本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于室內(nèi)無線定位的rssi位置指紋構(gòu)建方法，屬于無線定位技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

隨著移動終端(特別是智能手機)的普及，大型商場、機場、高鐵站等人員密集的室內(nèi)區(qū)域的位置服務(wù)需求急劇增加。但是，gps(globalpositioningsystem，全球定位系統(tǒng))、bds(beidounavigationsatellitesystem，北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng))等為代表的衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)在室內(nèi)區(qū)域卻幾乎無法工作，國內(nèi)外科研機構(gòu)正致力于尋找能夠輔助(或替代)衛(wèi)星系統(tǒng)為室內(nèi)區(qū)域提供定位服務(wù)的技術(shù)方案。無線城市、智慧城市等工程的建設(shè)為室內(nèi)定位提供了基礎(chǔ)支撐，比如wifi在滿足了用戶上網(wǎng)需求的同時也能夠用于定位。由于wifi、藍(lán)牙等泛在無線信號的廣泛性、生態(tài)性，基于泛在無線信號的室內(nèi)定位成為當(dāng)前的研究熱點。

目前，基于泛在無線信號的室內(nèi)定位方法主要有位置指紋匹配和測距交會兩種。但是兩種方法各有優(yōu)缺點，其中位置指紋匹配具有較高的定位精度，需要花費人力時間成本采集位置指紋數(shù)據(jù)，并且位置指紋數(shù)據(jù)需要維護和更新。

名稱為“無線室內(nèi)定位指紋地圖的自動更新方法及裝置”的中國專利申請cn104869536a公開了以下技術(shù)方案，即利用移動設(shè)備靜止時的位置作為參考點構(gòu)建其與非參考點之間關(guān)于指紋數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，然后基于此映射關(guān)系，在更新指紋數(shù)據(jù)時利用一定數(shù)量參考位置及在其上收集的最新指紋數(shù)據(jù)生成非參考點的位置指紋數(shù)據(jù)，但是該發(fā)明cn104869536a需要首先確定移動設(shè)備靜止時的位置，其中的定位誤差給非參考點的位置指紋數(shù)據(jù)生成帶來不利影響。另外，該發(fā)明cn104869536a所依賴的映射關(guān)系的完善需要較長的訓(xùn)練時間。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種插值精度高的rssi位置指紋構(gòu)建方法，該方法利用已采樣參考點的信號強度預(yù)測未采樣參考點的信號強度，在構(gòu)建wifi室內(nèi)定位中的指紋庫的過程中大大降低了信號采集強度，從而能快速構(gòu)建指紋庫。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是：一種基于泰森多邊形的克里金插值的rssi位置指紋構(gòu)建方法，該方法包括以下步驟：

步驟1:構(gòu)建泰森多邊形

1)根據(jù)離散點自動構(gòu)建三角網(wǎng)，即構(gòu)建delaunay三角網(wǎng)。對離散點和形成的三角形編號，記錄每個三角形是由哪三個離散點構(gòu)成的。

2)然后找出與每個離散點相鄰的所有三角形的編號，并記錄下來。這只要在已構(gòu)建的三角網(wǎng)中找出具有一個相同頂點的所有三角形即可。

3)對與每個離散點相鄰的三角形按順時針或逆時針方向排序，以便下一步連接生成泰森多邊形。設(shè)離散點為o。找出以o為頂點的一個三角形，設(shè)為a；取三角形a除o以外的另一頂點，設(shè)為a，則另一個頂點也可找出，即為f；則下一個三角形必然是以of為邊的，即為三角形f；三角形f的另一頂點為e，則下一三角形是以oe為邊的；如此重復(fù)進(jìn)行，直到回到oa邊。

4)計算每個三角形的外接圓圓心，并記錄其坐標(biāo)位置。

5)根據(jù)每個離散點的相鄰三角形，連接這些相鄰三角形的外接圓圓心，即得到泰森多邊形。對于三角網(wǎng)邊緣的泰森多邊形，可作垂直平分線與圖廓相交，與圖廓一起構(gòu)成泰森多邊形。

