一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法，在初始位置的条件下，通过定位终端的传感器检测定位目标的运动状态，进而得到运动方向及当前位置的机会无线信号特征；能够结合惯性信息和机会无线信号特征，利用改进后的粒子滤波方法矫正定位目标的可能位置和历史轨迹，实时输出定位结果。在本方法中，由于为了保证实时构建的信号地图的准确性，要求定位目标在定位过程中回到某一历史时刻经历过的位置以保证惯性漂移被成功矫正。与现有技术相比，本发明无需对所处环境进行先期探索，只需普通智能终端的常用惯性传感器及信号采集单元即可达到较高的精度要求，实现方便，计算量小。
【专利说明】一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种无线通信领域的定位方法，尤其是涉及一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法。
【背景技术】
[0002]伴随着移动设备和个人设备的普及，定位技术成为当前及未来的热门研究领域。定位系统能够判断终端设备的位置信息，同时将位置信息用于基于位置的服务，如导航、跟踪、监测等。根据使用范围划分，基于位置的服务主要包括室外定位应用和室内定位应用。
[0003]在室外定位系统中，通常使用全球定位系统(GPS)或其他卫星定位系统进行定位。GPS系统能够很好的提供室外的个人定位信息，利用GPS进行定位的优势是卫星有效覆盖范围大，且定位导航信号免费。但是GPS依靠卫星和接受者的之间信号的视距传输，而GPS卫星发射的无线信号太微弱，无法穿透大部分的建筑物等障碍物，导致在室内的情况下，GPS系统定位并不准确，而且定位终端的成本较高。
[0004]由于无线通信的业务有70 %以上在室内开展，近年来室内定位技日益受到关注。室内定位系统用于提供个人和设备的室内位置信息。精度和计算收敛时间被认为是定位技术最重要的因素，现在己有很多室内定位技术，例如红外室内定位技术、射频识别技术、无线局域网定位技术、航位推算技术等。
[0005]现将这几种技术的主要特点简要列举如下:
[0006]I)红外室内定位技术
[0007]红外(Infrared)是用于室内定位的最早的技术,红外线室内定位技术定位的原理是，红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。虽然红外线具有相对较高的室内定位精度，但是由于光线不能穿过障碍物，使得红外射线仅能视距传播。直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。当标识放在口袋里或者有墙壁等遮挡时便无法正常工作；并且需要在每个房间、走廊安装接收天线，造价较高；红外线容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰造成定位精度下降。因此，红外线只适合短距离传播，而且在精确定位上有局限性。
[0008]2)射频识别(RFID)技术
[0009]射频(Rad1 Frequency)也常用于个人室内定位(IPS)。射频识别技术利用射频方式进行非接触式双向通信交换数据以达到识别和定位的目的。这种技术作用距离范围较大，并且可以在几毫秒内得到厘米级精度的定位信息，并且由于不依赖于可见光，适用范围更广。但由于设备造价较高并且涉及隐私问题，并且容易被金属或水环境所影响，该定位方法依然没有得到大规模使用，只在特定场景下发挥作用。
[0010]3)无线局域网(WLAN)定位技术
[0011]无线局域网(WLAN)基于1EEE802.11协议，是以无线信道作传输媒介的计算机局域网络，是计算机网络与无线通信技术相结合的产物，它以无线多址信道作为传输媒介，提供传统有线局域网的功能，能够使用户真正实现随时、随地、随意的宽带网络接入。移动用户对信息的即时性和就地性的需求越来越强烈，这就给基于WLAN系统的位置服务提供了广阔的发展空间。WLAN系统中定位技术主要有基于RSSI (Received Signal StrengthIndicat1n，接收信号强度指示)或T0A/TD0A/A0A的三角定位、信号强度定位等技术。其中，信号强度定位技术主要包括信号强度指纹/信号传播模型定位等两类方法。有很多著名的WLAN定位系统，如RADAR系统将信号强度和信噪比signal-to-noise用于三角定位技术，通过建立射频信道传播模型，多个WLAN接入点(APs)能够根据信号空间(NNSS)定位算法里最近的邻居来定位出移动基站。CAMPASS系统通过WLAN基础设施和数字指南针，为携带有WLAN设备的用户提供低成本以及相对高精度的定位服务。
