集，获得一组RSSI值样本数据集，记为{RSSI₁，RSSI₂...RSSI_n}。

(4)根据上述(1)至(3)之一所述的方法，其中，在步骤2和步骤3中，所述数据预处理用于对每个采样点和待测点得到的一组样本数据集进行处理，

优选地，所述数据预处理包括以下子步骤：

步骤a、利用高斯拟合筛选去除野值；

步骤b、采用高斯分布方法过滤数据，进行数据平滑；

步骤c、对步骤b处理后的数据进行平均值的求取，得到RSSI特征值；

步骤d、对步骤c得到的RSSI特征值进行卡尔曼滤波处理，得到蓝牙RSSI值位置指纹库；

更优选地，步骤a和步骤b同时进行。