[发明专利]一种WiFi信号指纹数据优化方法及装置

说明书

本发明公开了WiFi信号指纹数据的优化方法及装置，根据区域生长算法连续规划插值区域；根据插值算法计算待求点的WiFi信号强度，统计待求点与其周围已知点的WiFi信号强度分布；计算所述待求点信号强度分布与周围已知点信号强度分布的巴氏系数；分析所述巴氏系数，当巴氏系数的分析结果，大于等于预设的阈值时，则执行区域生长算法并实现插值；当小于阈值，更改区域生长条件，重新规划新的插值区域。本发明可实现获取更高分辨率的WiFi指纹库，同时根据巴氏系数的分析结果，选取正确插值区域，提高WiFi稠密指纹库的精度，从而解决目前WiFi信号强度预测不准，信号插值可用区间选取不当而导致室内定位结果精度受限的问题。

技术领域

本发明涉及数据处理和室内导航技术领域，特别涉及一种WiFi信号指纹数据的优化方法及装置。

背景技术

WiFi信号由于具有稳定的频率、可全天工作和信号易获得的优点，其在室内导航定位应用中受到了广泛的重视和研究，并已在现实生活中的相关领域得到了应用。WiFi定位技术的核心思想是利用每一个空间位置点WiFi信号强度不同的特点，构建每一位置点的位置特征，并采用定位匹配算法来达到定位的目的。WiFi信号强度的精确性是WiFi定位技术中最关键的一环，由于受采集软件和地形特征的限制，目前WiFi定位技术的应用并没有全方位、大规模的得到应用。在地下室或较为宽广的环境下，采集的WiFi信号信息准确，在超市、地铁站和机场人流量较大，遮挡较多，无法获取准确的WiFi信号强度，也就无法利用WiFi准确定位。

发明内容

鉴于上述问题，利用获取的WiFi信号合理准确的推断未知信息点的WiFi 信号强度，能还原WiFi在每一位置点的信号特征，而且能提高WiFi指纹库的空间分辨率，提高WiFi定位技术的准确性，有利于WiFi定位技术的推广和应用。本发明提供了一种WiFi信号指纹数据的优化方法及装置，以解决目前WiFi 信号强度预测不准，信号插值可用区间选取不合理，使得室内定位结果精度受限的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种WiFi信号指纹数据的优化方法，包括：

对WiFi信号覆盖区域，根据区域生长算法连续规划插值区域；

根据插值算法计算待求点的WiFi信号强度，统计所述待求点与其周围已知点的WiFi信号强度分布；

计算所述待求点信号强度分布与周围已知点信号强度分布的巴氏系数；

分析所述巴氏系数，当所述巴氏系数的分析结果，大于等于预设的阈值时，则执行所述区域生长算法并实现插值。

在一个实施例中，还包括：

当所述巴氏系数的分析结果，小于所述预设的阈值时，则更改所述区域生长算法的生长条件，重新规划区域，直至所述巴氏系数的分析结果，大于等于预设的阈值。

在一个实施例中，所述巴氏系数的分析准则公式为：

式中BC(*)为所述待求点的信号强度分布与所述周围已知点的信号强度分布之间的巴氏系数；DRSS_w，k为通过插值算法计算出的待求点w处第k个AP的信号强度分布；DRSS_m，k为距离待求点欧氏距离最近的已知点m处第k个AP的信号强度分布；DRSS_n，k为距离待求点2倍最小欧氏距离的已知点n处第k个AP 的信号强度分布；threshold为所述预设的阈值。

在一个实施例中，对WiFi信号覆盖区域，根据区域生长算法连续规划插值区域，包括：

计算待求点与已知点的欧式距离，寻找距离所述待求点最近的已知点，获取所述已知点坐标(X_s、Y_s、Z_s)、信号源AP数、信号强度RSS、信号源出现次数Num和WiFi频率Fre，选取所述已知点作为种子点；