[发明专利]一种室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的方法、装置及智能通讯设备

权利要求书

1.一种室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的方法，其特征在于，包括：

S1.将用户轨迹划分为M个部分，每个部分分成K个分段,每个分段具有N个采样点；其中，如果所述用户轨迹的一部分轨迹中包括了所有用户的数据，则该部分轨迹为主轨迹，其余部分为边缘轨迹；

S2.抓取所述主轨迹中每个分段所具有的全部N个采样点的信息，采用最小协方差行列式的方法来估计所述主轨迹包含的所有采样点之间的距离，并区分用户类别；

S3.抓取所述边缘轨迹上连续采样点的信息，结合所述用户类别，采用加权平均的方法来估计所述边缘轨迹包含的所有采样点间的距离值；其中,M，K,N均为正整数。

2.根据权利要求1所述的室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的方法，其特征在于，所述用户类别，具体包括：正常用户以及异常用户。

3.根据权利要求2所述的室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的方法，其特征在于，所述的正常用户与异常用户区分在于：通过计算主轨迹来获得每个用户的权重，权重大于预设值则为正常用户，权重低于预设值则为异常用户。

4.根据权利要求1所述的室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的方法，其特征在于，所述的用户轨迹包括：用户行走的步数以及从开始点到结束点的RSS值的记录。

5.一种室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的装置，其特征在于，包括：

轨迹分段单元，用于将用户轨迹划分为M个部分，每个部分分成K个分段,每个分段具有N个采样点；其中，如果所述用户轨迹的一部分轨迹中包括了所有用户的数据，则该部分轨迹为主轨迹，其余部分为边缘轨迹；

距离估计单元，用于抓取所述主轨迹中每个分段所具有的全部N个采样点的信息，采用最小协方差行列式的方法来估计所述主轨迹包含的所有采样点之间的距离，并区分用户类别；

用户区分单元，抓取所述边缘轨迹上连续采样点的信息，结合所述用户类别，采用加权平均的方法来估计所述边缘轨迹包含的所有采样点间的距离值；其中,M，K,N均为正整数。

6.根据权利要求5所述的室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的装置，其特征在于，所述用户类别，具体包括：正常用户以及异常用户。

7.根据权利要求6所述的室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的装置，其特征在于，所述的正常用户与异常用户区分在于：通过计算主轨迹来获得每个用户的权重，权重大于预设值则为正常用户，权重低于预设值则为异常用户。

8.根据权利要求5所述的室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的装置，其特征在于，所述的用户轨迹包括：用户行走的步数以及从开始点到结束点的RSS值的记录。

9.一种智能通讯设备，包括智能通讯设备本体，其特征在于，还包括与所述智能通讯设备本体相连的如权利要求5所述的室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的装置。

10.根据权利要求9所述的智能通讯设备，其特征在于，所述的智能通讯设备为智能手机。