一種完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)和方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)和方法，該系統(tǒng)包括基于智能移動終端的Wi-Fi定位模塊和步態(tài)定位模塊。本發(fā)明所述完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)和方法，可以克服現(xiàn)有技術中精度低、結(jié)構復雜和能耗高等缺陷，以實現(xiàn)精度高、結(jié)構簡單和能耗低的優(yōu)點。
【專利說明】ー種完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)和方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及移動通信領域，具體地，涉及ー種完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)和方法。
【背景技術】
[0002]隨著移動設備的漸漸普及,基于位置的服務(Location-Based Service,簡稱LBS)的應用大量出現(xiàn)并被廣泛的應用于生產(chǎn)生活中。作為提供基于位置服務的核心技術，移動客戶的定位技術的研究也隨之逐漸深入。移動定位系統(tǒng)具有廣泛的應用領域，移動定位技術不僅可用于對物體的定位，如倉儲貨品管理、醫(yī)院醫(yī)療設備管理、生產(chǎn)過程管理，還可用于人員的定位，如煤礦井下人員定位、公園和博物館游客導觀、醫(yī)院需要看護的病人定位、監(jiān)獄犯人監(jiān)管等重要領域。從實際應用角度來看，移動定位技術極大地提高了管理水平、エ作效率，并在生活中極大的豐富了獲取信息的方式。
[0003]目前,無線定位系統(tǒng)根據(jù)定位環(huán)境可以分為室外定位和室內(nèi)定位。
[0004]室外定位主要包括全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,簡稱GPS)和基于蜂窩網(wǎng)絡(Cellular Network)的定位系統(tǒng)。1978年，美國國防部啟動了全球定位系統(tǒng)，旨在提高武器的打擊精度。而今天，成千上萬的小汽車都配備了 GPS接收器，主要用于城市交通導航。GPS民用最高精度可達到5m。而基于蜂窩網(wǎng)絡的定位系統(tǒng)有三種:基于移動臺的定位系統(tǒng)，基于網(wǎng)絡的定位系統(tǒng)和混合定位系統(tǒng)。其中普遍使用的是基于移動臺(現(xiàn)在手機成為主流移動臺)的定位系統(tǒng)，其定位原理與GPS相似。
[0005]然而，在室外定位中占據(jù)優(yōu)勢地位的GPS系統(tǒng)在室內(nèi)卻遇到了定位精度低，信號差，甚至無法定位的情況，這給了室內(nèi)定位這ー研究方向以極大的刺激和推動，隨著十年多的發(fā)展，室內(nèi)定位已經(jīng)發(fā)展出多種室內(nèi)定位技術有很多種，基本上可分為以下幾個大類:
⑴基于短距離無線通信的定位技術:
根據(jù)頻段與定位機制的不同，基于短距離的無線定位技術大致可以分為:基于紅外線的定位技術、基于超寬帶的定位技術、基于射頻識別的定位技木。
[0006]基于紅外線的定位技術:紅外線是一種波長介于微波與可見光之間的電磁波，紅外線室內(nèi)定位技術定位的原理是，紅外線IR標識發(fā)射調(diào)制的紅外射線，通過安裝在室內(nèi)的光學傳感器接收進行定位。紅外線具有相對較高的室內(nèi)定位精度，但是直線視距和傳輸距離較短這兩大主要缺點使其室內(nèi)定位的效果很差。當標識被遮擋時就不能正常工作，需要在每個房間、走廊安裝接收天線，造價較高。
[0007]基于超寬帶的定位技術:超寬帶(UWB)技術不需要使用傳統(tǒng)通信體制中的載波，而是通過發(fā)送和接收具有納秒或納秒級以下的極窄脈沖來傳輸數(shù)據(jù)，從而具有GHz量級的帶寬，可以應用于室內(nèi)靜止或者移動物體以及人的定位跟蹤與導航，且能提供十分精確的定位精度。目前UWB定位的精度為15?30cm，但成本造價較高，不適宜大規(guī)模應用。
