[发明专利]一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法

摘要

本发明公开一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，先通过具有AP信号扫描器的移动终端扫描四周wifi标签的AP信号，获取可扫描到的AP信号的MAC地址；对扫描到的AP信号的强度进行采样测量，得到测量数据；根据步骤1扫描到的AP信号的MAC地址和步骤2的测量数据计算所有扫描到的Wifi标签所在的位置，再利用定位算法进行定位，具体过程为：估算移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置；预测移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置；再根据估算位置和预测位置进行定位。本发明通过动态预测节点位置，从地图中过滤掉到标签处没有相似RSS向量的RP来寻找最近邻，降低KNN算法的时间和计算复杂度，在定位精确度方面有了较大的提高。

主权项

1.一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，其特征在于，包括下步骤：

步骤1，具有AP信号扫描器的移动终端扫描四周wifi标签的AP信号，获取可扫描到的AP信号的MAC地址；

步骤2，对扫描到的AP信号的强度进行采样测量，得到测量数据，并根据测量数据确定移动终端当前所在位置的Wifi标签；

步骤3，根据步骤1扫描到的AP信号的MAC地址和步骤2的测量数据计算所有扫描到的Wifi标签所在的位置(x_i,y_i)，其中，i表示扫描到的任意一个Wifi标签的标号，再利用定位算法进行定位，具体过程如下：

采用K加权近邻算法利用所有扫描到的Wifi标签所在的位置(x_i,y_i)估算移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置；

根据移动终端当前所在位置的Wifi标签所在的位置和移动终端所要去的目的地的Wifi标签所在的位置预测移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置；

如果预测到了移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置，以估算得到的移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置和预测到的移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置的算术平均值作为移动终端移动过程中所在位置；

如果未预测到移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置，以估算得到的移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置作为移动终端移动过程中所在位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，其特征在于，采用K加权近邻算法利用所有扫描到的Wifi标签所在的位置(x_i,y_i)估算移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置(x,y)如式(1)：

3.根据权利要求1所述的一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，其特征在于，根据移动终端当前所在位置的Wifi标签所在的位置(x_pre1,y_pre1)和移动终端所要去的目的地的Wifi标签所在的位置(x_pre2,y_pre2)预测移动终端将要到达的下一个位置的Wifi标签所在的位置(x_next,y_next)，其中，下一个位置的Wifi标签所在的位置(x_next,y_next)计算过程如式(2)：

式(2)中，ΔX和ΔY分别表示移动终端在x方向和y方向上可能的位移量。

4.根据权利要求3所述的一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，其特征在于，移动终端在x方向的位移量ΔX和移动终端在x方向的位移量ΔY通过式(3)计算：

式(3)中，m是移动终端移动路径的斜率，D是在直角坐标系中Wifi标签的偏移量。

5.根据权利要求4所述的一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，其特征在于，移动终端移动路径的斜率m的计算过程如式(4)：

m＝(y_pre2‑y_pre1)/(x_pre2‑x_pre1)  (4)；

在直角坐标系中Wifi标签的偏移量D的计算过程如式(5)：

D＝Vt     (5)；

式(5)中，V是移动终端在时间t内经过之前位置的Wifi标签和当前位置的Wifi标签之间的距离时的速度。

6.根据权利要求5所述的一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，其特征在于，移动终端的当前速度V由公式(6)计算：

V＝(V_human+V_pre)/2   (6)；

式(6)中，V_human为人的步行速度，V_pre是移动终端已通过的两个先前位置对应的Wifi标签时的速度。

7.根据权利要求6所述的一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，其特征在于，移动终端已通过的两个先前位置对应的Wifi标签时的速度V_pre的计算过程如式(7)：

8.根据权利要求7所述的一种基于WiFi的大型商场室内定位导航方法，其特征在于，在计算直角坐标系中Wifi标签的偏移量D和移动终端已通过的两个先前位置对应的Wifi标签时的速度V_pre时，时间t设定为1s。