乘法計(jì)算出距各信 號(hào)源距離與步驟6-2所得距離列表偏差最小位置坐標(biāo)，記為最小距離偏差坐標(biāo)；
[0037]步驟8-2:獲得當(dāng)前位置坐標(biāo):將步驟7-2所得最小距離偏差坐標(biāo)作為當(dāng)前位置坐 標(biāo)。
[003引A類數(shù)據(jù)：
[0039] 假設(shè)選取的信號(hào)量化指標(biāo)為信號(hào)強(qiáng)度RSSI、信號(hào)強(qiáng)度60s時(shí)間內(nèi)采樣均方差〇(也 可W為其它信號(hào)量化指標(biāo)），第i處采樣點(diǎn)坐標(biāo)為^1，71)，1= 1，一，11，第1處采樣點(diǎn)雜波信號(hào) 數(shù)量為m;記第i處采樣點(diǎn)雜波信號(hào)矩陣為Ai(3，m)，則采樣點(diǎn)i處第k個(gè)信號(hào)的量化值向量即 為矩陣Ai的第k行向量ai,k:
[0040] ai'k=(MACk，RSSIk，〇k)i(k=l，...，m) (1)
[0041 ] A類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下表所示。
[0042]
[0044] B類數(shù)據(jù)
[0045] 假設(shè)選取的信號(hào)源量化指標(biāo)為福射強(qiáng)度RSSI0、福射強(qiáng)度60s時(shí)間內(nèi)采樣均方差〇〇 (也可W為其它信號(hào)量化指標(biāo)），第i處信號(hào)源坐標(biāo)為（別,1，7。,1)，1 =心''，11，11為信號(hào)源總 數(shù);記信號(hào)源信息矩陣為B(3，n)，則第i處信號(hào)源信息向量即為矩陣B的第i行向量bi:
[0046] bi=(MACi，RSSI0i，〇〇'i，x〇'i，y〇'i)(i=l，...，n) (2)
[0047] B類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下表所示：
[004引
[0049] 方法一具體實(shí)施步驟:（見圖2中方法一）
[0050]本步驟為對(duì)方法一步驟5-1至步驟8-1具體實(shí)施方法的詳細(xì)描述。
[0051] 1.記當(dāng)前目標(biāo)位置(xp，yp)，將移動(dòng)終端接收到的當(dāng)前位置空間雜波信號(hào)列表按照 信號(hào)強(qiáng)度由大到小排序生成矩陣P，接收到的雜波信號(hào)數(shù)為m。
[0052] 則第k個(gè)雜波信號(hào)：
[0化3]
[0054] 其中:MACk為第k個(gè)信號(hào)的MAC地址；
[0055] RSSIk為第k個(gè)信號(hào)的信號(hào)強(qiáng)度；
[0056] 2.讀取關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)中A類數(shù)據(jù)，按照式（1)格式生成第i個(gè)采樣點(diǎn)雜波信息矩陣Ai (3，L)，其中L為第i個(gè)采樣點(diǎn)雜波信號(hào)總數(shù)；
[0057] 3.記MAC地址層重合度為RM，計(jì)算當(dāng)前位置空間雜波矩陣P中第k個(gè)信號(hào)的MAC地址 層重合度RMk:
[0化引
[0059] 其中，MACi.j為第i處采集點(diǎn)L個(gè)雜波信號(hào)中第j個(gè)信號(hào)的MAC地址；
[0060] 4.記RSSI信號(hào)強(qiáng)度層重合度為RR，計(jì)算當(dāng)前位置空間雜波矩陣P中第k個(gè)信號(hào)的 RSSI信號(hào)強(qiáng)度層重合度RRk:
[0064] 計(jì)算式(5)中，RSSIk為當(dāng)前位置空間雜波矩陣P中第k個(gè)信號(hào)的強(qiáng)度值；
[0065] RSSIy為第i處采集點(diǎn)L個(gè)雜波信號(hào)中第j個(gè)信號(hào)的強(qiáng)度值；
[0066] 5.計(jì)算當(dāng)前位置空間雜波矩陣P與數(shù)據(jù)庫(kù)與第i個(gè)采樣點(diǎn)雜波信息矩陣Ai(3，L)的 分層相似度RPAi，由下式計(jì)算可得。
[0067]
[006引6.選取分層相似度RPAi最大的3個(gè)采樣點(diǎn)，按照相似度由大到小順序存入相似點(diǎn) 坐標(biāo)矩陣PC(2,3)。即
[0069]
[0070] 7.計(jì)算相似點(diǎn)坐標(biāo)矩陣PC中3組坐標(biāo)的歐氏空間平均值，作為當(dāng)前位置坐標(biāo)(Xp， yp)〇
