本發(fā)明涉及導航服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種智能導游服務(wù)定位系統(tǒng)。
背景技術(shù):
傳統(tǒng)的人工導游已經(jīng)遠遠不能滿足人們對旅游的多種多樣的個性化需求。為此,近年來有一些替代傳統(tǒng)人工導游的電子導游新模式逐漸興起。這些電子導游服務(wù)模式多數(shù)是在景點設(shè)置了如無線電、紅外線、射頻等各種發(fā)射源,通過接收裝置的識別并觸發(fā)導游服務(wù)信息的播放,從而達到自動電子導游服務(wù)的目的。但這些電子導游服務(wù)模式最大的缺點是它們受到硬件條件的限制,例如需在景區(qū)內(nèi)架設(shè)無線發(fā)射源,由于架設(shè)成本以及眾多發(fā)射源之間的干擾,此種方式只能在個別景區(qū)內(nèi)進行較簡單的導游服務(wù)。
技術(shù)實現(xiàn)要素:
為解決上述問題,本發(fā)明旨在提供一種智能導游服務(wù)定位系統(tǒng)。
本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn):
提供了一種智能導游服務(wù)定位系統(tǒng),包括微處理器以及目標跟蹤裝置;所述目標跟蹤裝置對游人進行跟蹤,包括物聯(lián)網(wǎng)建立模塊、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元定位模塊、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元工作狀態(tài)調(diào)節(jié)模塊、目標跟蹤模塊、跟蹤性能評價模塊、安全防護模塊;所述物聯(lián)網(wǎng)建立模塊用于建立用于目標追蹤的物聯(lián)網(wǎng);所述物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元定位模塊用于對位置未知的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元進行定位;所述物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元工作狀態(tài)調(diào)節(jié)模塊用于采用分布式協(xié)同跟蹤算法對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元的工作狀態(tài)進行調(diào)節(jié);所述目標跟蹤模塊用于根據(jù)設(shè)定的目標跟蹤策略進行目標跟蹤;所述跟蹤性能評價模塊用于評價裝置的跟蹤性能;所述安全防護模塊用于對追蹤數(shù)據(jù)的通信進行安全防護。
本發(fā)明的有益效果為:定位準確,結(jié)構(gòu)合理,操作簡單。
附圖說明
利用附圖對本發(fā)明作進一步說明,但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制,對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員,在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。
圖1本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接示意圖;
圖2是本發(fā)明目標跟蹤裝置示意圖。
附圖標記:
物聯(lián)網(wǎng)建立模塊1、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元定位模塊2、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元工作狀態(tài)調(diào)節(jié)模塊3、目標跟蹤模塊4、跟蹤性能評價模塊5、安全防護模塊6。
具體實施方式
結(jié)合以下應(yīng)用場景對本發(fā)明作進一步描述。
參見圖1、圖2,本應(yīng)用場景的一個實施例的一種智能導游服務(wù)定位系統(tǒng),包括微處理器以及目標跟蹤裝置;所述目標跟蹤裝置對游人進行跟蹤,包括物聯(lián)網(wǎng)建立模塊1、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元定位模塊2、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元工作狀態(tài)調(diào)節(jié)模塊3、目標跟蹤模塊4、跟蹤性能評價模塊5、安全防護模塊6;所述物聯(lián)網(wǎng)建立模塊1用于建立用于目標追蹤的物聯(lián)網(wǎng);所述物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元定位模塊2用于對位置未知的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元進行定位;所述物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元工作狀態(tài)調(diào)節(jié)模塊3用于采用分布式協(xié)同跟蹤算法對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元的工作狀態(tài)進行調(diào)節(jié);所述目標跟蹤模塊4用于根據(jù)設(shè)定的目標跟蹤策略進行目標跟蹤;所述跟蹤性能評價模塊5用于評價裝置的跟蹤性能;所述安全防護模塊6用于對追蹤數(shù)據(jù)的通信進行安全防護。
