一种基于众包的WiFi位置指纹地图构建方法及其系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于众包的WiFi位置指纹地图构建方法及其系统，其中，所述方法包括：获取相关的众包数据；基于所述众包数据，使用航位推算方法计算获得用户的相对运动轨迹；并且，通过机器学习方法识别包括若干种行为类型的用户的特定行为；构建相对运动轨迹中的特定行为的类型以及特定行为之间的相对空间关系形成的行为序列模型；生成室内地图的点线模型，并通过隐马尔科夫模型，匹配所述点线模型与行为序列模型从而获得相对运动轨迹的室内地图坐标信息。最后基于所述室内位置坐标信息及众包数据，构建WiFi位置指纹地图。利用众包数据进行WiFi位置指纹地图的自动构建及更新。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及位置服务
，尤其涉及一种基于众包的WiFi位置指纹地图构 建方法及其系统。
技术介绍
WiFi位置指纹法是一种常用的室内定位方法，这种方法可以利用现有的无线局 域网基础设施，且通过智能手机即可实现定位，无需用户增加额外设备，因此其应用最为广 泛。 现有的WiFi位置指纹法包括离线指纹采集及在线定位两步。离线指纹采集的目 的在于构建室内区域的WiFi位置指纹数据库。在离线采集阶段，需要在每个采集点采集一 段时间的数据，以提高位置指纹数据库的质量。而在线定位阶段，通过用户实时获取的WiFi 信号强度信息，利用定位算法将其与WiFi位置指纹数据库中的信息进行匹配比较，从而估 计用户的位置。 由上述WiFi位置指纹定位的原理可知，WiFi位置指纹数据库的构建准确与否非 常重要。离线采集阶段需要大量的采集点样本，数据采集的工作量较大，特别是对于大范围 的室内区域，位置指纹样本的采集工作需要耗费大量的人力物力，严重的限制了 WiFi位置 指纹法的大规模普及和应用。 而且，由于外界环境的变化，使得WiFi位置指纹数据库的时效性较差，需要周期 性进行更新，对WiFi位置指纹法的应用提出了更大的挑战。 因此，现有技术还有待发展。
技术实现思路
鉴于上述现有技术的不足之处，本专利技术的目的在于提供一种基于众包的WiFi位 置指纹地图构建方法及其系统，旨在解决现有技术中WiFi位置指纹数据库数据采集工作 量大，并且时效性较差的问题。 为了达到上述目的，本专利技术采取了以下技术方案： 一种基于众包的WiFi位置指纹地图构建方法，其中，所述方法包括： 获取相关的众包数据；基于所述众包数据，使用航位推算方法计算获得用户的 相对运动轨迹；并且，通过机器学习方法识别包括若干种行为类型的用户的特定行为；构 建相对运动轨迹中的特定行为的类型以及特定行为之间的相对空间关系形成的行为序列 模型；生成室内地图的点线模型，其中，所述点为发生所述特定行为的位置，线为连接点的 边； 通过隐马尔科夫模型，匹配所述点线模型与行为序列模型从而获得相对运动轨迹 的室内地图坐标信息； 基于所述室内位置坐标信息及众包数据，构建WiFi位置指纹地图。 所述的WiFi位置指纹地图构建方法，其中，所述众包数据包括：众包用户的加速 度数据、陀螺仪数据、磁力计数据、气压计数据以及WiFi数据。 所述的WiFi位置指纹地图构建方法，其中，所述航位推算方法具体包括：基于所 述加速度数据，通过峰值检测算法计算获得用户的行进步数；通过步频步长模型，估算用户 的行走步长；依据磁力计数据获得用户的前进方向；依据所述行进步数及行走步长，计算 获得前进距离；并且依据所述前进距离及前进方向，生成用户的相对运动轨迹。 所述的WiFi位置指纹地图构建方法，其中，所述"通过隐马尔科夫模型，匹配所述 点线模型与行为序列模型从而获得相对运动轨迹的室内地图坐标信息"的步骤具体包括： 使用隐马尔可夫模型匹配特定行为发生位置与所述点线模型的相对应的点； 依据行为序列模型中，相邻特定行为之间的步数及点线模型中相对应的两个点之 间的距离计算获得每一步在室内地图中对应的坐标信息。 所述的WiFi位置指纹地图构建方法，其中，所述"基于所述室内位置坐标信息及 众包数据，构建WiFi位置指纹地图"的步骤具体包括： 将所述室内地图网格化；依据相对运动轨迹的室内地图坐标信息，选择与网格中 心距离最近的WiFi信息作为网格的第一位置指纹信息；对众包数据中的多个相对运动轨 迹重复执行前述步骤，并且将与多个相对运动轨迹相对应的网格的多个第一位置指纹信息 平均后形成网格的第二位置指纹信息。 