[发明专利]基于多源信息融合的室内定位方法

说明书

本发明涉及室内定位技术领域，提供一种基于多源信息融合的室内定位方法，包括：步骤100，建立Wi‑Fi指纹数据库，所述Wi‑Fi指纹是Wi‑Fi的一组信号强度；步骤200，实时采集用户的Wi‑Fi信号强度数据和行人运动数据；步骤300，利用用户的Wi‑Fi信号强度数据，确定行人的初始位置并实时提供定位结果；步骤400，利用用户的行人运动数据，进行行人航位推算定位；步骤500，利用粒子滤波的方法，对步骤300所得的Wi‑Fi定位结果、步骤400所得的行人航位推算定位结果以及室内地图信息进行融合，得到最优的室内定位结果。本发明能够使得最终定位结果更加符合实际，提高定位结果的准确性。

技术领域

本发明涉及室内定位技术领域，尤其涉及一种基于多源信息融合的室内定位方法。

背景技术

在基于位置服务的领域中，全球卫星导航系统(Global Navigation SatelliteSystem，GNSS)的覆盖率已超过98％。在室外条件下，米级的定位精度基本可以满足人们的生活需求。然而，在室内条件下，由于卫星信号功率微弱，且室内环境复杂多变、干扰众多，使得基于卫星的定位系统难以保持良好的定位性能。目前关于室内定位的研究虽已十分丰富，但仍难以有效弥补GNSS在室内定位中的不足。

目前，室内定位服务已涉及人们生活的方方面面，一种可靠的室内定位技术已成为人们当下生活的迫切需求。自2005年以来，关于室内定位的研究开始呈现明显增长趋势。相关研究方向大体上可分为基于无线网络的室内定位技术、基于惯性传感器的室内定位技术、多源信息融合的室内定位技术。

基于无线网络的室内定位技术通过无线信号构建的无线网络来完成室内定位，例如红外线、超声波、超宽带、射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)、ZigBee、蓝牙、Wi-Fi等定位技术。其中逐年普及的Wi-Fi信号越来越成为室内定位的研究热点，得到了国内外学者的广泛关注，但由于Wi-Fi信号存在稳定性低、易受干扰等缺点，其定位结果往往差强人意。基于惯性器件的室内定位技术是以惯性传感器为基础进行的惯性导航，主要包括行人惯性导航系统(PINS)和行人航位推算(PDR)两种方式。前者往往要求传感器的精度较高，并且需要通过抑制误差漂移以保证长时间的定位可靠性；后者往往对传感器的精度要求较低，依赖于人行走的特性，通过跨步检测，在行人航向上以步长累积的方式更新行人位置。相比于PINS，PDR往往能够在成本有限的条件下，实现更好的定位效果，获得更高的成本效益。但PDR定位系统通常只能够提供较为理想的短中期定位，而难以保证长期运行，此外，初始位置的获取也往往需要其他定位系统提供支持。

发明内容

本发明主要解决现有的室内定位技术中存在的超宽带(UWB)定位技术因成本太高而无法推广以及Wi-Fi定位技术因定位精度无法保证而难以普及等技术问题，提出一种基于多源信息融合的室内定位方法，利用智能手机采集的行人运动数据、室内环境中Wi-Fi信号的强度，得到的初始定位位置，并利用粒子滤波方法，实现与地图信息的融合，依靠实际的地图信息优化解算的定位结果，能够使得最终定位结果更加符合实际，提高定位结果的准确性。

本发明提供了一种基于多源信息融合的室内定位方法，包括以下过程：

步骤100，建立Wi-Fi指纹数据库，所述Wi-Fi指纹是Wi-Fi的一组信号强度；

步骤200，实时采集用户的Wi-Fi信号强度数据和行人运动数据；

步骤300，利用用户的Wi-Fi信号强度数据，确定行人的初始位置并实时提供定位结果；

步骤301，将用户的Wi-Fi信号强度数据与Wi-Fi指纹数据库进行在线位置匹配，先进行位置粗查询，确定行人所在区域，得到该区域下采集的Wi-Fi指纹数据；

步骤302，基于加权欧氏距离的WKNN算法进行Wi-Fi指纹位置精确匹配，进而确定行人的初始位置；