[发明专利]基于位置指纹的定位误差估计方法

摘要

本发明公开了一种基于位置指纹的定位误差估计方法，用于解决现有定位误差估计方法定位误差大的技术问题。技术方案是首先通过采集所需定位区域内校正点处的来自多个AP的RSS作为校正点所在区域的指纹信息并建立定位区域的位置指纹数据库。然后，通过计算与每一个校正点所在区域的最相似区域并求得其与最相似区域的实际距离，计算出多次测得的校正点处的RSS值与最相似区域的距离的平均值与方差作为该校正点处的误差范围并建立与位置指纹地图相应的误差范围。当对待定位目标进行定位时，获得移动终端测定的实时RSS，采用匹配算法来确定与数据库中哪一组数据相匹配从而得出终端的实际位置并给出相应的误差范围。

主权项

1.一种基于位置指纹的定位误差估计方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、确定待定位区域，在待定位区域引入r个无线接入点，并将待定位区域划分为n个子区域：{A_i|i＝1，2，3，…，n}，i≠j；用A表示整个待定位区域，表示第i个子区域的面积，i＝1,2,3,…,n；步骤二、在第i个子区域A_i内选取一个校正点并测量该校正点对于r个无线接入点的接收信号强度向量，记作共测量m次；并取平均值：E(RlAi)=Σa=1mRlAiam---(1)]]>式中，表示区域A_i内校正点的第a次测量的信号强度向量，将记作作为该子区域的位置指纹；重复步骤二直到生成所有区域的位置指纹，得到待定位区域的位置指纹地图；步骤三、任意选取一个子区域A_u并在该区域选择一点作为测试点，线上测量该测试点信号强度向量k次，并做记录；步骤四、将步骤三中测得的子区域测试点的k次信号强度向量分别与步骤二生成的待定位区域的指纹求取欧氏距离并作比较，该子区域本身的位置指纹不参与比较，计算测试点的信号强度向量与其他区域指纹的欧氏距离，找出欧氏距离平均值最小的也就是最相似的区域，计算测试点到最相似的区域校正点的实际距离；计算所得的k个实际距离的平均值与标准差；测试点信号强度向量与某一待比较区域位置指纹间的欧式距离按下式计算：||RpAu-RAv||=Σi=1r(Ri-R′i)2,u≠v---(2)]]>式中，RpAu=(R′1,R′2,R′3,······,R′r)]]>是测试点的信号强度向量；是待比较区域A_v的位置指纹，r是指纹向量的维数，其大小与步骤一中引入的无线接入点的个数r相同；步骤五、表示测试点第q，q=1，2，3，…，k次测得的信号强度向量与最相似区域的校正点之间的物理距离，测试点k次测量的信号强度向量与最相似区域欧氏距离平均值与标准差分别按下式计算：E[Min(pAu)]=Σq=1kMin(qAuq)k---(3)]]>σ{Min(pAu)}=Σq=1k{Min(pAuq)-E[Min(pAu)]}2k---(4)]]>步骤六、将步骤五求得的实际距离加上标准差的计算值作为该区域的误差估计范围：EAu=E[Min(pAu)]+σ{Min(pAu)}---(5)]]>步骤七、重复步骤三～步骤六，求得其他子区域的误差估计范围，生成与步骤二的位置指纹地图对应的误差范围。