[发明专利]一种基于概率指纹的室内定位方法

权利要求书

1.一种基于概率指纹的室内定位方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤一、在训练阶段，构建三维观测矩阵

步骤二、利用联合高斯概率密度函数，针对感兴趣的区域获得基于RSS分布的概率无线电地图；

步骤三、在定位阶段，移动设备获取RSS值并计算观测向量v；RSS表示接收信号强度；

步骤四、结合步骤二中得到的概率无线电地图得到给定参考点s处观测向量为v的概率p(v|s)；

步骤五、结合p(v|s)，采用贝叶斯公式计算得到观测向量v对应的参考点在s处的概率p(s|v)。

2.根据权利要求1所述一种基于概率指纹的室内定位方法，其特征在于，步骤一中所述三维观测矩阵由W个S×Q的矩阵组成；W表示RSS测量次数，S表示参考点数目，Q表示AP的总数目；中的元素是第w次RSS测量期间，在第s个参考点处观测到的第q个AP的RSS值；其中，w＝1,…,W；s＝1,…,S；q＝1,…,Q。

3.根据权利要求2所述一种基于概率指纹的室内定位方法，其特征在于，步骤二中所述获得基于RSS分布的概率无线电地图的具体过程包括：

假设定位区域中每个参考点的所有AP建模RSS变化服从Q维联合高斯概率密度函数，且来自每个AP的信号RSS统计独立，则联合概率密度函数能够表示为Q个高斯概率密度函数的乘积：

其中，N_Q(·,·)描述了参考点s处的所有AP的RSS分布；μ_s是在参考点s处计算的均值向量；C_s是在参考点s处计算的协方差矩阵；是参考点s处第q个AP的概率分布函数；μ_q,s为参考点s处第q个AP的所有观测值的均值；为参考点s处第q个AP的所有观测值的方差；

由感兴趣的区域内各个参考点处的联合概率密度函数构成了基于RSS分布的概率无线电地图。

4.根据权利要求3所述一种基于概率指纹的室内定位方法，其特征在于，所述参考点s处第q个AP的概率分布函数具体为：

其中，v_q是观测向量v中的元素，v＝[v₁,…v_Q]。

5.根据权利要求2、3或4所述一种基于概率指纹的室内定位方法，其特征在于，步骤四中所述给定参考点s处观测向量为v的概率p(v|s)为：

其中，e为自然对数，μ_q,s为参考点s处第q个AP的所有观测值的均值；为参考点s处第q个AP的所有观测值的方差；v_q是观测向量v中的元素，v＝[v₁,…,v_Q]；

定义变量α_s、β_s、γ_s：

则能够将公式(3)转换为：

6.根据权利要求5所述一种基于概率指纹的室内定位方法，其特征在于，步骤五中所述采用贝叶斯公式计算得到观测向量v对应的参考点在s处的概率p(s|v)具体为：

其中，p(v)为观测到指定RSS值的概率；p(s)为观测位置s的概率。

7.根据权利要求6所述一种基于概率指纹的室内定位方法，其特征在于，所述参考点s处第q个AP的所有观测值的均值μ_q,s为：

8.根据权利要求7所述一种基于概率指纹的室内定位方法，其特征在于，所述参考点s处第q个AP的所有观测值的方差为：