[0071] W分層相似度RPAi最大的采樣點(diǎn)坐標(biāo)Umax,l，ymax,l)為基準(zhǔn)點(diǎn)，首先用式(8)計(jì)算3 組相似點(diǎn)坐標(biāo)的權(quán)重系數(shù)(，92，03):
[0074] 根據(jù)(8)所得結(jié)果，用下式計(jì)算當(dāng)前位置坐標(biāo)(xp，yp)。
[0075]
[0076] 方法二具體實(shí)施步驟:（見圖2中方法二）
[0077] 本步驟為對(duì)方法二步驟5-2至步驟8-2之具體實(shí)施方法的詳細(xì)描述。
[0078] 1.記當(dāng)前目標(biāo)位置(xp，yp)，將移動(dòng)終端接收到的當(dāng)前位置空間雜波信號(hào)列表按照 信號(hào)強(qiáng)度由大到小排序生成矩陣P，接收到的雜波信號(hào)數(shù)為m。
[0079] 則第k個(gè)雜波信號(hào)：
[0080]
[0081 ] 其中:MACk為第k個(gè)信號(hào)的MAC地址；
[0082] RSSIk為第k個(gè)信號(hào)的信號(hào)強(qiáng)度；
[0083] 2.讀取關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)中B類數(shù)據(jù):按照式(2)格式，讀取雜波信號(hào)源信息矩陣B(3，n) 中（η為雜波信號(hào)源總數(shù)），MAC地址與當(dāng)前位置空間雜波信號(hào)矩陣P中ΜΑ化相同的信號(hào)源數(shù) 據(jù)，將矩陣Ρ擴(kuò)充為mX6矩陣民
[0084]
[0085] 其中pk為矩陣P行向量，bk為雜波信號(hào)源中MAC地址與pk信號(hào)MAC地址相同的矩陣B 行向量。
[0086] 3.使用無(wú)線信號(hào)空間傳播衰減公式，計(jì)算當(dāng)前位置與各雜波信號(hào)源之間的距離。 矩陣P中第k個(gè)信號(hào)源與當(dāng)前位置的距離化由下式計(jì)算：
[0087]
[0088] 其中，fk為第k個(gè)信號(hào)源的信號(hào)頻率，單位為MHz;
[0089] 4.用最小二乘法計(jì)算出距各信號(hào)源距離與式（11)所得距離列表偏差最小位置坐 標(biāo)，即為最小距離偏差坐標(biāo)，將該坐標(biāo)作為當(dāng)前目標(biāo)位置坐標(biāo)(xp，yp)的近似值。
[0090] 當(dāng)前目標(biāo)點(diǎn)與各雜波信號(hào)源距離等式為：
[0091]
[0092] 從上式第一行起，分別減去最后一行，并整理得：
[0093]
[0100] 式(14)所得結(jié)果近似作為當(dāng)前位置坐標(biāo)(xp，yp)。
[0101] 盡管上述圖文已經(jīng)描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例的說(shuō)明，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一 旦得知了本創(chuàng)造性地概念，則可W對(duì)運(yùn)些實(shí)施例做另外的變更和修改，所W，所附的權(quán)力要 求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例W及落入本發(fā)明范圍的所有變更。顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員 可W對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種修改和變型而不脫離本發(fā)明的思想和范圍，運(yùn)樣，尚若對(duì)本發(fā)明的 運(yùn)些修改和變形屬于本發(fā)明權(quán)力要求及其等同技術(shù)范圍之內(nèi)，則本發(fā)明意圖包含運(yùn)些改動(dòng) 和變形在內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 基于空間雜波信號(hào)的室內(nèi)定位方法，由定位點(diǎn)空間雜波信號(hào)、空間雜波信號(hào)與位置 信息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)、室內(nèi)定位解算模塊、移動(dòng)終端組成，其特征在于:所述的空間雜波信號(hào)為 用戶處于當(dāng)前位置時(shí)，智能手機(jī)及其他移動(dòng)終端能接收到現(xiàn)有的可量化信號(hào)，由現(xiàn)有的GPS 信號(hào)、運(yùn)營(yíng)商3G/4G/5G信號(hào)、wifi信號(hào)、藍(lán)牙信號(hào)、地磁信號(hào)的單一信號(hào)或多種信號(hào)組合;所 