[0012]4)航位推算(Dead Reckoning)
[0013]航位推算技术是一种很重要的导航技术,Dead Reckoning起源于17世纪航海,指由己知的定点以罗盘及航速推算出目前所在位置的方法；根据上次所测定的位置，以及前进方向、速度、时间、距离就能够算出当前的位置信息。基于不同的物理特性和应用环境，航位推算传感器可以相互组合实现不同的配置方案，如陀螺仪和加速度计组合的惯性导航系统，磁力计和加速度计组成的无漂移定位方法，陀螺仪、磁力计和加速度计元余定位方法等。Dead Reckoning在短距离定位上有较高的精度,但是具有累积误差的缺点。
【发明内容】
[0014]如【背景技术】中所述，针对现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法，该方法无需对导航场景的环境数据进行先期录入；利用场景中各种机会无线信号作为惯性导航的校准依据，可以解决使用惯性导航系统导致累积误差过大，无法长时间使用的问题；同时也由于使用多种机会无线信号作为校准判据，因此可以克服传统方法中使用单一无线信号作为校准判据可能导致的在某些特殊情况下判据失准的问题。
[0015]本发明的内容包含四个主要部分:输入参数、算法流程、核心算法、输出参数。
[0016]⑴输入参数
[0017]本发明的输入参数包括但不限于:惯性信息、机会无线信号特征信息、初始位置信肩、O
[0018]其中，惯性信息包括但不限于:被定位终端的罗盘方向信息、定位终端的运动加速度信息。机会无线信号特征信息包括任何可以被定位终端探测到的，具有低时变高空间相关度的无线信号，例如W1-Fi信号、蜂窝基站信号、无线广播电视信号等等。
[0019]⑵算法流程
[0020]该算法流程如图1所示，主要分为以下几个步骤:
[0021]I)采用可靠方式如GPS信号或者人为指定位置作为起始位置，并输入定位目标每次移动的平均距离，即步长信息，初始化定位系统
[0022]2)通过定位终端的加速度传感器监测定位目标的运动状态，如果定位目标移动则利用无线信号传感器获取机会无线信号特征信息，同时利用定位终端的罗盘获取该次运动的大致方向，并执行步骤3)，否则返回步骤2)；
[0023]3)将定位终端采集到的惯性信息以及机会无线信号特征，作为粒子滤波器的驱动信息更新粒子群的状态，同时通过粒子群计算出当前定位目标的可能位置并更新其历史轨迹，输出定位结果，回到步骤2)。
[0024](3)核心算法
[0025]本发明的核心算法为改进后的粒子滤波器法，通过模拟一定数量的粒子，并对粒子的权重和状态进行更新来估计终端的位置，该粒子滤波方法包括以下四个步骤:粒子初始化、粒子状态更新，粒子权重更新，粒子重采样。
[0026]I)粒子初始化
[0027]粒子初始化即以给定或测量得到的起始位置为圆心，将一定数目的粒子以离圆心由近到远递减的概率随机分布在该圆心附近，对于每个粒子，以输入参数中的步长为概率分布中心，设定一个随机的且互不相同的特征步长，并且额外设置一个随机的罗盘偏移量作为粒子状态更新的依据。
[0028]2)粒子状态更新
[0029]粒子状态更新过程如下:利用定位终端测量得到的机会无线信号特征信息更新所有粒子的当前机会无线信号特征信息；利用定位终端测量得到的运动方向信息，结合每个粒子的特征步长与特征罗盘偏移量，再加上一定的随机零均值高斯扰动之后，对每个粒子应用航迹推断，以此更新粒子的位置信息。
[0030]其中通过航迹推断计算粒子当前位置的方法如下:设采集到的方向信息是运动方向与磁北方向的夹角，设为θ，令每个粒子的特征步长为Ii,特征罗盘偏移量为Qi,随机生成的步长扰动为Al，罗盘偏移量扰动为Λ Θ，粒子前一刻所处位置坐标为(X，y)，则更新状态后，粒子的位置(X, ,Y')为:
【权利要求】
