本发明涉及到室内定位技术,具体涉及基于统计匹配的蓝牙室内定位方法。
背景技术:
由于蓝牙信号强度自身存在波动,并且容易受到环境因素(温湿度、室内空间布局等)的干扰,在利用蓝牙做室内定位时,直接通过拟合等一些映射方式建立蓝牙信号强度和实际距离的关系是很不准确的,由此得到的定位结果必然产生很大的误差。
技术实现要素:
本发明的目的在于克服现有技术存在的不足,提供一种基于统计匹配的蓝牙室内定位方法。本发明在一定的室内区域内布置若干个蓝牙装置用于发射蓝牙信号,将室内空间划分为若干区域,对于每一种布局方案都会生成空间上蓝牙信号强度的统计规律。在前期通过实地测试的方式获取到统计规律,实际应用时通过手机获取足够数量的强度(RSSI)数据与统计数据进行匹配,匹配度最高的即为对应定位的区域。
本发明具体通过如下技术方案实现。
一种基于统计匹配的蓝牙室内定位方法,包括:
(1)定位区域的划分,将室内空间区域按设定规则平均划分成多个小正方形区域;
(2)蓝牙强度统计,统计在每个小正方形区域附近的蓝牙信号强度范围;
(3)手机终端的匹配定位,手机终端通过接收的蓝牙信号强度来匹配所统计的蓝牙信号强度范围,以此定出所在区域,实现定位。
进一步地,所述定位区域划分具体为:
蓝牙模块的有效覆盖范围为m米,在m米范围之内,其强度的衰减明显,区分度强。为实现精度1米的定位,将蓝牙模块布置于m平方米的大正方形区域的4个顶点上,并将大正方形区域划分为m2个小正方形;在扩大定位区域时,只需将多个大正方形按一边重合的方式进行拓展。
进一步地,所述蓝牙强度统计具体为:
步骤1:在每一个小正方形区域,手机终端读取附近最近即强度最强的四个蓝牙模块A、B、C、D的信号强度;
步骤2:获取足够多的强度数据以后,统计每蓝牙个模块的信号强度的区间范围,则经过统计,每个小正方形区域对应着一组区间,分别记为(A1,A1’),(B1,B1’),(C1,C1’),(D1,D1’),并相应配以一个计数器;
步骤3:手机终端数据库记录下这些区间,以供匹配。
进一步地,所述手机终端的匹配定位具体为:
步骤1:当位于定位区域内时,手机终端搜索附近最近的蓝牙模块并获取蓝牙信号强度;
步骤2:每获取一组强度,就进行一次匹配,具体是跟数据库中同名的4个蓝牙模块的区间范围匹配;
步骤3:若4个强度数值与数据库中同名的4个蓝牙模块的区间都匹配,即该位置的计数器值加1;
步骤4:在多轮(可设定)匹配完成后,把相关小正方形区域的计数器值除以总的计数次数来获得匹配度即概率,选取匹配度最大对应的小正方形区域作为定位区域,定位点设为该小正方形区域中心。
与现有技术相比,本发明所提方案进行室内定位具有如下优点和技术效果:
1、基于统计的方法,适用于各种复杂的室内环境。
2、蓝牙模块铺设方法简单,降低铺设成本。
3、定位精度高,所实现的精度在1米之内。
4、蓝牙模块覆盖范围大,利用率高。
附图说明
图1为实例中蓝牙模块在室内空间区域中的布局示意图。
图2为实例中应用统计匹配方法时小正方形区域的划分示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明的具体实施作进一步说明,但本发明的实施和保护不限于此,需指出的是,以下若有未特别详细说明之处,均是本领域技术人员可参照现有技术实现的。
室内环境千差万别,因而难以找出一种固定的、适用于各种室内环境的蓝牙设备布局方案。本实例采用了统计方法。即使是在不同的室内布局,一旦布局方案确定了,整个室内区域的强度分布就会确定。将室内区域划分为若干个小区域,每个小区域的蓝牙强度分布可以通过统计的方法来确定。下面是一种可行的布局方案。
布置装置:经过实际测试,选用的蓝牙设备在m(m=6)米的范围内强度比较稳定,随着距离的变化强度变化明显。于是我们采用一个均匀布置装置的模型,每个装置的上下左右方向隔m米布置一个装置(如图1),这时候四个装置就可以覆盖一个大小为m平方米的正方形区域。由于我们的系统要 做到精度为1 米,所以每个正方形里面划分为m2个小正方形(如图2)。
统计数据测量:装置布置好了之后,就可以在每个小的正方形的位置中心进行统计数据的测量。因为当取得的数据足够多时就可以正确反映出其统计规律,我们需要获取距离小正方形最近的四个设备的蓝牙强度范围。设四个设备分别为A、B、C、D,经过测量统计我们可以获得第1个小正方形对应的四个范围是(A1,A1’),(B1,B1’),(C1,C1’),(D1,D1’),第二个对应的是(A2,A2’),(B2,B2’),(C2,C2’),(D2,D2’),第三个如此类推下去。将统计得到的每个小正方形区域对应的四个最近的蓝牙RSSI信号强度范围存储记录下来,为之后的定位过程提供依据。
匹配定位:当人拿着手机打开APP进入了被蓝牙设备覆盖的区域,就开始了匹配定位。首先确定好离手机最近的四个蓝牙设备,蓝牙设备都带有名字,可以进行区分。通过搜索的方式可以在短时间内连续获取多个RSSI强度值。当获取了足够数量的数据之后就进行统计匹配。这里的匹配是算法的核心部分,将每四个强度值分别与m的平方个区域的强度范围进行比较,若四个RSSI数值与四个区间都匹配,即该位置的计数器值加一,如此类推,完成所有的对比。通过计算每个小正方形区间出现的计数值除以计数总数可以获得概率,概率最大的区域即为定位到的地点,从统计学的角度出发,当获取的RSSI数据量足够大时,概率最大者一定为正确的位置。由此可以实现定位。