所述的WiFi位置指纹地图构建方法，其中，所述机器学习方法具体包括：采集包 含若干特定行为的样本时序数据；通过预定长度的滑动窗口分割所述样本时序数据从而获 得特定行为样本；提取所述特定行为样本的特征；基于所述特定行为样本的特征，训练用 于对特定行为进行分类的分类器； 使用相同的滑动窗口对所述众包数据进行分割，并且使用训练完成的分类器进行 分类，生成所述众包数据的特定行为的类型。 所述的WiFi位置指纹地图构建方法，其中，使用voronoi图方法生成室内地图的 点线模型。 一种基于众包的WiFi位置指纹地图构建系统，其中，所述系统包括： 数据获取模块，用于获取相关的众包数据； 相对运动轨迹生成模块，用于基于所述众包数据，使用航位推算方法计算获得用 户的相对运动轨迹； 特定行为识别模块，用于通过机器学习方法识别包括若干种行为类型的用户的特 定行为； 行为序列生成模块，用于构建相对运动轨迹中的特定行为的类型以及特定行为之 间的相对空间关系形成的行为序列模型； 点线模型生成模块，用于生成室内地图的点线模型，其中，所述点为发生所述特定 行为的位置，线为连接点的边； 匹配模块，用于通过隐马尔科夫模型，匹配所述点线模型与行为序列模型从而获 得相对运动轨迹的室内地图坐标信息； 指纹地图生成模块，用于基于所述室内位置坐标信息及众包数据，构建WiFi位置 指纹地图。 所述的WiFi位置指纹地图构建系统，其中，所述众包数据包括：众包用户的加速 度数据、陀螺仪数据、磁力计数据、气压计数据以及Wifi数据； 相对运动轨迹生成模块具体用于： 基于所述加速度数据，通过峰值检测算法计算获得用户的行进步数；通过步频步 长模型，估算用户的行走步长；依据磁力计数据获得用户的前进方向；并且 依据所述行进步数及行走步长，计算获得前进距离；并且依据所述前进距离及前 进方向，生成用户的相对运动轨迹。 所述的WiFi位置指纹地图构建系统，其中，所述特定行为识别模块具体用于：采 集包含若干特定行为的样本时序数据；通过预定长度的滑动窗口分割所述样本时序数据从 而获得特定行为样本；提取所述特定行为样本的特征；基于所述特定行为样本的特征，训 练用于对特定行为进行分类的分类器； 使用相同的滑动窗口对所述众包数据进行分割，并且使用训练完成的分类器进行 分类，生成所述众包数据的特定行为的类型。 有益效果：本专利技术提供的一种基于众包的WiFi位置指纹地图构建方法及其系统， 采用行为序列与室内路网匹配的方法并基于室内地图可以得到室内地图坐标系下轨迹中 每一步的绝对坐标。基于该绝对位置坐标，实现了利用智能手机或者其他终端采集的众包 数据，进行WiFi位置指纹地图的自动构建及更新，有效解决了 WiFi位置指纹数据库构建耗 时耗力的难题。另外，由于构建的数据来源为众包数据，相对应的指纹数据库的时效性及准 确度均有显著的提高。【附图说明】 图1为本专利技术具体实施例的WiFi位置指纹地图构建方法的方法流程图。 图2为本专利技术具体实施例的WiFi位置指纹地图构建方法的航位推算方法的方法 流程图。 图3为本专利技术具体实施例的行为序列模型的示意图。 图4为本专利技术具体实施例的图3所示的行为序列模型在对应的室内地图中的匹配 结果示意图。 图5为本专利技术具体实施例的使用voronoi图方法生成的室内地图点线模型的示意 图。 图6为本专利技术具体实施例的WiFi位置指纹地图构建系统的结构框图。【具体实施方式】 本专利技术提供一种基于众包的WiFi位置指纹地图构建方法及其系统。为使本专利技术 的目的、技术方案及效果本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于众包的WiFi位置指纹地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取相关的众包数据；基于所述众包数据，使用航位推算方法计算获得用户的相对运动轨迹；并且，通过机器学习方法识别包括若干种行为类型的用户的特定行为；构建相对运动轨迹中的特定行为的类型以及特定行为之间的相对空间关系形成的行为序列模型；生成室内地图的点线模型，其中，所述点为发生所述特定行为的位置，线为连接点的边；通过隐马尔科夫模型，匹配所述点线模型与行为序列模型从而获得相对运动轨迹的室内地图坐标信息；基于所述室内位置坐标信息及众包数据，构建WiFi位置指纹地图。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李清泉，周宝定，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44