1.一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法，包括输入参数、核心算法、算法流程、输出参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法，其输入参数包括但不限于:惯性信息、机会无线信号特征信息、初始位置信息，其中: 1)输入参数中的惯性信息，其特征在于，惯性信息包括但不限于被定位终端的罗盘方向信息、定位终端的运动加速度信息； 2)输入参数中的机会无线信号，其特征在于，包括任何可以被定位终端探测到的，具有低时变高空间相关度的无线信号，例如W1-Fi信号、蜂窝基站信号、无线广播电视信号等等; 3)输入参数中的初始位置信息，可以是定位终端的经纬度信息或相对已知参照点的坐标信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的核心算法，其特征在于，利用改进后的粒子滤波方法结合航迹推断实现实时的位置信息推定与矫正，即使用粒子滤波器通过模拟一定数量的粒子，通过粒子的权重和状态的更新来估计终端的位置，该粒子滤波方法包括以下三个步骤:粒子状态更新，粒子权重更新，粒子重采样；其中: 1)定位核心算法中的模拟一定数量的粒子，其特征在于，以给定或测量得到的起始位置为圆心，将一定数目的粒子以离圆心由近到远递减的概率随机分布在该圆心附近，对于每个粒子，以输入参数中的步长为概率分布中心，设定一个随机的且互不相同的特征步长，并且额外设置一个随机的罗盘偏移量作为粒子状态更新的依据； 2)定位核心算法中的粒子状态更新，其特征在于，利用定位终端测量得到的机会无线信号特征信息更新所有粒子的当前机会无线信号特征信息；利用定位终端测量得到的运动方向信息，结合每个粒子的特征步长与特征罗盘偏移量，再加上一定的随机零均值高斯扰动之后，对每个粒子应用航迹推断，以此更新粒子的位置信息； 3)定位核心算法中的粒子权重更新，其特征在于，其以如下方法进行:通过对所处地图进行虚拟的空间划分，将定位所在的地图划分出了棋盘形的若干正方形虚拟占用格，对于先后落入同一占用格的粒子，使用相似度(例如，余弦相似度)计算该粒子先后两次机会无线信号特征的相似性，若其相似性高于某一判定阈值则认为该粒子为一重入粒子，将其赋予高权重，反之若粒子未进入统一占用格或进入同一占用格但相似度低于设定阈值，则将该粒子标记为非重入粒子，且权重设置为低权重； 4)定位核心算法中的粒子重采样，其特征在于，其以如下方法进行:在3)所述的粒子权重更新步骤中统计重入粒子个数，当重入粒子占总粒子数比例高过某一阈值时进行重采样，重采样时，权重较大(小)的粒子以较高(低)概率被复制增殖成为新一代粒子，生成的新粒子处在父代粒子的原位置不变，权重均重设为1/N(N为总粒子数)，特征步长及特征罗盘偏移量为父代粒子特征步长及特征罗盘偏移量加上一个零均值高斯扰动。
4.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的算法流程，其特征在于，按如下步骤执行: I)采用可靠方式如GPS信号或者人为指定位置作为起始位置，并输入定位目标每次移动的平均距离，即步长信息，初始化定位系统； 2)通过定位终端的加速度传感器监测定位目标的运动状态，如果定位目标移动则利用无线信号传感器获取机会无线信号特征信息，同时利用定位终端的罗盘获取该次运动的大致方向，并执行步骤3)，否则返回步骤2)； 3)将定位终端采集到的的惯性信息以及机会无线信号特征，作为粒子滤波器的驱动信息更新粒子群的状态，同时通过粒子群计算出当前定位目标的可能位置并更新其历史轨迹，输出定位结果，回到步骤2)。
5.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的算法流程，其特征在于，对于每次定位过程，定位目标需要至少一次回到曾经经历过的位置，通过重回历史位置，选出能正确代表该闭环路径的粒子并赋予其高权值，进而可以通过加权平均算法纠正当前定位结果并修正其历史轨迹。
6.根据权利要求4所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的算法流程中，所述的通过加权平均算法纠正当前定位结果并修正其历史轨迹，其特征在于，通过加权平均，利用粒子的历史位置，算出每一步对应的粒子群所指向的可能位置，每一步的权重都由最后一次重采样之前的粒子权重决定。
7.根据权利要求1所述的所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法的输出参数，可以是定位终端的实时位置信息，以及定位终端的历史轨迹信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法，其特征在于，应用到的设备包括但不限于具有各种传感器的手持设备、后台处理服务器、电脑以及其他视频显示设备。
【文档编号】G01S5/10GK104181500SQ201410407977
【公开日】2014年12月3日 申请日期:2014年8月19日 优先权日:2014年8月19日
【发明者】韦再雪, 程康阳, 韦丹, 杜超, 桑林, 杨大成 申请人:北京邮电大学