優(yōu)選的,所述微處理器包括收發(fā)模塊、電源模塊和操作裝置,并與目標跟蹤裝置通過無線相連。
優(yōu)選的,所述操作裝置包括觸控屏和揚聲器。
本優(yōu)選實施例定位準確,結(jié)構(gòu)合理,操作簡單。
優(yōu)選的,所述用于目標追蹤的物聯(lián)網(wǎng)由隨機分布的N個網(wǎng)元組成,網(wǎng)元能夠?qū)β淙肫涓兄霃絉s內(nèi)的目標進行監(jiān)測,能夠與其通信半徑Rc內(nèi)的其它網(wǎng)元建立通信連接。
所述對位置未知的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元進行定位,包括:對部分物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元配備GPS接收器,通過接收衛(wèi)星信號獲取自身位置,作為已知位置網(wǎng)元,這部分網(wǎng)元周期性發(fā)送包含自身位置信息的信號,設(shè)已知位置網(wǎng)元發(fā)送信號功率為Ps,對某一未知位置網(wǎng)元,接收到其通信半徑內(nèi)已知位置網(wǎng)元發(fā)送的信號數(shù)為n,位置分別為(xi,yi),i=1,2,…,n,信號接收功率分別為i=1,2,…,n,di為未知位置網(wǎng)元和第i個已知位置網(wǎng)元距離,定義未知位置網(wǎng)元的坐標(x,y)的計算公式為:
本優(yōu)選實施例對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元進行定位,為后續(xù)準確跟蹤目標奠定了基礎(chǔ),根據(jù)信號接收功率對未知位置物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元定位,在降低能耗的前提下獲取了網(wǎng)元準確位置。
優(yōu)選的,采用分布式協(xié)同跟蹤算法對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元的工作狀態(tài)進行調(diào)節(jié),包括:將每個網(wǎng)元的工作狀態(tài)劃分為喚醒狀態(tài)和休眠狀態(tài)兩種,設(shè)置只有在喚醒狀態(tài)下,網(wǎng)元才能夠進行通信和對目標進行監(jiān)測和跟蹤;假設(shè)每個網(wǎng)元的工作周期長度為T,將工作周期分為第一階段和第二階段,第一階段的工作包括:
(1)初始化階段
開始工作時,各網(wǎng)元以相同概率0.5同時發(fā)送喚醒激素HH和休眠激素CH,當處于喚醒狀態(tài)的網(wǎng)元監(jiān)測到目標時,該網(wǎng)元以概率1發(fā)送喚醒激素HH;設(shè)網(wǎng)元Wi的初始激素水平為網(wǎng)元每接收一次HH,激素水平提高ΔH,每接收一次CH,激素水平降低ΔH;
(2)激素水平調(diào)節(jié)階段
假設(shè)t時刻處于喚醒狀態(tài)網(wǎng)元Wi發(fā)送的激素Hse(Wi(t))可表示為:
Hse(Wi(t))=PHH(Wi(t))·ΔH-PCH(Wi(t))·ΔH
式中,PHH(Wi(t))表示網(wǎng)元Wi發(fā)送HH的概率,PCH(Wi(t))表示網(wǎng)元Wi發(fā)送AH概率;
接收到的激素Hre(Wi(t))可表示為:
式中,Hse(Wj(t))表示網(wǎng)元Wj發(fā)送的激素,D(Wi(t),Wj(t))表示網(wǎng)元Wi(t)和網(wǎng)元Wj(t)之間的距離;
則新一輪的激素水平可表示為:
第二階段的工作包括:
(1)根據(jù)第一階段的激素水平進入不同的工作狀態(tài),具體地:設(shè)定閾值K,K∈[-0.5,0.5],當時,網(wǎng)元進入喚醒狀態(tài),否則,網(wǎng)元進入休眠狀態(tài);
(2)第二階段結(jié)束,進入下一個工作周期。
本優(yōu)選實施例使用激素水平來調(diào)節(jié)網(wǎng)元工作狀態(tài),既降低了能耗,又保證了對目標的監(jiān)測跟蹤效果。
優(yōu)選的,所述根據(jù)設(shè)定的目標跟蹤策略進行目標跟蹤,包括:使物聯(lián)網(wǎng)以輪為單位周期性地工作,每個物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元每一輪都檢測一次目標,物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元將當前輪中對目標的感知強度做累加,當前輪結(jié)束后,每個物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)云將累加結(jié)果發(fā)送給物聯(lián)網(wǎng)中的匯聚中心,匯聚中心對感知差分信息進行重構(gòu),進而通過對各物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元對目標的感知強度進行差分來計算移動目標當前的位置,對各目標進行跟蹤。優(yōu)選的,所述通過對各物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元對目標的感知強度進行差分來計算移動目標當前的位置,包括:
(1)對各物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元對目標的感知強度進行差分,差分公式定義為:
