[发明专利]一种室内定位系统中的特征指纹库构建方法

说明书

本发明属于无线室内定位技术领域，涉及一种室内定位系统中的特征指纹库构建方法，步骤一，对待定位区域进行栅格化，根据定位精度和部署成本的要求设置参考点之间的间距，保证每个参考点周围接收到的大于最低信号强度阈值的AP个数不少于三个，并记录每个参考点的位置信息；步骤二，在每个参考点，利用信号采集终端对周围AP的MAC地址及其对应的RSSI值进行扫描，实时记录相应AP的RSSI值，并连同当前参考点的位置信息存储到原始位置指纹库中；等其他步骤。本发明提出对原始位置指纹库进行特征提取，构建特征位置指纹库，在线定位阶段经过相同的特征变化之后进行匹配定位，从而达到降低计算复杂度。

技术领域

本发明属于无线室内定位技术领域，具体涉及一种室内定位系统中的特征指纹库构建方法。在指纹室内定位系统中离线建库阶段对多维位置指纹库进行特征提取构建特征指纹库，在定位系统的在线定位阶段采用相同的特征提取方法提取特征数据进行匹配定位。

背景技术

随着人类社会发展，人们对自身位置信息的需求越来越大，由此发展了诸多的导航定位系统。全球卫星导航系统(GNSS)为人们提供了高精度、全天候的定位服务，但是由于其测量信号不能穿透建筑物的特点，在高密集建筑群区和室内无法有效进行GNSS定位服务，不能满足人们对任意时间，任意位置的定位需求。

微软研究院于1999年提出的RADAR可视为位置指纹室内定位系统的先驱，它首次提出了位置指纹法以及传播模型法的室内定位概念。指纹室内定位系统就是基于位置指纹的方法实现室内定位。该方法利用离线阶段建立位置指纹库，在线阶段利用实时采集的RSSI序列和指纹库进行匹配，得出当前的位置信息。

然而，随着定位区域的增大，AP数目越来越多，导致指纹库的数据维度急剧增大，计算复杂度增加，从而降低定位结果的实时性和可靠性。为了提高该室内定位的鲁棒性，传统方法构建的织纹库已越来越大。因此本发明提出了一种特征指纹库的构建方法，在降低数据维度的同时又能提升整体的定位性能。

发明内容

本发明主要针对上述问题，发明了一种室内定位系统中的特征指纹库构建方法，提出对原始位置指纹库进行特征提取，构建特征位置指纹库，在线定位阶段经过相同的特征变化之后进行匹配定位，从而达到降低计算复杂度。本方法用以解决原始指纹库随着定位区域的增大，定位AP的增多导致的指纹库急剧增大、计算复杂度增加的问题，并且特征指纹库的定位精度要优于原始指纹库。本方法能够大大的减少指纹库的大小，降低匹配时的计算复杂度，并在一定程度上实现了原始指纹库的滤波，有效的提升了整体的定位精度。

本发明的上述技术问题是通过以下技术方案得以实施的：一种室内定位系统中的特征指纹库构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，对待定位区域进行栅格化，根据定位精度和部署成本的要求设置参考点之间的间距，保证每个参考点周围接收到的大于最低信号强度阈值的AP个数不少于三个，并记录每个参考点的位置信息。

步骤二，在每个参考点，利用信号采集终端对周围AP的MAC地址及其对应的RSSI值进行扫描，实时记录相应AP的RSSI值，并连同当前参考点的位置信息存储到原始位置指纹库中。

步骤三，当所有的参考点都扫描完成后，对建立的原始位置指纹库进行非线性变换，以增大指纹之间的差异性；尤其是，对于在某些参考点未扫描到部分AP信号造成的缺失值以及RSSI低于最低阈值的AP，进行缺失值处理以及相应的非线性变换，将原始的信号强度域变换到变换域，提升指纹间的差异性。

其中，缺失值处理是指在参考点上未扫描到某些AP信号时，将该参考点下接收这些AP的RSSI统一赋予缺失值；非线性变换是指对采集的RSSI进行非线性处理，以提升指纹间的差异性，有利于提升整体的定位精度。

步骤四，对经过缺失值处理和非线性变换之后的原始指纹库进行低维嵌入，计算相应的特征变换矩阵，得到相应的特征位置指纹库。