步驟2:rssi插值估計

克里金插值為：

其中r(z0)為插值點z0的rssi值，λi為采樣點zi的權(quán)值，r(zi)為采樣點zi的rssi值

假設(shè)區(qū)域內(nèi)信號屬性值滿足二階平穩(wěn)，對區(qū)域內(nèi)任意點：

將(1)式代入(2)式得約束條件：

令無偏估計方差最?。?/p>

(4)式中μ為拉格朗日系數(shù)，求解使這個代價函數(shù)最小的參數(shù)集μ,λ1,λ2...λn,則能滿足其在約束條件下估計方差最小

令分別對μ,λi求導(dǎo)：

求取克里金權(quán)值方程組：

其矩陣表示：

簡化表達(dá)式：

c×ω＝d

那么其權(quán)值為：

ω＝c^-1×d

將協(xié)方差轉(zhuǎn)化為求空間變量的變異函數(shù)

定義變異函數(shù)：

其中γ(zi,zj)＝-cov(zi,zj)(9)

將(9)式代入(6)式：

在實際應(yīng)用中，由式(9)的半方差定義，可方便地由下式計算出半方差的值：

本發(fā)明采用已知的(h,γ(h))，選擇合適的半方差模型進(jìn)行擬合，選擇最小的無偏估計方差所對應(yīng)的模型的插值結(jié)果作為最終的指紋數(shù)據(jù)庫。

本發(fā)明在采用以上插值方法估計出每個采樣點的rssi特征之后，首先得到來自其中一個信號源的rssi特征分布，然后按照同樣的步驟得到其它信號源的rssi特征分布，最后將這些rssi特征分布疊加，按照以每個采樣點為單位的特征向量形式存儲，便得到當(dāng)前時刻的位置指紋數(shù)據(jù)。

有益效果：

1、本發(fā)明采用已采樣參考點的信號強度預(yù)測未采樣參考點的信號強度，在構(gòu)建wifi室內(nèi)定位中的指紋庫的過程中大大降低了信號采集強度，從而能快速構(gòu)建指紋庫。

2、本發(fā)明采用相鄰參考點信強度的相關(guān)性，通過采樣參考點之間的半方差函數(shù)求取參考點對待測點的權(quán)重，通過距離待預(yù)測參考點最近的幾個已采樣參考點預(yù)測和待預(yù)測參考點的信號強度，較為準(zhǔn)確的預(yù)測出未采樣參考點的信號強度。

3、本發(fā)明采用正確的模型和參數(shù)擬合出正確的結(jié)果對結(jié)果精度有比較大的影響，通過計算最小平均無偏估計方差來選擇合適的半方差模型提高插值的精度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明方法的流程圖。

圖2為本發(fā)明實例中定位區(qū)域參考點分布圖。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實施方式不限于此。

本實施例中，一種wifi室內(nèi)定位中指紋庫的構(gòu)建方法；如圖1所示，包括：1.采集wifi室內(nèi)定位區(qū)域一個參考點的信號強度時間序列；2.利用泰森多邊形算法計算出待測點坐標(biāo)位置；3.根據(jù)已提取的信號特征采集其他參考點的信號強度；4.利用已采集參考點信號強度預(yù)測未采樣參考點信號強度，具體的說是按如下步驟進(jìn)行：

步驟1：以室內(nèi)區(qū)域的外接矩形所包括的整個區(qū)域作為wifi室內(nèi)定位區(qū)域，以外接矩形的任意頂點為原點o，與原點相鄰兩條邊分別為x軸和y軸，建立直角坐標(biāo)系oxy；在具體建立坐標(biāo)系的過程中，使定位區(qū)域位于坐標(biāo)系oxy的第一象限。

步驟2：將wifi室內(nèi)定位區(qū)域均勻劃分為d個網(wǎng)格，以每個網(wǎng)格的中心點作為參考點，從而形成參考點集合，記為p＝{p1,p2,…,pi,…,pd}，pi表示第i個網(wǎng)格內(nèi)的參考點；1≤i≤d；本實施例中，如圖2所示，實際定位環(huán)境為作者所處的實驗室，d的值定為100。每行相鄰參考點的間距是1米，相鄰兩列參考點的間距也是1米。

