一种基于Beacon信号判断室内外的方法技术

本发明专利技术涉及无线定位技术领域，具体为一种基于Beacon信号判断室内外的方法，包括以下具体步骤：S1、数据采集；S2、数据处理；S3、模型训练；S4、实时判别。本发明专利技术提供的基于Beacon信号判断室内外的方法采用室内定位正常部署的Beacon进行终端位置的判断，无需增加专门的设备，实现了低功耗以及高准确度判断终端位置的需求。需求。需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Beacon信号判断室内外的方法


[0001]本专利技术涉及无线定位
，具体涉及一种基于Beacon信号判断室内外的方法。

技术介绍

[0002]无线定位是用来判定在某一半径范围内移动终端的物理位置，具有广泛的实际应用价值；
[0003]申请号为2019100223799的中国专利公开了一种室内外判断方法及系统，包括：获取上一次记录的室内外状态；实时接收并记录GPS信号；当所述GPS信号的信噪比曲线出现突变时，根据所述上一次记录的室内外状态，判断当前的室内外状态是否发生变更；当所述当前的室内外状态发生变更时，记录变更后的室内外状态；上述已公开技术方案通过GPS信号的信噪比曲线的变化来判断智能设备的室内外状态的变更，以便根据智能设备的初始状态来判断用户目前处于室内还是室外，从而准确地定位用户的位置，有效地缩小寻找用户的区域；但是需要终端具备GPS模块，在标签卡上GPS耗电量较高；
[0004]申请号为2022101786196的中国专利公开了一种低功耗的室内外无缝切换的定位方法，所述方法中，定位终端以连续有效的蓝牙信标扫描记录为依据，进行室内和室外定位的切换，室内定位时蓝牙信标开启，室外定位时GNSS开启，以GNSS Ready状态作为室内和室外定位的中间态；上述技术方案中为了提高室内外定位切换效率及准确度，在室内外出入口和室外有遮挡的场景下布置较低密度信标；
[0005]现有技术中通过GPS信号判断室内外的方法，耗电量大，降低标签卡续航时间，对于无GPS模组的标签卡无法适用。通过GNSS判断室内外的方法，需要在室内外出入口和室外有遮挡的场景下布置较低密度信标。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的是针对
技术介绍
中存在的问题，提出一种基于Beacon信号判断室内外的方法。
[0007]本专利技术的技术方案：一种基于Beacon信号判断室内外的方法，包括以下具体步骤：
[0008]S1、数据采集；
[0009]S2、数据处理；
[0010]S3、模型训练；
[0011]S4、实时判别。
[0012]优选的，S1中数据采集的方法为使用数据采集工具在待判断场所的室内环境以及室外环境中均匀形状，采集终端扫描到的Beacon数据。
[0013]优选的，S2中数据处理的的方法，包括以下过程：
[0014]S21、对采集的Beacon数据进行预处理；
[0015]S22、将Beacon数据分为两部分：
[0016]一部分Beacon数据只出现在待判断场所的室内环境内，计为m个；
[0017]另一部分既出现在待判断场所的室内环境内又出现在待判断场所的室外环境，计为n个；
[0018]统计每个Beacon在场馆外的RSSI最大值RSSI
max,i
,i∈(1,n)；
[0019]同时将预处理后的Beacon数据集分为两部分Set1和Set2，其中，Set1中每条记录中收到的Beacon数据只出现在场馆内，Set2中每条记录中收到的Beacon数据既出现在待判断场所的室内环境内又出现在待判断场所的室外环境。
[0020]优选的，S3中进行模型训练的方法为：
[0021]S31、构建分步模型一：
[0022][0023][0024]其中，|RSSI
Ref
|为参考信号绝对值，取固定值；|RSSI
i
|为信号强度绝对值；
[0025]由于数据集Set1全部为正样本，模型参数T1由统计计算得出，T1表示判定门限一用于调节模型容差；
[0026]S32、构建分步模型二：
[0027][0028][0029]构建分步模型二网络，分步模型二网络的线性层输入节点数n，输出节点数1，分步模型二网络的激活层采用sigmod函数；
[0030]分步模型二网络的线性层每个节点输入为RSSI
i
‑
RSSI
max,i
，每个节点权重为w
i
；
[0031]分步模型二网络的激活层函数为输入为
[0032]采用二元交叉熵损失函数，Adam优化器，采集数据集Set2，将Set2中的70％的数据作为训练集，将Set2中的30％的数据作为测试集；
