[发明专利]一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法及系统有效
申请号: | 201510065667.4 | 申请日: | 2015-02-09 |
公开(公告)号: | CN104640073B | 公开(公告)日: | 2018-07-24 |
发明(设计)人: | 朱嘉钢;邱爱昆;张涛;苏海波 | 申请(专利权)人: | 江南大学 |
主分类号: | H04W4/021 | 分类号: | H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00 |
代理公司: | 无锡盛阳专利商标事务所(普通合伙) 32227 | 代理人: | 顾吉云 |
地址: | 214000 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及wifi无线定位技术领域,具体为一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法及系统,实现精确定位,定位方法包括训练和定位两大步骤,所述训练步骤只需执行一次,所述训练步骤完成后,所述的定位步骤可以执行任意次,定位系统包括:一个同步控制器,至少三个wifi信号感知器,以及被定位的移动终端,与传统的通过被定位移动终端对各个位置固定的wifi信号源的感知而达到对移动终端定位的方法不同,本发明让被定位移动终端充当wifi信号源,通过若干个位置固定的wifi信号感知器对被定位移动终端信号源的同步感知来定位移动终端。 | ||
搜索关键词: | 定位移动 感知 定位方法及系统 训练步骤 终端 感知器 定位技术领域 移动终端定位 同步控制器 终端信号源 定位步骤 定位系统 移动终端 传统的 | ||
【主权项】:
1.一种基于逆向同步感知的wifi无线定位方法,其特征在于,其采用逆向同步感知的定位方式,包括训练和定位两个步骤,所述训练步骤完成后执行所述定位步骤,所述训练步骤,其包括以下步骤:(1)进行训练用数据的采集;(2)在同步控制器内建立各个感知器信号强度值与移动终端所在的区域号、网格行号、网格列号关系的回归模型或分类模型;所述定位步骤,其包括以下步骤:(1)开启进入定位范围的被定位的移动终端的wifi信号源;(2)被定位的移动终端向同步控制器发送请求定位的无线信号;(3)同步控制器同时向各个wifi信号感知器发出开始感知命令,接收各个wifi信号感知器所感知的所述移动终端的信号强度值并使用回归模型或分类模型进行数据处理,若使用回归模型,则将每个所述移动终端的信号强度值代入回归模型f回归,得到区域号i、网格行号j、网格列号k,达到定位目的;若使用分类模型,则将每个所述移动终端的信号强度值依次代入所述的一组分类模型f分类,得到class i,j,k是否为1,即得到所述被定位移动终端是否属于区域i、网格行j、列k的定位信息;(4)同步控制器将所述被定位移动终端所在的区域号i、网格行号j、网格列号k发送给所述被定位的所述移动终端,完成定位;所述训练步骤只需执行一次,所述训练步骤完成后,所述定位步骤可根据需要执行任意次;训练步骤(1)中进行训练用数据的采集包括以下步骤:(1.1)建立定位网格:将定位范围划分成若干个矩形定位区域,并对矩形定位区域编号;将每个矩形定位区域进一步分割为多个正方形网格,并对网格按所在行列编号;(1.2)设置定位设备:在每个定位区域的每个顶点设置wifi信号感知器,在整个定位范围内设置一个同步控制器,同步控制器与每个所述wifi信号感知器之间通信连接,并设置wifi信号源发射强度有差异的移动终端若干;(1.3)采集能够反映定位区域的各顶点与网格位置之间距离关系的wifi的信号数据:选择第1个矩形定位区域;打开每一台移动终端的wifi信号源,将其放入此矩形定位区域的第1行第1列的网格,同步控制器向wifi信号感知器发出开始感知的命令,记录下从wifi信号感知器感知到的每一台移动终端的的wifi信号强度值;再将所述移动终端放入所述矩形定位区域的第1行第2列的网格中心,同步控制器再向wifi信号感知器发出开始感知的命令,再记录下从wifi信号感知器感知到的每一台移动终端的的wifi信号强度值;如此重复,直至将所有定位区域的所有网格的wifi信号强度值数据收集完毕,记录存档;训练步骤(2)中在同步控制器内建立各个感知器信号强度值与移动终端所在的区域号、网格行号、网格列号关系的回归模型或分类模型包括以下步骤:(2.1)构造训练样本:反映各个感知器信号强度值与移动终端所在的区域号、网格行号、网格列号之间的关系利用回归方法建立或分类方法建立;回归方法包括以下步骤:每一训练样本均由输入向量和输出向量组成,假设某一所述移动终端处于第i定位区域的第j行第k列网格,而此位置下各wifi信号感知器所感知到的wifi信号强度值分别为wifi1、wifi2、…、wifin,则对应于该所述移动终端和该所述网格的训练样本由wifi1、wifi2、…、wifin、i、j、k构成,其中wifi1、wifi2、…、wifin构成此训练样本的输入向量部分,i、j、k构成此训练样本的输出向量部分,如果总网格数为m,用于采集训练样本数据的移动终端数为l,则训练样本总数为m×l;(2.2)训练并建立回归模型或分类模型:利用机器学习方法,用所述训练样本对回归模型或分类模型进行训练,得到模型参数,存入知识库;对于回归模型,由回归模型参数可以得到[ i、j、k ]=f回归(wifi1、wifi2、…、wifin)的函数关系;对于分类模型,由分类模型参数可以得到一组class i,j,k =f分类(wifi1、wifi2、…、wifin)的函数关系;将定位范围划分成若干个长宽为8至10米的矩形定位区域,将每个所述矩形定位区域进一步分割为多个边长为1米的正方形网格,收集网格的wifi信号强度值数据时移动终端放入所述正方形网格中心。
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