[0008]基于射頻識別的定位技術:射頻識別(RFID)技術是ー種操控簡易的自動識別技木。射頻識別室內(nèi)定位系統(tǒng)包括:電子標簽、射頻讀寫器、中間件以及數(shù)據(jù)庫。電子標簽與射頻讀寫器之間進行信號傳輸，根據(jù)射頻讀寫器的位置信息可計算出電子標簽坐標?？梢栽趲缀撩雰?nèi)得到厘米級定位精度的信息，且傳輸范圍很大，成本較低。但是作用距離近，不具有通信能力，而且不便于整合到其他系統(tǒng)之中。
[0009]⑵基于慣性傳感器的定位技術:
隨著微機電系統(tǒng)(MEMS)的快速發(fā)展，各種傳感器尺寸在不斷的減小，被廣泛應用于各種設備中?；趹T性傳感器的室內(nèi)定位技術，具有定位的自主性和連續(xù)性。慣性傳感器定位使用的傳感器涉及到加速器、陀螺儀、磁力計等。基于不同的物理特性和應用環(huán)境，這些傳感器可以互相結(jié)合實現(xiàn)不同的配置方案。
[0010]基于慣性傳感器的室內(nèi)定位技術主要分為兩種。一種是傳統(tǒng)的慣性傳感器積分定位，其依據(jù)牛頓運動定律，通過三個方向的加速度值積分計算出三維速度和相對位置。理論上計算結(jié)果應該精確，但實際應用中，由于加速度計存在抖動，兩次積分計算后會產(chǎn)生持續(xù)的累積誤差，幾十秒時間內(nèi)誤差可達幾十米，甚至幾百米；另ー種定位方法是航跡推算方法，基于慣性傳感器的航跡推算方法依據(jù)人行走的歩數(shù)和步長進行定位，定位效果比傳統(tǒng)慣性傳感器積分定位更準確。但是由于航跡推算方法根據(jù)人行走的位移與航向進行位置推算，定位精度依賴于計步效果、行人航向以及行人的步長等因素，隨著行走時間增加，慣性傳感器定位的誤差也在不斷積累。
[0011 ] ⑶基于W1-Fi的定位技術:
W1-Fi (Wireless Fidelity)技術是無線保真技術的縮寫，由“無線以太網(wǎng)相容聯(lián)盟”發(fā)布的一個證書，用于保證802.11標準的無線網(wǎng)絡產(chǎn)品之間的互通性。
[0012]目前，基于W1-Fi的室內(nèi)定位技術主要有位置指紋法、概率分布法、信號傳播衰減模型等，這些技術都是基于RSSI(Received Signal Strength Indication,接收信號強度)的室內(nèi)定位的典型算法。射頻指紋匹配方法屬于位置指紋法，從指紋庫中查找最接近的K個鄰居，取它們坐標的平均作為坐標估計。多元高斯概率分布是概率分布法的重要模型，其定位過程分為學習階段和估計階段，不需要額外的硬件支持。MK模型則是典型的信號傳播衰減模型，其考慮了在發(fā)射端與接收端的傳播過程中，由墻壁和地板引起的信號衰減。基于W1-Fi的室內(nèi)定位技術覆蓋范圍廣泛，適合大規(guī)模定位應用，有較高的定位精度(lnT5m)。其成本較低，通用性好，穿透能力強，抗多徑干擾效應強，且有統(tǒng)ー的標準。其缺點是很容易受到其他環(huán)境因素的干擾，從而影響其定位精度。
[0013]以上是根據(jù)所用設備不同的分類，將所用方法抽象出來，所有定位方式從原理上基本可以分為以下幾種模式:信號到達時間(Time of Arrival，簡稱T0A)、信號到達時間差(Time Difference of Arrival,簡稱 TD0A)、信號到達角(Angle of Arrival,簡稱 AOA)和接收信號強度(Received Signal Strength Indication,簡稱 RSSI )。
[0014]按照信號到達時間定位:該種方法主要應用于三邊定位法。到達時間法定位的基本原理是利用對信號在發(fā)送方和接收方兩端間傳播時間的測量，將傳播時間乘以傳播速度(對電磁波來說，一般取光速)得到發(fā)送方與接收方之間的距離。用3個以上的接收機接收同一信號源發(fā)射的無線電信號，通過測量同一信號到達不同接收機的時間可以計算出接收機到信號源的距離，從而達到定位的目的。目前，利用TOA進行定位的技術主要有圓周模型和相交線模型。因為TOA是利用對時間的測量得到距離信息，加之電磁波傳播速度極快，所以由微小的時間測量誤差導致的距離誤差是非常大的，因此TOA要求較高精度的時鐘，以獲得可以接受的估計精度。
