基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法。
【背景技术】
[0002] 当前，随着无线网络的发展和无线局域网的广泛部署，基于WLAN技术的室内定位 技术受到广泛重视。在WLAN环境下，通过测量来自接入点AP(AccessPoint)的接收信号 强度RSS(ReceivedSignalStrength)获得相应位置；结合信号强度数据库求解，确定移动 用户的位置。其中基于位置指纹的定位算法因其定位精度高、可充分利用现有设施、升级和 维护对用户影响小等优点而得到广泛应用。
[0003] 由于AP的布局对定位精度具有较大的影响。因此引入了参考点指纹矢量区分度 概念，通过最大区分度来布局AP，得到具有较好定位性能的指纹库；然后结合三边法和KNN 匹配法得到较精确的位置信息。
[0004] 本专利主要用于没有GPS信号的室内环境而对定位精度和实时性要求较高的场 合。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，该方 法通过优化AP布局，从而建立了具有较好定位性能的指纹库，提高了定位精度，并对在线 定位算法进行了改进，有效地提高了计算效率。
[0006] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0007] 基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，所述方法包括以下步骤：
[0008] 步骤1)离线数据采集阶段，通过最大区分度优化AP布局，建立指纹库；
[0009] 步骤2)在线定位阶段，通过三边法得到待测点初始位置，然后在待测点的初始位 置附近利用KNN匹配法得到精确的位置。
[0010] 进一步，所述步骤1)具体包括以下步骤：
[0011] 1-1)在定位区域内，建立以定位区域中心为原点的坐标系x-y ;
[0012] 1-2)定位区域内，以d为间隔，均匀划分参考点，所述参考点均有四个方向所对应 的四个指纹矢量；
[0013] 1-3)定义参考点指纹矢量的区分度D用于衡量参考点，D为所有参考点不同指纹 矢量的欧氏距尚Dij最小值；
[0014]
【主权项】
1. 基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤1)离线数据采集阶段，通过最大区分度优化AP布局，建立指纹库； 步骤2)在线定位阶段，通过三边法得到待测点初始位置，然后在待测点的初始位置附 近利用KNN匹配法得到精确的位置。
2. 根据权利要求1所述的基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，其特征在于：所述步骤 1)具体包括以下步骤： 1-1)在定位区域内，建立以定位区域中心为原点的坐标系x-y ; 1-2)定位区域内，以d为间隔，均匀划分参考点，所述参考点均有四个方向所对应的四 个指纹矢量； 1-3)定义参考点指纹矢量的区分度D用于衡量参考点，D为所有参考点不同指纹矢量 的欧氏距离Du最小值，欧氏距离D u为：
其中，Dij表示指纹矢量RSS i,及指纹矢量RSSJS]的欧氏距离；N表示指纹矢量的总 数，M表示指纹矢量的维度； 1-4)按照最大区分度在坐标系第一象限寻找第一个AP位置（x，y);然后根据对称性， 在其它三个象限找到其它三个AP的位置（-x，y)、（-x，-y)和（x，_y);四个AP位置确定后， 指纹矢量维度为4 ; 1-5)再按照其次的最大区分度确定第五个AP位置；然后根据对称性，分别在其它三个 象限确定第六个、第七个、第八个AP位置； 1-6)重复上述步骤，确定R个AP位置； 1- 7)测试R个AP在每个参考点四个方向上的RSS值，得到指纹库。
3. 根据权利要求2所述的基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，其特征在于：所述步骤 1-2)中的四个方向包括y轴正方向，X轴正方向，y轴负方向，X轴负方向。
4. 根据权利要求1所述的基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，其特征在于：所述步骤 2具体包括以下步骤： 2- 1)根据现场测试数据，估计RSS的噪声强度〇 ; 2-2)在位置指纹的y轴正方向上，选取三个较大的RSS值，用三边法得到一个待测点的 初始位置（X1, Y1); 2-3)根据RSS的噪声强度σ，确定参与匹配的位置矢量的维度M ; 2-4)在待测点的初始位置附近，采用KNN匹配的方法进行匹配，得到最终的定位结果。
5. 根据权利要求4所述的基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，其特征在于：所述根据 RSS的噪声强度σ，确定参与匹配的位置矢量的维度Μ，具体为： 当 σ 彡 4. 5dB 时，M = 8 ;当 2dB 彡 〇〈4. 5dB 时，M = 6 ;当 〇 <2dB 时，M = 4。
【专利摘要】本发明涉及一种基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，属于无线通信技术领域。该方法主要包括以下步骤：步骤1)离线数据采集阶段，通过最大区分度优化AP布局，建立指纹库；步骤2)在线定位阶段，通过三边法得到待测点初始位置，然后在待测点的初始位置附近利用KNN匹配法得到精确的位置。本发明提供的一种基于AP优化的Wi-Fi室内定位方法，通过优化AP布局，从而建立了具有较好定位性能的指纹库，提高了定位精度，并对在线定位算法进行了改进，有效地提高了计算效率。
【IPC分类】H04W64-00, H04W84-12
【公开号】CN104869641
【申请号】CN201510349999
【发明人】刘丹平, 叶俊, 许亮, 刘松, 赵士红, 曾孝平, 谭晓衡, 印勇, 张玲, 胡学斌
【申请人】重庆大学
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年6月18日