[发明专利]一种融合UWB与WIFI指纹的自适应定位方法有效
申请号: | 201911304602.5 | 申请日: | 2019-12-17 |
公开(公告)号: | CN110933599B | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 武楠;杨吕骁;崔姬石;李彬;杨碧珩 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | H04W4/021 | 分类号: | H04W4/021;H04W4/33;G01S5/02 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 温子云 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 融合 uwb wifi 指纹 自适应 定位 方法 | ||
1.一种融合UWB与WIFI指纹的自适应定位方法,其特征在于,包括:
步骤一、在待定位区域布设WIFI无线接入点和UWB发射机;用户终端集成WIFI接收机、UWB接收机和惯性传感器;
步骤二、用户终端在待定位区域移动,按照固定时间间隔收集数据并生成一系列众包数据;每条众包数据包括WIFI接收机接收的RSS数据向量r、UWB测距信息d,以及根据惯性传感器数据计算的相邻两时间点之间的计步距离dl;
步骤三、基于众包数据,估计产生众包数据的地理位置x;众包数据及其地理位置x构成一条指纹,从而形成指纹数据库;
步骤四、定位时,在线收集待定位用户终端的RSS数据向量r、UWB测距信息d和惯性传感器数据;
步骤五、根据在线获得的RSS数据向量r匹配指纹数据库,匹配的地理位置x即为指纹定位结果
步骤六、利用指纹定位结果以及在线获得的UWB测距信息d和惯性传感器数据进行多源信息融合定位;
所述步骤三为:使用因子图表示众包数据的位置估计问题,根据RSS数据向量r、UWB测距信息d,以及计步距离dl设计因式节点,利用基于因子图上的BP算法,估计产生众包数据的地理位置x;具体包括如下步骤:
步骤31、对RSS数据向量r做K均值聚类,得到多个聚类簇;
步骤32、设因子图的变量节点为指纹中的地理位置xi=(xi,yi),i∈(1,N),N为众包数据的个数;因子图的因式节点包括变量节点的地图先验信息和UWB测距先验信息,以及计步距离信息提供的变量节点间似然信息和聚类提供的变量节点间似然信息;其中
所述地图先验信息pmap(xi):
其中,S为待定位区域的面积;
所述UWB测距先验信息puwb(xi):
其中,为第k个UWB发射机的坐标,dk为UWB接收机与第k个UWB发射机间的UWB测距信息;σUWB为UWB测距信息的测距方差,UWBk表示第k个UWB发射机,A为归一化因子;
计步信息提供的相邻变量节点(i,j)间似然信息pped(xi,xj):
其中,dlij为相邻变量节点(i,j)间的计步距离;σped为计步距离引入的方差;
同一聚类簇中任意两变量节点(i,j)的变量节点间似然pclu(xi,xj):
其中,σclu为簇内变量节点间距离关系引入的方差;
步骤33、在因子图上采用置信传播BP算法解出众包数据中地理位置的最大后验概率MAP估计,即为所需求取的地理位置x。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述K均值聚类的簇数取待定位区域面积的1/10到1倍。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤五为:将在线获得的RSS数据向量r与指纹数据库进行对比,找到指纹数据库中与在线RSS数据向量r距离最近的K1条指纹,计算这K1条指纹中地理位置的平均值,即为所述指纹定位结果
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