一種基于藍(lán)牙位置指紋的室內(nèi)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于藍(lán)牙位置指紋的室內(nèi)定位方法，屬于定位的技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，大中型城市的大型建筑和底下商場街道建設(shè)的越來 越多。人們生活和工作的大部分時間都集中在大樓、商場、餐廳等室內(nèi)環(huán)境，高精度的室內(nèi) 定位技術(shù)能夠有效地提高工作效率和生活質(zhì)量，室內(nèi)定位服務(wù)的需求量日益增長。藍(lán)牙作 為一種短距離的無線通信技術(shù)，發(fā)展成熟，價格便宜，性價比高，并且已經(jīng)成為移動設(shè)備上 的標(biāo)配。在眾多室內(nèi)定位技術(shù)中，基于位置指紋的室內(nèi)定位技術(shù)可以在低成本的前提下取 得較為理想的定位精度。因此，研究基于藍(lán)牙位置指紋的室內(nèi)定位技術(shù)勢在必行。
[0003] 傳統(tǒng)的參數(shù)化室內(nèi)定位方法是通過測量信號的到達(dá)時間（TOA)、信號的到達(dá)差 (TDOA)、信號的到達(dá)角度（DOA)及接收信號強(qiáng)度（RSSI)等方法直接應(yīng)用到室內(nèi)定位環(huán)境 中，并針對室內(nèi)定位的實(shí)際環(huán)境和定位需求做數(shù)據(jù)的預(yù)處理和定位結(jié)果的后處理。但由于 室內(nèi)定位環(huán)境相對復(fù)雜，多徑傳播十分嚴(yán)重，上述參數(shù)的估計(jì)往往存在較大誤差，這些誤差 會導(dǎo)致定位算法的性能往往不太理想。非參數(shù)化室內(nèi)定位方法無須估計(jì)上述參數(shù)，可有效 對抗室內(nèi)多徑傳播，在很大程度上提高了室內(nèi)定位的精度。該方法定位過程分為兩個階段： 離線建庫階段和實(shí)時定位階段。在離線建庫階段，各參考點(diǎn)接收來自發(fā)送節(jié)點(diǎn)的信號，根據(jù) 接收信號強(qiáng)度進(jìn)行建庫。在實(shí)時定位階段，根據(jù)接收信號強(qiáng)度和庫中位置指紋進(jìn)行匹配，給 出定位結(jié)果。因此非參數(shù)化室內(nèi)定位方法的一個最大的缺點(diǎn)是需要指紋庫的參考，如何降 低指紋庫獲取的復(fù)雜度及提高指紋庫的穩(wěn)定性是亟待解決的關(guān)鍵問題。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于藍(lán)牙位置指紋的室內(nèi)定位方法。本發(fā) 明解決傳統(tǒng)定位方法中因環(huán)境變化給室內(nèi)定位帶來的影響，提高定位精度。同時用多維空 間譜指紋代替?zhèn)鹘y(tǒng)的信號強(qiáng)度指紋可以大大降低建庫負(fù)擔(dān)，無需重復(fù)建庫，減少工作量。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0006] 一種基于藍(lán)牙位置指紋的室內(nèi)定位方法，包括步驟如下：
[0007] 1)初次離線建庫：
[0008] 建立多維空間譜指紋庫，所述多維空間譜指紋庫包括定位接收信號強(qiáng)度RSSI、室 內(nèi)信道狀態(tài)信息CSI、自相關(guān)函數(shù)在非0處的取值、接收到的信號經(jīng)快速傅里葉變換的頻域 幅度和相位、功率譜密度和鏈路質(zhì)量值LQ ;所述自相關(guān)函數(shù)是指：描述一個隨機(jī)過程在相 隔t時間的兩個不同時刻取值的相關(guān)程度；
[0009] 采用主成分分析法，即通過降維的思想將所述多維空間譜指紋庫的定位接收信號 強(qiáng)度RSSI、室內(nèi)信道狀態(tài)信息CSI、自相關(guān)函數(shù)在非0處的取值、接收到的信號經(jīng)快速傅里 葉變換的頻域幅度和相位、功率譜密度和鏈路質(zhì)量值LQ進(jìn)行線性變換為穩(wěn)健的指紋信息， 形成匹配指紋庫；