步驟3：在wifi室內(nèi)定位區(qū)域設(shè)置有n個路由器，記為ap＝{ap1,ap2,..apj,...apn}，apj表示第j個路由器；1≤j≤n；本實施例中，n的值定為4。如圖2所示，將4個ap放置于室內(nèi)區(qū)域中。

步驟4：在如圖2各頂點處采集各ap信號強度，以(x,y,rssaip1,rssaip2,rssaip3,rssaip4):為當(dāng)前位置的指紋數(shù)據(jù)信息，建立位置指紋數(shù)據(jù)庫。

構(gòu)建泰森多邊形包括：

1)根據(jù)離散點自動構(gòu)建三角網(wǎng)，即構(gòu)建delaunay三角網(wǎng)。對離散點和形成的三角形編號，記錄每個三角形是由哪三個離散點構(gòu)成的。

2)然后找出與每個離散點相鄰的所有三角形的編號，并記錄下來。這只要在已構(gòu)建的三角網(wǎng)中找出具有一個相同頂點的所有三角形即可。

3)對與每個離散點相鄰的三角形按順時針或逆時針方向排序，以便下一步連接生成泰森多邊形。設(shè)離散點為o。找出以o為頂點的一個三角形，設(shè)為a；取三角形a除o以外的另一頂點，設(shè)為a，則另一個頂點也可找出，即為f；則下一個三角形必然是以of為邊的，即為三角形f；三角形f的另一頂點為e，則下一三角形是以oe為邊的；如此重復(fù)進(jìn)行，直到回到oa邊。

4)計算每個三角形的外接圓圓心，并記錄其坐標(biāo)位置(xj,yj)。

5)根據(jù)每個離散點的相鄰三角形，連接這些相鄰三角形的外接圓圓心，即得到泰森多邊形。對于三角網(wǎng)邊緣的泰森多邊形，可作垂直平分線與圖廓相交，與圖廓一起構(gòu)成泰森多邊形。

如圖2所示，待預(yù)測點用符號。來表示，記錄所用預(yù)測點的坐標(biāo)(xj,yj)；

利用已知的采樣點的坐標(biāo)和信號強度，求得一組數(shù)據(jù){(h0,γ(h0))，(h1,γ(h1))，...(hm,γ(hm))}，分別選擇球形模型，指數(shù)模型，高斯模型進(jìn)行擬合，得到擬合函數(shù)γs(h)，γe(h)，γg(h)，以球形模型為例，代入γs(h)將公式9化簡。

令解四元一次方程組：

λ1＝(2*a*μ-3*μ+2*b*μ+2*c*μ+a^2*μ+b^2*μ+c^2*μ+a^2+b^2+c^2-2*a*b*c-2*a*b*μ-2*a*c*μ-2*b*c*μ-1)/(a^2-2*a*b-2*a*c+2*a+b^2-2*b*c+2*b+c^2+2*c-3)

λ2＝(a+b-a*c-b*c+c^2-1)/(a^2-2*a*b-2*a*c+2*a+b^2-2*b*c+2*b+c^2+2*c-3)

λ3＝(a+c-a*b-b*c+b^2-1)/(a^2-2*a*b-2*a*c+2*a+b^2-2*b*c+2*b+c^2+2*c-3)

μ＝(b+c-a*b-a*c+a^2-1)/(a^2-2*a*b-2*a*c+2*a+b^2-2*b*c+2*b+c^2+2*c-3)

將求得的權(quán)重λi，μ代入取其前n個點的j均值(n＝9)，球形模型j＝2.8218，指數(shù)模型j＝0.3827，高斯模型j＝0.0317.

選取高斯模型求取的權(quán)重λi，代入便可求得預(yù)測點的信號強度。

在利用以上插值方法估計出每個采樣點的rssi特征之后，首先得到來自其中一個信號源的rssi特征分布，然后按照同樣的步驟得到其它信號源的rssi特征分布，最后將這些rssi特征分布疊加，按照以每個采樣點為單位的特征向量形式存儲，便得到當(dāng)前時刻的位置指紋數(shù)據(jù)。