[发明专利]一种基于混合滤波和幂指数映射WIFI室内定位方法

摘要

本发明公开了一种基于混合滤波和幂指数映射的WIFI室内定位方法，首先对离线指纹采集阶段测得的接收信号强度RSSI进行卡尔曼滤波，然后将结果进行四舍五入取整数，然后再进行高斯滤波，除去那些出现概率较小的RSSI值，然后将剩余的RSSI值取平均，最后将所有的数据都求‑7次方从而映射到幂指数域中，并且利用K近邻算法为定位匹配算法，从而提高了定位精度，并且定位时的计算量几乎与K近邻法相等，从而使其适应计算性能不高的定位终端和复杂的室内电磁环境。

主权项

一种基于混合滤波和幂指数映射的WIFI室内定位方法，其特征在于包括在线测量阶段和离线测量阶段；所述离线测量阶段包括以下步骤：1)预先选定场地中某些点为参考点，测量参考点的坐标，然后在每一个参考点上测量并记录来自每一个WIFI热点的接收信号强度(RSSI)50次以上并进行卡尔曼滤波，具体算法如下：设一维数组为[R1，R2，...，Rn]，且经过卡尔曼滤波后得到新的一维数组为[R′1，R′2，...，R′n]，则Rk′=1kΣi=1kRi,k=1,2,...,n;]]>2)将经过卡尔曼滤波后所得的数据进行四舍五入取整，然后进行高斯滤波，滤除在同一地点经过卡尔曼滤波后所得到的来自同一个WIFI热点的出现概率小于2％的RSSI值，高斯滤波的具体操作方法为：对于在每一个参考点上测得的同一个WIFI热点的RSSI的值进行统计，统计每一个RSSI值出现的次数，然后再除以在这个参考点上测量RSSI的次数从而得出每个RSSI值出现的概率，然后除去概率小于2％RSSI值，并将剩余的值取平均构成每一个参考点来自不同WIFI热点的RSSI向量；3)对每个参考点的RSSI向量进行‑7次幂运算得RSSI'向量,即RSSI′＝RSSI‑7并将RSSI'向量存入指纹数据库中；所述在线测量阶段包括以下步骤：1)测量待定位点的RSSI向量值并进行‑7次幂运算得RSSI'向量；2)计算带定位点与指纹数据库中各个参考点的RSSI'向量的欧式距离；3)找出K个与待定位点的RSSI'向量的欧氏距离最小的点，也就是K个最近邻点；4)取上述K个最近邻点的位置坐标的平均值作为待定位点的位置估计。