[发明专利]基于信号分布Wasserstein距离度量的Wi-Fi室内定位方法

说明书

本发明公开了一种基于信号分布Wasserstein距离度量的Wi‑Fi室内定位方法。首先，在离线阶段，计算每个参考位置处接收来自每个AP信号强度序列的核密度估计，并将其作为每个AP下的参考位置特征指纹，在在线阶段，计算目标位置处接收来自每个AP信号强度序列的核密度估计，并将其作为目标位置特征指纹；其次，分别计算目标位置处特征指纹与所有参考位置特征指纹的来自每个AP的Wasserstein距离；最后，根据Wasserstein距离值，利用波达排序法筛选理想匹配参考点用于定位。本发明专利通过对不同参考位置接收来自不同AP的信号强度序列进行特征分析，提出了一种基于信号分布Wasserstein距离度量的Wi‑Fi室内定位方法，以提高现有室内定位方法的鲁棒性和定位精度。

技术领域

本发明属于室内定位技术，具体涉及一种基于信号分布Wasserstein距离度量的室内定位方法。

背景技术

近年来，随着人们对室内位置服务(Location-based Service,LBS)需求的不断增加，室内定位系统在多个应用领域起着不可或缺的作用，如大型机场、购物超市、地下车库等场景中的行人定位与导航。由于室内环境中不易持续、稳定地捕获全球定位系统(GlobalPositioning System,GPS)、北斗等卫星信号，从而卫星定位系统无法满足大多室内LBS的定位精度要求。

Wi-Fi室内定位方法主要有位置指纹法和几何测量法。前者通常包括离线和在线两个阶段，离线阶段通过采集预先标定的若干参考点(Reference Point,RP)处来自不同接入点 (Access Point,AP)的接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)，构建位置指纹数据库；而在线阶段则将目标处新采集的RSS与位置指纹数据库进行匹配以得到目标的估计位置，该方法存在的主要问题是位置指纹数据库的构建通常需要耗费大量的人力和时间开销。后者通常利用到达角(Angle ofArrival,AOA)、到达时间(Time ofArrival,TOA)、到达时间差(Time Difference ofArrival,TDOA)和RSS等信号特征来测量AP与目标之间的几何相对位置，其中，AOA测量要求基站配置满足空间采样定理的天线阵列，TOA和TDOA测量要求AP与目标之间的高精度时钟同步，而RSS测量则相对易于实现，一般通过测量目标处多径信号的叠加场强来估计AP与目标之间的信号传播距离，但其存在的主要问题是室内复杂、时变的信号遮挡、多径效应等环境噪声容易导致测距精度的下降。

针对以上问题，本文提出一种基于信号分布Wasserstein距离度量的Wi-Fi室内定位方法。该方法利不同参考位置接收来自不同AP的信号强度序列进行特征分析，并在基于Wasserstein距离检验目标位置信号强度序列分布与参考位置信号强度序列分布的Wasserstein 距离，并基于一定规则以筛选理想匹配参考点进行定位。

发明内容

本发明解决了基于信号强度指纹的定位方法中由于要问题是室内复杂、时变的信号遮挡、多径效应等环境噪声容易导致测距精度的下降，提供了一种基于信号分布Wasserstein 距离度量的Wi-Fi室内定位方法。

本发明所述的一种基于信号分布Wasserstein距离度量的Wi-Fi室内定位方法的步骤如下：

1、基于信号分布Wasserstein距离度量的Wi-Fi室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、离线阶段，将第n个参考点(RP)处来自第m个AP的Wi-Fi接收信号强度(RSS)序列表示为其中，l表示离线序列长度(即离线RSS样本数量)；

步骤二、构造关于r_m,n的核密度估计函数并将其作为第n个RP处来自第m个AP的RSS特征指纹，其中，h＝2.345σl^-0.2，