利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法技术

本发明专利技术提供了一种利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法，包括：在室内区域的每个定标点处进行多次重复的信号强度测量，每个信号均对应一个时间序列向量，进而得到信号强度的指纹地图；用户上传其在某位置测量到的多个信号的信号强度时间序列；服务器对用户数据和指纹地图进行匹配，得到最可能的对应位置，并将定位结果发回用户客户端；用户得到自己的定位结果。本发明专利技术通过挖掘信号强度时间序列的时间相关性信息，提出新型定位建模和判别方法，可以调高室内定位的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
201610038359

【技术保护点】
一种利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集线下训练数据；步骤2：为每个定标点处的每个Wi‑Fi信号发射器建立高斯概率分布，并用采集的线下训练数据得到高斯概率分布的参数；步骤3：基于所述高斯概率分布的参数，对双曲曲面边界进行训练，得到信号强度RSS数据在概率空间中定位的区间E，完成信号强度指纹地图；步骤4：接收用户上传的数据，所述用户上传的数据包括信号强度矩阵x和定位请求；其中，信号强度矩阵x的获取方法为：由用户使用移动终端进行多次测量无线信号强度，获得不同路由器的信号强度矩阵x；步骤5：根据定位请求，将用户上传的数据与信号强度指纹地图相比较，考虑D维时间序列的相关性，映射为概率空间的向量，通过双曲曲面边界条件及相关系数ρ的匹配，找到最大概率的位置作为定位结果；步骤6：将定位结果返回给用户。

【技术特征摘要】
1.一种利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法，其特征在于，包括
如下步骤：
步骤1：采集线下训练数据；
步骤2：为每个定标点处的每个Wi-Fi信号发射器建立高斯概率分布，并用采集的
线下训练数据得到高斯概率分布的参数；
步骤3：基于所述高斯概率分布的参数，对双曲曲面边界进行训练，得到信号强度
RSS数据在概率空间中定位的区间E，完成信号强度指纹地图；
步骤4：接收用户上传的数据，所述用户上传的数据包括信号强度矩阵x和定位
请求；其中，信号强度矩阵x的获取方法为：由用户使用移动终端进行多次测量无
线信号强度，获得不同路由器的信号强度矩阵x；
步骤5：根据定位请求，将用户上传的数据与信号强度指纹地图相比较，考虑D维
时间序列的相关性，映射为概率空间的向量，通过双曲曲面边界条件及相关系数ρ的匹
配，找到最大概率的位置作为定位结果；
步骤6：将定位结果返回给用户。
2.根据权利要求1所述的利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法，
其特征在于，所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：将室内定位区域划分为多个定位区间以及设定k个定标点；
步骤1.2：在每个定标点处，打开Wi-Fi信号强度的扫描设备，标定所在定标点的
位置信息，对扫描设备的信号搜索范围内的n个Wi-Fi信号发射器发出的信号，设定扫
描时间间隔τ和扫描次数m；令扫描设备开始扫描测量，并将测量数据存储为信号强度
矩阵x：
其中，xi,1≤i≤n，表示在一个定标点处第i个Wi-Fi信号发射器发出的信号的时间
序列向量；xlj，1≤l≤n,1≤j≤m,表示在一个定标点处对信号搜索范围内第l个Wi-Fi
信号发射器发出的信号进行第j次信号强度测量得到的测量数据；
步骤1.3：将信号强度矩阵x作为线下训练数据。
3.根据权利要求2所述的利用信号时间相关性提高指纹室内定位精度的方法，
其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：对每个定标点r处的时间序列向量xi考虑D次测量的信号时间相关性，构
建D维高斯概率分布fr(xi)为：
f r ( x i ) = 1 ( 2 π ) D 2 det ( Σ ) 1 2 e - 1 2 Δ 2 ]]>其中，det(*)表示求行列式，Δ2为马氏距离，e表示自然底数；
Δ2＝[(x-μ)T∑-1(x-μ)]；
其中，∑表示相关矩阵；
步骤2.2：对D维高斯概率分布fr(xi)的每一个维度进行坐标系旋转，旋转45°，使
马氏距离Δ2变换成为只有二次项的正交表示；
步骤2.3：利用最大似然估计方法，计算高斯概率分布的参数μ，∑，得出Wi-Fi信号
强度的指纹地图；
首先，构建利用测量数据构成相关性计算矩阵A：
其中，xij表示在一个定标点处对第i个Wi-Fi信号发射器发出的信号进行第j次信号强
度测量得到的测量数据，1≤j≤m；
然后利用A计算高斯概率分布的参数μ、∑：
μ = μ 1 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玫，徐冬，李文新，田晓华，王新兵，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31