[0010] 所述匹配指紋庫還包括參考點(diǎn)的位置信息及其方向，所述參考點(diǎn)即為接收信號的 藍(lán)牙錨節(jié)點(diǎn)；
[0011] 2)在線匹配階段
[0012] 對采集點(diǎn)獲取的多維空間譜指紋信息進(jìn)行主成分分析，并將結(jié)果與所述匹配指紋 庫中穩(wěn)健的指紋信息進(jìn)行匹配，利用模式匹配算法計(jì)算采集點(diǎn)指紋信息與穩(wěn)健的指紋信息 相似度，從而給出位置信息的估計(jì)；
[0013] 3)更新多維空間譜指紋庫
[0014] 預(yù)先設(shè)定的門限值，所述門限值是指估計(jì)位置與實(shí)際位置之間誤差的允許范圍；
[0015] 每間隔固定時間進(jìn)行誤差判斷：即隨機(jī)選取某一參考點(diǎn)進(jìn)行上述方法進(jìn)行的定位 結(jié)果與實(shí)際位置的誤差判斷：若估計(jì)位置與實(shí)際位置的誤差大于預(yù)先設(shè)定的門限值，則向 多維空間譜指紋庫中加入隨機(jī)采集的當(dāng)前時刻定位指紋信息，對所述多維空間譜指紋庫進(jìn) 行降維處理，得到當(dāng)前時刻的匹配指紋庫；若估計(jì)位置與實(shí)際位置的誤差小于預(yù)先設(shè)定的 門限值，則沿用之前的匹配指紋庫進(jìn)行定位。此處設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)為，無須再定位時刻進(jìn)行重復(fù) 建庫，很大程度上降低了建庫負(fù)擔(dān)。
[0016] 根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選的，所述穩(wěn)健的指紋庫的建立方法，包括步驟如下：
[0017] (1)采集η個參考點(diǎn)樣本信息：
[0018] 每個樣本有ρ個指標(biāo)變量，構(gòu)成一個ηΧρ的數(shù)據(jù)矩陣X = (XiJnxp，即
[0020] (2)將步驟⑴的參考點(diǎn)樣本信息，即X = (Xl])nXp標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Z 1]:
[0023] (3)計(jì)算步驟（2)所述標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Zu的樣本相關(guān)系數(shù)矩陣
[0024] 其中
[0025] (4)解樣本相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征方程，得P個特征根λ 2多…λ ρ，求出特 征貢獻(xiàn)率
并對每個特征根求出相應(yīng)的單位特征向量€(/ = 1,2,…妁；
[0026] (5)確定主成分個數(shù)m，確定主成分個數(shù)按照累積貢獻(xiàn)_
:使指紋數(shù) 據(jù)庫信息利用率達(dá)到85%以上；
[0027] 所述主成分是對空間譜數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通過主成分分析方法得到的貢獻(xiàn)率大的 主成分；
[0028] (6)得到主成分Y1= UX，其中
：最后
以特征值貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)，采用線性回歸法，計(jì)算各參考點(diǎn)的綜合得分， 存入多維空間譜指紋庫中，形成穩(wěn)健的指紋信息。
[0029] 根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟2)中給出位置信息的估計(jì)的具體步驟包括：