[0015]按照信號到達時間差定位:該種方法主要應用于雙曲線定位法。到達時間差法定位基本原理與TOA類似，也是利用測量信號發(fā)送端與多個信號接收端的到達時間來得到待測目標的位置。不同的是此法測量的是信號發(fā)送端到多個信號接收端的到達時間之差。測量TDOA有兩種方式，其ー是測量多個T0A，以TOA相減得到TDOA ;其ニ是利用多個接收端接收信號的相關性(Correlation)來得到TD0A。分別在3個不同的監(jiān)測站同步接收信號源發(fā)出的無線電信號，通過一定的算法可以確定同一信號到達3個不同監(jiān)測站的時間，求出任意2個信號到達的時間差，就可獲得信號源到不同監(jiān)測站的距離差，由距離差可以確定2條雙曲線，2條雙曲線相交的交點即為信號源的位置。
[0016]按照信號到達角定位:該種方法主要用于三角定位法。到達角度法定位的基本原理是利用具方向性的天線(Directional Antenna)或天線陣列(Antenna Array),根據(jù)電子標簽信號的到達方向確定電子標簽的位置。理論上，在不考慮誤差的情況下，運用兩個具方向性的天線分別測量出標簽信號的到達方向，以RFID閱讀器為起點的兩條到達方向上的直線的交點即為電子標簽的可能位置。
[0017]按照接收信號強度定位:接收信號強度(RSSI)的基本原理是利用無線信號在傳播過程中的衰減，從接收信號強度中推算出距離。最初使用接收信號強度法的定位系統(tǒng)原理是利用室內(nèi)信道傳輸模型描述路徑損耗與傳輸距離的關系。使用此法的系統(tǒng)首先構造該環(huán)境的傳輸損耗模型，利用信號強度的衰減或者接收信號的強度來估算待定位目標與已知位置的信號發(fā)送端的距離。而后，有人提出了基于RSSI的位置指紋法，它是利用參考點預先建立好的指紋數(shù)據(jù)庫，將接收到的信號強度與指紋數(shù)據(jù)庫中的樣本作對比，找出最接近的信號樣本，確定其位置。其精確度隨著樣本密度的増加而提高。
[0018]對于室內(nèi)定位而言，現(xiàn)有系統(tǒng)或?qū)崿F(xiàn)簡便而精度不足，或精度較好卻過于復雜、需要額外設備或消耗更多能源。
[0019]在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術中至少存在精度低、結(jié)構復雜和能耗聞等缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0020]本發(fā)明的目的在于，針對上述問題，提出ー種完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)，以實現(xiàn)精度高、結(jié)構簡單和能耗低的優(yōu)點。
[0021]本發(fā)明的第二目的在于，針對上述問題，提出ー種完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位方法，以實現(xiàn)精度高、結(jié)構簡單和能耗低的優(yōu)點。
[0022]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是:ー種完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)，包括基于智能移動終端的W1-Fi定位模塊和步態(tài)定位模塊；其中:
所述W1-Fi定位模塊，用于使用RSSI值作為定位依據(jù)，使用指紋識別的方法給出初歩定位結(jié)果；
所述步態(tài)定位模塊，用于通過智能移動終端自帶的手機傳感器進行步態(tài)計算，獲取人體歩行周期和運動方向；將所得人體歩行周期和運動方向結(jié)合基本步長進行計算，得到位移信息；基于得到的位移信息，通過移動篩選算法，對W1-Fi定位模塊得到的初歩定位結(jié)果進行修正，得到最終定位結(jié)果。[0023]進ー步地，所述手機傳感器，包括智能移動終端自帶的加速度傳感器和方向傳感器；所述手機傳感器，通過加速度傳感器計算人體歩行周期，并通過方向傳感器檢測人體運動方向。[0024]進ー步地，所述W1-Fi定位模塊和步態(tài)定位模塊，利用智能移動終端自帶的SQLite數(shù)據(jù)庫存儲相應數(shù)據(jù)，并利用智能移動終端自帶的CPU進行相應計算。[0025]同時，本發(fā)明采用的另ー技術方案是:ー種與以上所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)匹配的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位方法，包括:
a、使用RSSI值作為定位依據(jù)，使用指紋識別的方法給出初歩定位結(jié)果；