Gt(n)=|Dt(n)-B(n)|
式中,Gt(n)表示感知差分信息,Dt(n)為當前輪物聯(lián)網(wǎng)中各物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元對移動目標的感知信息,B(n)為物聯(lián)網(wǎng)第一次檢測到跟蹤目標時的初始感知信息;
(2)對感知差分信息進行判斷,獲取有效的跟蹤信息;
(3)根據(jù)有效的跟蹤信息檢測出移動目標。
本優(yōu)選實施例設(shè)定的目標跟蹤策略不需要具體劃分網(wǎng)格,對監(jiān)測區(qū)域的形狀也沒有特定要求,適用性廣,采用本優(yōu)選實施例設(shè)定的目標跟蹤策略,降低了物聯(lián)網(wǎng)中信息的感知量和傳輸量,提高了跟蹤的能效性。
優(yōu)選的,所述跟蹤性能評價模塊5通過設(shè)定評價函數(shù)來進行裝置的跟蹤性能的評價,其中定義評價函數(shù)Q的計算公式為:
式中,δ1、δ2為大于0的評價參數(shù),δ1+δ2<1,其值可在范圍內(nèi)進行調(diào)整,a為目標總數(shù),A為跟蹤目標網(wǎng)元數(shù)目,b為丟失目標時刻數(shù),l為目標在網(wǎng)絡(luò)跟蹤范圍內(nèi)丟失時間,L為目標在網(wǎng)絡(luò)跟蹤范圍內(nèi)的總時間,評價函數(shù)值越大,則跟蹤性能越好。
本優(yōu)選實施例采用定義的評價函數(shù)對跟蹤性能進行評價,能夠根據(jù)跟蹤側(cè)重點不同合理調(diào)整評價參數(shù)的取值,準確評價其跟蹤性能。
優(yōu)選的,所述安全防護模塊6包括控制中心、認證器和數(shù)據(jù)處理器,所述對追蹤數(shù)據(jù)的通信進行安全防護,包括:
(1)對訪問追蹤數(shù)據(jù)的用戶端進行認證,當用戶通過用戶端向認證器發(fā)送認證請求Querys時,認證器判斷該用戶端是否成功接收過追蹤數(shù)據(jù),若是則啟動密碼驗證程序,要求用戶輸入密碼進行驗證;若否,啟動指紋驗證程序,要求用戶輸入指紋進行驗證;
(2)通過認證后,控制中心與用戶端建立安全傳輸通道,接收來自用戶端的數(shù)據(jù)請求Queryn,并向數(shù)據(jù)處理器發(fā)送數(shù)據(jù)處理請求Queryd;
(3)數(shù)據(jù)處理器接收到數(shù)據(jù)處理請求Queryd時,從物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元得到追蹤數(shù)據(jù),對追蹤數(shù)據(jù)進行融合處理和加密處理,并將處理過的追蹤數(shù)據(jù)發(fā)送給控制中心;
(4)控制中心進而將處理過的追蹤數(shù)據(jù)通過安全傳輸通道傳輸?shù)接脩舳恕?/p>
本優(yōu)選實施例設(shè)置控制中心、認證器和數(shù)據(jù)處理器,達到了訪問權(quán)限便捷認證的目的,并能夠在傳輸過程中保證追蹤數(shù)據(jù)的安全,提高了追蹤裝置的安全性。
優(yōu)選的,所述對追蹤數(shù)據(jù)進行融合處理,包括:
(1)進行追蹤數(shù)據(jù)的一致性檢驗,包括:設(shè)Ai表示物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元Wi所測的數(shù)據(jù),Aj表示物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元Wj所測的數(shù)據(jù),計算物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元Wi和Wj所測數(shù)據(jù)的接近度Aij:
式中,T1為根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元的測量精度來確定的閾值,根據(jù)上式,建立接近度矩陣如下:
根據(jù)J求取第i個物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元所測數(shù)據(jù)與多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元所測數(shù)據(jù)的接近度ξi:
設(shè)T2為根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的融合精度來確定的閾值,選取ξi≥T2的數(shù)據(jù)進行融合處理;
(2)對選取的數(shù)據(jù)進行迭代融合處理。
本優(yōu)選實施例在融合處理前先對追蹤數(shù)據(jù)進行一致性檢驗,只對檢驗合格的數(shù)據(jù)進行融合處理,過濾了追蹤數(shù)據(jù)中由于物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元故障或者受到環(huán)境干擾而采集到的虛假數(shù)據(jù),從而提高了融合的精度。
最后應(yīng)當說明的是,以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案,而非對本發(fā)明保護范圍的限制,盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解,可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換,而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。