[发明专利]一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法

说明书

本发明公开了一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法，主要步骤为：1）确定待定位的室内区域；2）在所述室内区域构建个Wi‑Fi热点；3）采集次Wi‑Fi信号接收强度值；4）对所述Wi‑Fi信号接收强度值进行预处理，构建Wi‑Fi位置指纹库；5）利用网络自适应相似度分类算法构建室内定位模型；将所述Wi‑Fi位置指纹库中的数据作为室内定位模型的输入，从而对室内定位模型进行训练，得到训练后的室内定位模型，并确定训练后的室内定位模型的权重；6）确定待定位点的地理位置，并在室内区域的数字地图上进行标识。本发明可快速精确地识别待定位点所在室内的参考标识点，布设简单，易于实现，可有效减少Wi‑Fi接收信号强度值不稳定性的干扰。

技术领域

本发明涉及室内定位领域，具体是一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法。

背景技术

在这万物感知、万物互联的时代，基于位置的定位服务在其中扮演着愈发重要的角色。以GPS、北斗等为代表的卫星导航定位模块，已经可以为用户提供较为精准的室外定位服务。然而，受遮蔽物、强磁场、高大建筑等复杂地形地貌的影响，基于卫星导航的定位系统在室外有时也会存在偏差、甚至出现无法定位的情况，更不用说在环境更为复杂的室内了。

室内定位发展至今，已有不少的定位技术与相应的优化算法，并取得一定的成果。不过室内定位目前最大的问题，仍然是室内复杂的电磁与物理环境、人体等障碍物的遮挡以及其他无线电子设备信号的干扰等因素，导致的定位精度不够的问题。即如何让不同型号的智能移动终端，在不同的室内环境下都能获取较为准确的定位、让用户满意，是目前室内定位技术亟待解决的瓶颈。

目前，定位技术主要有：(蓝牙)、UWB(Ultra Wideband，超宽带)、IR(Infrared Radiation，红外线)定位、RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)定位以及Wi-Fi定位等多种定位技术。

蓝牙定位技术基于短距离低功耗通信协议，具有近距离、低功耗、低成本的特点，但通信范围较小，不适合定位区域比较大的场景。UWB定位系统通过发送纳秒级及其以下的超窄脉冲来传输数据进行空间定位，能达到厘米级别的定位精度，但其过高的建设成本阻碍了其普及推广，不适合实际运用。红外线定位技术通过解析红外发射机到接收机的信号数据实现定位，定位精度相对较高，但由于红外线无法穿透障碍物，仅在直线可视距离内传播，有效距离较短，所以在复杂的室内环境中无法得到较好定位效果。RFID用射频方式进行非接触式双向通信交换数据，实现移动设备识别和定位，运用开发成本较低，但RFID不便于整合到移动设备之中。单独运用上述检测方法难以均衡成本与定位准确度的问题。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的问题。

为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种基于WIFI位置指纹大数据分析的室内点对点定位方法，主要包括以下步骤：

1)确定待定位的室内区域和室内区域的数字地图。

2)在所述室内区域构建h个Wi-Fi热点。

3)依据所述室内区域的环境，规划n个定位参考标识点。并分别在每个所述标识点上采集k次Wi-Fi信号接收强度值。

4)对所述Wi-Fi信号接收强度值进行预处理。利用预处理后的Wi-Fi信号接收强度值构建Wi-Fi位置指纹库。Wi-Fi位置指纹库中将Wi-Fi信号接收强度值分为P个类别。

所述预处理主要包括异常值剔除、空白值填充和归一化。

所述异常值为因中途中断、上传数据丢包和采集应用异常关闭造成采集组数不达标的值。

空白值为在采集组数达标，但是其中若干行或若干元素的信号接收强度值等于或接近-100的值。