b、通過智能移動終端自帶的手機傳感器進行步態(tài)計算，獲取人體歩行周期和運動方向；將所得人體歩行周期和運動方向結(jié)合基本步長進行計算，得到位移信息；基于得到的位移信息，通過移動篩選算法，對W1-Fi定位模塊得到的初歩定位結(jié)果進行修正，得到最終定位結(jié)果；
在步驟b中，所述通過移動篩選算法，對W1-Fi定位模塊得到的初歩定位結(jié)果進行修正的操作，具體包括:
(1)W1-Fi定位初始點產(chǎn)生四個匹配定位結(jié)果0={A1，A2，A3，A4}；
(2)移動k秒，刷新，產(chǎn)生新的四個定位匹配結(jié)果R={B1，B2，B3，B4}；
(3)對k秒內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)處理計算，將運動距離和方向換算成坐標方位的變化；
(4)從集合0和R中遍歷取點(例Al和BI)，兩兩進行歐式距離計算，得到歐式距離最小值，并記錄對應的兩點(An，Bn)，是否采信依據(jù)閾值MIN:
①小于閾值MIN，認為步態(tài)反映了真實行進狀況，將Bn作為真實定位點反饋給用戶；
②大于閾值MIN，仍然使用集合R的KNN平均的計算結(jié)果反饋給用戶。
[0026]進ー步地,所述步驟a具體包括: al、訓練階段:
all、在待定位區(qū)域進行網(wǎng)格劃分，網(wǎng)格的大小代表了定位的精度極限； al2、根據(jù)W1-Fi分布特點進行分區(qū)； a2、進入測量階段:
a21、智能移動終端根據(jù)方向傳感器得到智能移動終端所處方向，同時搜索能夠檢測到的W1-Fi點及其RSSI值；
a212、得到測量信息之后，只和相同方向上的數(shù)據(jù)庫內(nèi)容進行比對。
[0027]進ー步地，在步驟all中，所述網(wǎng)格，包括至少包含正方形的規(guī)則圖形；
和/或，
在步驟al2中，所述根據(jù)W1-Fi分布特點進行分區(qū)的操作，具體包括:
尋找標志W(wǎng)1-Fi點，探索標志W(wǎng)1-Fi點覆蓋范圍，以來進行分區(qū)，考慮到周圍環(huán)境對RSSI的影響，每個小區(qū)的都由多個標志W(wǎng)1-Fi信號來確定，分區(qū)時使用強準入制度，亦即測量到的信號值必須滿足的標志W(wǎng)1-Fi最低數(shù)量和信號強度閾值；
如果不能滿足，將被歸屬整個大區(qū)而不是隨便劃入其他小區(qū)；將MAC地址和RSSI值記錄下來，為了防止身體對W1-Fi信號遮擋，選擇多個方向進行訓練，每個方向上采集多組數(shù)據(jù)求平均值，之后處理后的信息和訓練位置信息一道作為指紋信息存入數(shù)據(jù)庫，使用智能移動終端自帶數(shù)據(jù)庫進行存儲，每個訓練坐標存ー張表，分方向區(qū)別記錄的信息；和/或，
所述步驟a21和步驟a22，具體包括:
首先根據(jù)和標志W(wǎng)1-Fi點的比對情況確定所屬小區(qū)，從而將范圍縮??；然后根據(jù)公式(1)，計算測量點與數(shù)據(jù)庫中該小區(qū)內(nèi)每ー個指紋點的歐式距離，取歐式距離結(jié)果最小
的k個點，即 ' 最小的四個點
【權利要求】
1.ー種完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)，其特征在于，包括基于智能移動終端的W1-Fi定位模塊和步態(tài)定位模塊；其中所述W1-Fi定位模塊，用于使用RSSI值作為定位依據(jù)，使用指紋識別的方法給出初歩定位結(jié)果； 所述步態(tài)定位模塊，用于通過智能移動終端自帶的手機傳感器進行步態(tài)計算，獲取人體歩行周期和運動方向；將所得人體歩行周期和運動方向結(jié)合基本步長進行計算，得到位移信息；基于得到的位移信息，通過移動篩選算法，對W1-Fi定位模塊得到的初歩定位結(jié)果進行修正，得到最終定位結(jié)果。
2.根據(jù)權利要求1所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)，其特征在干，所述手機傳感器，包括智能移動終端自帶的加速度傳感器和方向傳感器；所述手機傳感器，通過加速度傳感器計算人體歩行周期，并通過方向傳感器檢測人體運動方向。
3.根據(jù)權利要求1所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)，其特征在干，所述W1-Fi定位模塊和步態(tài)定位模塊，利用智能移動終端自帶的SQLite數(shù)據(jù)庫存儲相應數(shù)據(jù)，并利用智能移動終端自帶的CPU進行相應計算。
