【技术实现步骤摘要】
[0001 ] 本专利技术涉及欧氏距离的指纹图匹配方法，涉及指纹定位
。
技术介绍
指纹定位技术使用已有的无线局域网，在室内定位中得到广泛应用。由于室内环境的复杂性，单纯依靠三角学计算的定位手段受到极大制约，而指纹定位技术则被认为是室内定位技术的发展方向。在指纹定位技术中，接收机通过将接收信号测量结果与预先存储的指纹图进行对比，计算出自身的位置，而指纹图是在系统建立过程中，通过对选定的测量点逐点测量得出的。基于IEEE802.11协议的WLAN有着极为广泛的分布，不论在公园、社区、摩天大楼，还是普通人的家中。基于WLAN的定位服务为用户提供位置信息，这在WLAN覆盖范围内有着极为广泛的应用，比如，为旅行者指路，定位某个会议房间，找到某人等等。但该系统需要额外的接收机。事实上，指纹定位并非一定要依赖WLAN，还有基于红外线或Zigbee的系统，它们也都有各自的优势。而且，指纹定位也不一定非要基于RSS，还可以使用到达时间(AOT)和到达角(AOA)。指纹定位的基本原理就是在一定区域内选择一些测试点，在这些点处测量某种特征向量，比如RSS、ΑΟΤ、Α0Α，从而生成指纹图，然后再在待定位的位置上测量同样的特征向量，然后比较比较这一向量与指纹图中的向量，找到最相近的向量，则认为待测点在对应的测试点附近。这里最主要的问题就是如何比较两个向量的相似度。通常而言选取欧氏距离，欧氏距离越小则两个向量相似度越大。传统的WKNN算法是选取前k个欧氏距离最小的点，把欧氏距离的倒数作为加权值，求取这k个点的加权平均值，作为定位结果。但传统的WKNN算法定位精度...
【技术保护点】
一种基于欧氏距离的指纹图匹配方法，其特征在于:所述方法按以下步骤实现：步骤一、待测区域均匀分布的n个AP，n个AP覆盖整个区域，用接收机依次测量m个待测点处的RSS向量，待测点均匀分布在整个待测区域，将测得的m个测量点的RSS向量存入指纹图，并记录相应测量点的物理坐标；其中n是大于或等于3的正整数；步骤二、在被定位点处测量其RSS向量为（RSS1,RSS2,…,RSSn），其中RSSn为第n号AP的信号强度；步骤三、将步骤二中被定位点测得的RSS向量与步骤一中存入指纹图中的m个点的RSS向量依次计算欧氏距离，指纹图中第j个点处的RSS向量值为(RSSj1,RSSj2,…,RSSjn)，则被定位点与指纹图中第j个点的欧氏距离为：dj=(Σi=1n(RSSi-RSSji)2)1/2(j=1,2,3...m)其中RSSi为第i号AP的信号强度，i为不大于n的正整数；RSSji表示在第j个点处测得的第i号AP的信号强度；j为指纹图中第j个点，j为不大于m的正整数；步骤四、将步骤三中获得的欧氏距离从小到大排序；步骤五、将步骤四中排序好的欧氏距离选取前k个，这k个点与被定位点的欧氏距离...
【技术特征摘要】
1.一种基于欧氏距离的指纹图匹配方法，其特征在于:所述方法按以下步骤实现: 步骤一、待测区域均匀分布的η个ΑΡ，η个AP覆盖整个区域，用接收机依次测量m个待测点处的RSS向量，待测点均匀分布在整个待测区域，将测得的m个测量点的RSS向量存入指纹图，并记录相应测量点的物理坐标； 其中η是大于或等于3的正整数； 步骤二、在被定位点处测量其RSS向量为(RSS1, RSS2,…，RSSn)，其中RSSn为第η号AP的信号强...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟维晓，巩紫君，韩帅，邹德岳，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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