述的空間雜波信號(hào)與位置信息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)由室內(nèi)空間位置坐標(biāo)、室內(nèi)空間布局及路徑信 息、室內(nèi)空間雜波信號(hào)分布信息或空間雜波信號(hào)源位置及輻射強(qiáng)度信息組成，空間雜波信 號(hào)與位置信息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)有初始預(yù)置數(shù)據(jù)，也可具備數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力隨著存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量的 提升改善數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度和信息量;所述的室內(nèi)定位解算模塊安裝在移動(dòng)終端，用于接收當(dāng)前 空間雜波信號(hào)，從中過(guò)濾出定位點(diǎn)空間雜波信號(hào)，利用定位點(diǎn)空間雜波信號(hào)與數(shù)據(jù)庫(kù)信息 對(duì)比，室內(nèi)定位解算模塊分析計(jì)算出當(dāng)前用戶室內(nèi)位置坐標(biāo);所述的移動(dòng)終端設(shè)置有室內(nèi) 定位解算模塊和接收當(dāng)前空間雜波信號(hào)功能，也能同時(shí)存放定位點(diǎn)空間雜波信號(hào)與位置信 息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)，能更新數(shù)據(jù)庫(kù)信息。2.如權(quán)利要求1所述的基于空間雜波信號(hào)的室內(nèi)定位方法，其特征在于:所述的空間雜 波信號(hào)與位置信息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)能存放在單獨(dú)服務(wù)器中，也能存放在移動(dòng)終端中，供室內(nèi)定 位解算模塊訪問(wèn)。3.如權(quán)利要求1所述的基于空間雜波信號(hào)的室內(nèi)定位方法，其特征在于:所述的室內(nèi)定 位解算模塊，能作為獨(dú)立的智能移動(dòng)終端程序形式，也能做為多種智能移動(dòng)終端程序的功 能模塊形式。4.如權(quán)利要求1所述的基于空間雜波信號(hào)的室內(nèi)定位方法，其特征在于:所述的室內(nèi)定 位解算模塊同樣適用于布設(shè)信標(biāo)設(shè)備的室內(nèi)定位方法。5.如權(quán)利要求1所述的基于空間雜波信號(hào)的室內(nèi)定位方法，其特征在于:所述的定位點(diǎn) 空間雜波信號(hào)為雜波信號(hào)的多種可量化特征，不局限于信號(hào)強(qiáng)度。
【專利摘要】基于空間雜波信號(hào)的室內(nèi)定位方法，由定位點(diǎn)空間雜波信號(hào)、空間雜波信號(hào)與位置信息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)、室內(nèi)定位解算模塊、移動(dòng)終端組成，其特征在于：所述的空間雜波信號(hào)為用戶處于當(dāng)前位置時(shí)，智能手機(jī)及其他移動(dòng)終端能接收到現(xiàn)有的可量化信號(hào)；所述的空間雜波信號(hào)與位置信息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)由室內(nèi)空間位置坐標(biāo)、室內(nèi)空間布局及路徑信息、室內(nèi)空間雜波信號(hào)分布信息或空間雜波信號(hào)源位置及輻射強(qiáng)度信息組成；所述的室內(nèi)定位解算模塊安裝在移動(dòng)終端，用于接收當(dāng)前空間雜波信號(hào)，從中過(guò)濾出定位點(diǎn)空間雜波信號(hào)，分析計(jì)算出當(dāng)前用戶室內(nèi)位置坐標(biāo)；所述的移動(dòng)終端設(shè)置有室內(nèi)定位解算模塊和接收當(dāng)前空間雜波信號(hào)功能；不需要信標(biāo)設(shè)備布設(shè)，降低室內(nèi)定位覆蓋成本。
【IPC分類】G01C21/20, H04W4/04, G01C21/00
【公開號(hào)】CN105444755
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510780826
【發(fā)明人】黃興魯
【申請(qǐng)人】深圳市譯元成科技有限公司
【公開日】2016年3月30日
【申請(qǐng)日】2015年11月13日