一种室内无线定位方法及装置

本发明实施例涉及数据处理，特别是涉及一种室内无线定位方法及装置。

背景技术：

1、随着无线传感器设备在室内环境中广泛部署，无线传感网络弥补了全球导航定位系统难以在室内实现高精度定位的缺陷，为室内位置服务提供了有力的先决条件。wi-fi、蓝牙、rfid(radio frequency identification，射频识别)以及uwb(ultra wideband，超宽带)等作为无线传感网络中常用的传感器和信号源，被广泛应用于室内无线定位当中。其中，基于wi-fi的定位方法具有定位精度高、设备成本低的特点。来自wi-fi设备无线信号的csi(channel state information，信道状态信息)包含多信道子载波相位与幅度数据，可以详细地描述室内与位置相关的信息，已经成为了构建室内指纹坐标最常用的无线信号特征。

2、相关技术中，基于wi-fi的室内无线定位方法包括离线阶段和在线阶段。其中，离线阶段是在室内多个指纹参考点处采集csi数据，构建指纹参考数据库以训练无线定位模型；在线阶段是实时采集待定位指纹点的csi数据，通过无线定位模型对比指纹参考数据库，获得预测的待定位指纹点的坐标从而实现定位。相关技术中，对待定位指纹点的坐标定位的效果取决于实时采集的待定位指纹点的csi数据与指纹参考数据库中csi数据的匹配程度，离线阶段采集的指纹参考点数量及csi数据量将显著影响对待定位指纹点的定位精度，因此，相关技术中采集的指纹参考点数量及csi数据量往往较大。

3、在由旧的室内场景更换为新的室内场景的情况下，室内空间大小、障碍物种类、wi-fi设备位置和指纹分布情况等都会彻底改变，新、旧室内场景不具有相关性。由于wi-fi信号的环境依赖性，旧的室内场景中的指纹参考点及csi数据在新的室内场景中不再可用。为了在新的室内场景中使用基于wi-fi的室内无线定位方法，相关技术需要大量的人力、时间成本重新在新的室内场景中采集大量的指纹参考点及csi数据，部署新的室内无线定位系统的周期较长。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的在于提供一种室内无线定位方法及装置，以减少室内无线定位系统的部署时间。具体技术方案如下：

2、第一方面，本发明实施例提供了一种室内无线定位方法，所述方法包括：

3、获取无线网络通信技术wi-fi在室内已知坐标的各指纹参考点处以及待定位指纹点处的信道状态信息csi数据，其中，不同的指纹参考点对应室内的不同位置，任意两个指纹参考点的间距大于预设间距；

4、计算各csi数据间的第一相似度，基于各第一相似度以及各csi数据计算各csi数据间的相似度分布特征；

5、计算各相似度分布特征之间的第二相似度，基于各第二相似度更新各csi数据；

6、基于最终更新得到的所述待定位指纹点的csi数据与其他csi数据之间的相似度以及所述其他csi数据，计算所述待定位指纹点与各指纹参考点之间的匹配概率；

7、基于所述匹配概率，选取与所述待定位指纹点匹配的指纹参考点，基于所选取的指纹参考点的坐标，确定所述待定位指纹点的坐标。

8、本发明一个实施例中，在所述基于最终更新得到的所述待定位指纹点的csi数据与其他csi数据之间的相似度以及所述其他csi数据，计算所述待定位指纹点与各指纹参考点之间的匹配概率之前，还包括：

9、返回重复执行所述计算各csi数据间的第一相似度，基于各第一相似度以及各csi数据计算各csi数据间的相似度分布特征、所述计算各相似度分布特征之间的第二相似度，基于各第二相似度更新各csi数据的步骤，直至重复执行的次数达到预设次数。

10、本发明一个实施例中，所述计算各csi数据间的第一相似度，基于各第一相似度以及各csi数据计算各csi数据间的相似度分布特征，包括：

11、计算各csi数据间的第一相似度，构建指纹特征全连接图，所述指纹特征全连接图中各个节点的特征分别为各个csi数据，所述指纹特征全连接图中各个边的特征分别为所连接的节点的特征之间的第一相似度；

12、基于所述指纹特征全连接图中各节点的特征以及各边的特征计算所述各csi数据间的相似度分布特征。

13、本发明一个实施例中，所述计算各相似度分布特征之间的第二相似度，基于各第二相似度更新各csi数据，包括：

14、计算各相似度分布特征之间的第二相似度，构建相似度分布全连接图，所述相似度分布全连接图中各个节点的特征分别为各个相似度分布特征，所述相似度分布全连接图中各个边的特征分别为所连接的节点的特征之间的第二相似度；

15、基于所述相似度分布全连接图中各边的特征更新各csi数据。

16、本发明一个实施例中，所述选取与所述待定位指纹点匹配的指纹参考点，包括：

17、选取与所述待定位指纹的匹配概率最大的前预设比例的指纹参考点。

18、本发明一个实施例中，所述计算各csi数据间的第一相似度，基于各第一相似度以及各csi数据计算各csi数据间的相似度分布特征至所述基于所述匹配概率，选取与所述待定位指纹点匹配的指纹参考点，基于所选取的指纹参考点的坐标，确定所述待定位指纹点的坐标的步骤，包括：