[0033]经过多轮训练得出模型参数w
i
,i∈(1,n)和T2，其中w
i
,i∈(1,n)表示n个Beacon中每个的权重，T2表示判定门限二。
[0034]优选的，S4中进行实时判别的方法为
[0035]当待检测终端扫描到数据{(MAC1,RSSI1),
…
,(MAC
k
,RSSI
k
)}，
[0036]查看MAC列表是否出现在分步模型一中，如果MAC列表出现在分步模型一中，根据分步模型一进行室内外判断；
[0037]如果MAC列表未出现在分布模型一，查看MAC列表是否出现在分布模型二，如果MAC列表出现在分布模型二，根据分布模型二进行室内外判断，如果MAC列表未出现在分布模型二，那么待检测终端处于当前场馆室内外未知状态。
[0038]与现有技术相比，本专利技术的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
[0039]本专利技术提供的基于Beacon信号判断室内外的方法采用室内定位正常部署的Beacon进行终端位置的判断，无需增加专门的设备，实现了低功耗以及高准确度判断终端
位置的需求。
附图说明
[0040]图1为本专利技术提出的一种实施例的流程图。
具体实施方式
[0041]实施例一
[0042]如图1所示，本专利技术提出的一种基于Beacon信号判断室内外的方法，包括以下具体步骤：
[0043]S1、数据采集；
[0044]S2、数据处理；
[0045]S3、模型训练；
[0046]S4、实时判别。
[0047]实施例二
[0048]本专利技术提出的一种基于Beacon信号判断室内外的方法，相较于实施例一，本实施例还进一步公开了数据采集的方法；
[0049]S1中数据采集的方法为使用数据采集工具在待判断场所的室内环境以及室外环境中均匀形状，采集终端扫描到的Beacon数据；Beacon数据包含MAC数据和RSSI数据；数据采集工具选用但不限于智能手机。
[0050]实施例三
[0051]本专利技术提出的一种基于Beacon信号判断室内外的方法，相较于实施例二，本实施例还进一步公开了数据处理的方法；
[0052]S2中数据处理的的方法，包括以下过程：
[0053]S21、对采集的Beacon数据进行预处理，以去除冗杂无用以及存在干扰的数据；
[0054]S22、将Beacon数据分为两部分：
[0055]一部分Beacon数据只出现在待判断场所的室内环境内，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Beacon信号判断室内外的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、数据采集；S2、数据处理；S3、模型训练；S4、实时判别。2.根据权利要求1所述的一种基于Beacon信号判断室内外的方法，其特征在于，S1中数据采集的方法为使用数据采集工具在待判断场所的室内环境以及室外环境中均匀形状，采集终端扫描到的Beacon数据。3.根据权利要求2所述的一种基于Beacon信号判断室内外的方法，其特征在于，S2中数据处理的的方法，包括以下过程：S21、对采集的Beacon数据进行预处理；S22、将Beacon数据分为两部分：一部分Beacon数据只出现在待判断场所的室内环境内，计为m个；另一部分既出现在待判断场所的室内环境内又出现在待判断场所的室外环境，计为n个；统计每个Beacon在场馆外的RSSI最大值RSSI
max,i
,i∈(1,n)；同时将预处理后的Beacon数据集分为两部分Set1和Set2，其中，Set1中每条记录中收到的Beacon数据只出现在场馆内，Set2中每条记录中收到的Beacon数据既出现在待判断场所的室内环境内又出现在待判断场所的室外环境。4.根据权利要求3所述的一种基于Beacon信号判断室内外的方法，其特征在于，S3中进行模型训练的方法为：S31、构建分步模型一：S31、构建分步模型一：其中，|RSSI
Ref
|为参考信号绝对值，取固定值；|RSSI
i
|为信号强度绝对值；由于数据集Set1全部为正样本，模型参数T1由统计...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文杰，黄昭锐，曹玉尧，张洋，王蒙，
申请(专利权)人：北京智慧图科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：