[0030] 首先，計(jì)算采集點(diǎn)指紋與多維空間譜指紋數(shù)據(jù)庫中參考點(diǎn)指紋的距離：假設(shè)多維 空間譜指紋數(shù)據(jù)庫中參考點(diǎn)指紋數(shù)據(jù)為m個，采集得到的指紋數(shù)據(jù)包含η個來自不同藍(lán)牙 錨節(jié)點(diǎn)的指紋，每個指紋數(shù)據(jù)表示為 S]，j = 1…η，選取指紋數(shù)據(jù)中最大數(shù)值對應(yīng)的藍(lán)牙錨 節(jié)點(diǎn)為目標(biāo)錨節(jié)點(diǎn)sk，m個參考點(diǎn)指紋數(shù)據(jù)對應(yīng)于η個藍(lán)牙錨節(jié)點(diǎn)的指紋表示為 Sl]，i = 1···ηι，j = 1···η,選取接收目標(biāo)藍(lán)牙錨節(jié)點(diǎn)信號的參考點(diǎn)指紋slk，對每個參考點(diǎn)，則采集得 到的采集點(diǎn)指紋數(shù)據(jù)與多維空間譜指紋數(shù)據(jù)庫中的參考點(diǎn)指紋數(shù)據(jù)的距離L lk= |Sk-Slk| ;
[0031] 其次，從采集點(diǎn)指紋數(shù)據(jù)與多維空間譜指紋數(shù)據(jù)庫中的參考點(diǎn)指紋數(shù)據(jù)的距離選 取其中最小的K個距離，由這K個參考點(diǎn)給出位置信息的估計(jì)假設(shè)K個參考點(diǎn)的位置為 (xi，yi)，i = I. . . Κ，則位置信息估計(jì)(元刃根據(jù)
來估計(jì)，由此給出了位置 信息的估計(jì)。
[0032] 本發(fā)明的優(yōu)勢在于：
[0033] 本發(fā)明涉及一種基于藍(lán)牙位置指紋的室內(nèi)定位方法，充分利用與信道信息相關(guān)的 高維空間譜信息以及環(huán)境信息，并利用主成分分析等手段提取穩(wěn)健的空間譜指紋，具有更 加穩(wěn)定的指紋意味著在指紋數(shù)據(jù)庫中的指紋數(shù)據(jù)可靠性增強(qiáng)，匹配定位時，對抗室內(nèi)多徑 的干擾的效果增強(qiáng)，提升了定位精度。在室內(nèi)多徑環(huán)境下，該指紋具有更好的對抗多徑干擾 的效用，統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上，該隨機(jī)變量更加穩(wěn)定。
[0034] 本發(fā)明的重點(diǎn)還在于更新指紋庫階段，通過周期性的判斷訓(xùn)練數(shù)據(jù)定位誤差完成 指紋庫更新，若誤差大于預(yù)先設(shè)定的門限值，則從現(xiàn)有多維空間譜指紋庫和隨機(jī)采集的現(xiàn) 在時刻的少數(shù)定位指紋信息，利用主成分分析或者流型學(xué)習(xí)等方法，進(jìn)行降維處理以得到 當(dāng)前時刻的指紋庫；若誤差小于預(yù)先設(shè)定的門限值，則沿用之前的指紋庫進(jìn)行定位。這樣無 須再定位時刻進(jìn)行重復(fù)建庫，很大程度上降低了建庫負(fù)擔(dān)。
【具體實(shí)施方式】：
[0035] 下面結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明做詳細(xì)的說明，但不限于此。
[0036] 實(shí)施例1、
[0037] -種基于藍(lán)牙位置指紋的室內(nèi)定位方法，包括步驟如下：
[0038] 1)初次離線建庫：
[0039] 建立多維空間譜指紋庫，所述多維空間譜指紋庫包括定位接收信號強(qiáng)度RSSI、室 內(nèi)信道狀態(tài)信息CSI、自相關(guān)函數(shù)在非O處的取值、接收到的信號經(jīng)快速傅里葉變換的頻域 幅度和相位、功率譜密度和鏈路質(zhì)量值LQ ;所述自相關(guān)函數(shù)是指：描述一個隨機(jī)過程在相 隔t時間的兩個不同時刻取值的相關(guān)程度；
[0040] 采用主成分分析法，即通過降維的思想將所述多維空間譜指紋庫的定位接收信號 強(qiáng)度RSSI、室內(nèi)信道狀態(tài)信息CSI、自相關(guān)函數(shù)在非0處的取值、接收到的信號經(jīng)快速傅里 葉變換的頻