19、将各csi数据输入预先训练的室内无线定位模型中，得到所述室内无线定位模型输出的所述待定位指纹点的坐标；

20、其中，所述室内无线定位模型用于：计算各csi数据间的第一相似度，基于各第一相似度以及各csi数据计算各csi数据间的相似度分布特征；计算各相似度分布特征之间的第二相似度，基于各第二相似度更新各csi数据；基于最终更新得到的所述待定位指纹点的csi数据与其他csi数据之间的相似度以及所述其他csi数据，计算所述待定位指纹点与各指纹参考点之间的匹配概率；基于所述匹配概率，选取与所述待定位指纹点匹配的指纹参考点，基于所选取的指纹参考点的坐标，确定所述待定位指纹点的坐标。

21、第二方面，本发明实施例提供了一种室内无线定位装置，所述装置包括：

22、获取模块，用于获取无线网络通信技术wi-fi在室内已知坐标的各指纹参考点处以及待定位指纹点处的信道状态信息csi数据，其中，不同的指纹参考点对应室内的不同位置，任意两个指纹参考点的间距大于预设间距；

23、第一计算模块，用于计算各csi数据间的第一相似度，基于各第一相似度以及各csi数据计算各csi数据间的相似度分布特征；

24、第二计算模块，用于计算各相似度分布特征之间的第二相似度，基于各第二相似度更新各csi数据；

25、第三计算模块，用于基于最终更新得到的所述待定位指纹点的csi数据与其他csi数据之间的相似度以及所述其他csi数据，计算所述待定位指纹点与各指纹参考点之间的匹配概率；

26、确定模块，用于基于所述匹配概率，选取与所述待定位指纹点匹配的指纹参考点，基于所选取的指纹参考点的坐标，确定所述待定位指纹点的坐标。

27、本发明一个实施例中，所述装置还包括：

28、返回执行模块，用于返回重复执行所述计算各csi数据间的第一相似度，基于各第一相似度以及各csi数据计算各csi数据间的相似度分布特征、所述计算各相似度分布特征之间的第二相似度，基于各第二相似度更新各csi数据的步骤，直至重复执行的次数达到预设次数。

29、本发明一个实施例中，所述第一计算模块，具体用于：

30、计算各csi数据间的第一相似度，构建指纹特征全连接图，所述指纹特征全连接图中各个节点的特征分别为各个csi数据，所述指纹特征全连接图中各个边的特征分别为所连接的节点的特征之间的第一相似度；

31、基于所述指纹特征全连接图中各节点的特征以及各边的特征计算所述各csi数据间的相似度分布特征。

32、本发明一个实施例中，所述第二计算模块，具体用于：

33、计算各相似度分布特征之间的第二相似度，构建相似度分布全连接图，所述相似度分布全连接图中各个节点的特征分别为各个相似度分布特征，所述相似度分布全连接图中各个边的特征分别为所连接的节点的特征之间的第二相似度；

34、基于所述相似度分布全连接图中各边的特征更新各csi数据。

35、本发明一个实施例中，所述确定模块，具体用于：

36、基于所述匹配概率，选取与所述待定位指纹的匹配概率最大的前预设比例的指纹参考点，基于所选取的指纹参考点的坐标，确定所述待定位指纹点的坐标。

37、本发明一个实施例中，所述第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块以及确定模块，具体用于：

38、将各csi数据输入预先训练的室内无线定位模型中，得到所述室内无线定位模型输出的所述待定位指纹点的坐标；

39、其中，所述室内无线定位模型用于：计算各csi数据间的第一相似度，基于各第一相似度以及各csi数据计算各csi数据间的相似度分布特征；计算各相似度分布特征之间的第二相似度，基于各第二相似度更新各csi数据；基于最终更新得到的所述待定位指纹点的csi数据与其他csi数据之间的相似度以及所述其他csi数据，计算所述待定位指纹点与各指纹参考点之间的匹配概率；基于所述匹配概率，选取与所述待定位指纹点匹配的指纹参考点，基于所选取的指纹参考点的坐标，确定所述待定位指纹点的坐标。

40、第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

41、存储器，用于存放计算机程序；

42、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一所述的方法步骤。

43、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一所述的方法步骤。

44、本发明实施例有益效果：

45、本发明实施例提供一种室内无线定位方法，首先获取室内的各指纹参考点以及待定位指纹点处的csi数据，之后计算各csi数据间的第一相似度，进而得到各csi数据间的相似度分布特征；计算各相似度分布特征之间的第二相似度，进而依据第二相似度更新各csi数据，由此得到的更新后的各csi数据间的相似度，能够描述各指纹参考点的csi数据与待定位指纹点的csi数据间相似度的分布关系。基于最终更新得到的待定位指纹点的csi数据与各指纹参考点的csi数据之间的相似度，能够得到待定位指纹点与各指纹参考点的匹配概率，进而根据匹配概率确定待定位指纹点的坐标。

46、并且，本发明实施例提供的方案要求各指纹参考点的间距大于预设间距，以确保各指纹参考点的csi数据间具有明显的特征差别，从而保证最终得到的更新后的各csi数据间的相似度能够较好地描述各指纹参考点的csi数据与待定位指纹点的csi数据间相似度的分布关系，使得得到的待定位指纹店与各指纹参考点的匹配概率能较好地符合实际情况。因此，采用本发明实施例提供的方案进行室内无线定位，需要采集csi数据的指纹参考点之间的间距较大，因此在室内大小固定的情况下，指纹参考点的数量不会太大，与相关技术相比，能够降低采集指纹参考点的csi数据所需的人力、时间成本，从而减少了室内无线定位系统的部署时间。