[发明专利]一种定位方法

说明书

本发明公开了一种定位方法，该方法包括以下步骤：确定待定位区域，并获取位于所述待定位区域中的接收点所接收到的信号发射设备信号强度数据，得到所述待定位区域的接收信号强度数据集，其中，所述接收点包括采样点和参考点；获取待定位对象接收到的信号发射设备信号强度数据，得到所述待定位对象的接收信号强度数据；比较所述待定位对象接收信号强度数据与所述待定位区域接收信号强度数据集，得到所述待定位对象的位置信息。上述技术方案能够实现高精度的室内定位，并且由于蜂窝移动网络也可以基于RSS实现定位，因此该方案适用于所有以RSS作为位置相关测量值的定位系统。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，具体涉及一种定位方法。

背景技术

随着“互联网+”概念的提出以及物联网技术的成熟，位置服务在物流运输、生产、急救、定位、巡航、查询等各个方面凸显出越来越重要的作用。许多位置服务高度依赖于定位技术的发展，特别是室内定位技术。早期应用于室内定位的技术包括蓝牙(Bluetooth)、红外线(Infrared)和超宽带(Ultra Wideband,UWB)。然而利用这类技术实现室内高精度定位需要大量的硬件支持，且信号传输过程容易受其他因素的干扰。最近几年，Wi-Fi接入点的广泛部署使得Wi-Fi信号几乎可以覆盖每座建筑物的任意位置，加上Wi-Fi信号受环境干扰较小，基于Wi-Fi的室内定位技术逐渐成为研究的热点。

基于Wi-Fi的室内定位主要分为基于测距模型的定位算法和基于接收信号强度(Received Signal Strength，RSS)的定位算法两大类。基于测距模型的定位算法需要预先对室内信道环境进行信道估计，建立合适的信道模型。由于室内环境复杂多变的特性，确定合适的信道模型后，基于测距模型的室内定位方法无法适用新环境，并且在较为复杂的环境中，基于测距模型的室内定位算法具有较大的局限性。而基于RSS的定位算法因其能适应较复杂的室内环境而具有突出优势，该算法的计算复杂度较低，运行速度较快，易于实现。

基于Wi-Fi的RSS定位过程包含离线训练和线上定位两个阶段。离线训练阶段的主要工作是构建RSS指纹数据库，数据库中包括参考点的位置坐标以及在参考点接收到的周围Wi-Fi接入点(AP)的RSS信息，称作RSS指纹；线上定位阶段的主要工作是：测量待定位点的RSS指纹信息，运用特定的指纹匹配算法与数据库中的RSS指纹比较，估计出待定位点的位置坐标。

基于Wi-Fi RSS指纹的室内定位算法中，RSS指纹数据库的构建成功与否，极大地影响了定位算法的定位精度和定位效率。目前，构建RSS指纹数据库的主要方法是：在定位区域按照一定方式设定参考点，然后再采集所有参考点的RSS指纹信息。这种方法由于可以设置参考点数量和位置，采集的信息较为全面，因此主要用在办公室、家庭和电影院等较小的室内环境，更适合需要快速部署的场合。但是对于医院、商场和公园等大型公共区域，WiFi热点非常多，而且数量和位置随时间动态变化，按照一定规则设立参考点并采集RSS信息是一种耗时耗力且高成本的工作，此时为了节省时间和成本，通常会在定位区域按照设定好的路线，通过来回走动测定RSS指纹，获取指纹地图。然而，通过这种方式一般只能获得少量路线的RSS指纹，指纹数据库的质量通常较差。

发明内容

为了提高指纹数据库的质量，提高定位精度和定位效率，本发明提出了一种定位方法，该方法所使用的待定位区域接收信号强度数据集，即RSS概率指纹地图/指纹数据库是基于分布式递归高斯过程构建得到的，基于该数据库能够实现高精度的室内定位。

所述定位方法包括以下步骤：

确定待定位区域，并获取位于所述待定位区域中的接收点所接收到的信号发射设备信号强度数据，得到所述待定位区域的接收信号强度数据集，其中，所述接收点包括采样点和参考点；

获取待定位对象接收到的信号发射设备信号强度数据，得到所述待定位对象的接收信号强度数据；