4.一種與權利要求1-3中任一項所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)匹配的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位方法，其特征在于，包括: a、使用RSSI值作為定位依據(jù)，使用指紋識別的方法給出初歩定位結(jié)果； b、通過智能移動終端自帶的手機傳感器進行步態(tài)計算，獲取人體歩行周期和運動方向；將所得人體歩行周期和運動方向結(jié)合基本步長進行計算，得到位移信息；基于得到的位移信息，通過移動篩選算法，對W1-Fi定位模塊得到的初歩定位結(jié)果進行修正，得到最終定位結(jié)果； 在步驟b中，所述通過移動篩選算法，對W1-Fi定位模塊得到的初歩定位結(jié)果進行修正的操作，具體包括: ⑴W1-Fi定位初始點產(chǎn)生四個匹配定位結(jié)果O= {Al，A2，A3，A4}； ⑵移動k秒，刷新，產(chǎn)生新的四個定位匹配結(jié)果R={B1，B2，B3，B4}； ⑶對k秒內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)處理計算，將運動距離和方向換算成坐標方位的變化； ⑷從集合0和R中遍歷取點(例Al和BI)，兩兩進行歐式距離計算，得到歐式距離最小值，并記錄對應的兩點(An，Bn)，是否采信依據(jù)閾值MIN: ①小于閾值MIN，認為步態(tài)反映了真實行進狀況，將Bn作為真實定位點反饋給用戶； ②大于閾值MIN，仍然使用集合R的KNN平均的計算結(jié)果反饋給用戶。
5.根據(jù)權利要求4所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位方法，其特征在干，所述步驟a具體包括: al、訓練階段: all、在待定位區(qū)域進行網(wǎng)格劃分，網(wǎng)格的大小代表了定位的精度極限； al2、根據(jù)W1-Fi分布特點進行分區(qū)； a2、進入測量階段: a21、智能移動終端根據(jù)方向傳感器得到智能移動終端所處方向，同時搜索能夠檢測到的W1-Fi點及其RSSI值； a212、得到測量信息之后，只和相同方向上的數(shù)據(jù)庫內(nèi)容進行比對。
6.根據(jù)權利要求5所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位方法，其特征在干，在步驟all中，所述網(wǎng)格，包括至少包含正方形的規(guī)則圖形； 和/或， 在步驟al2中，所述根據(jù)W1-Fi分布特點進行分區(qū)的操作，具體包括: 尋找標志W(wǎng)1-Fi點，探索標志W(wǎng)1-Fi點覆蓋范圍，以來進行分區(qū)，考慮到周圍環(huán)境對RSSI的影響，每個小區(qū)的都由多個標志W(wǎng)1-Fi信號來確定，分區(qū)時使用強準入制度，亦即測量到的信號值必須滿足的標志W(wǎng)1-Fi最低數(shù)量和信號強度閾值； 如果不能滿足，將被歸屬整個大區(qū)而不是隨便劃入其他小區(qū)；將MAC地址和RSSI值記錄下來，為了防止身體對W1-Fi信號遮擋，選擇多個方向進行訓練，每個方向上采集多組數(shù)據(jù)求平均值，之后處理后的信息和訓練位置信息一道作為指紋信息存入數(shù)據(jù)庫，使用智能移動終端自帶數(shù)據(jù)庫進行存儲，每個訓練坐標存ー張表，分方向區(qū)別記錄的信息； 和/或， 所述步驟a21和步驟a22，具體包括: 首先根據(jù)和標志W(wǎng)1-Fi點的比對情況確定所屬小區(qū)，從而將范圍縮??；然后根據(jù)公式(1)，計算測量點與數(shù)據(jù)庫中該小區(qū)內(nèi)每ー個指紋點的歐式距離，取歐式距離結(jié)果最小的k個點，即V最小的四個點
7.根據(jù)權利要求5所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位方法，其特征在干，所述步驟b具體包括: b1、航向判別:對人體行走進行實時定位的定位坐標系，采用地理坐標系，取運動物體所在地球表面某點為原點，Ox指向正東方向，Oy指向正北方向，Oz垂直O(jiān)xy平面向上；當人體行走時，攜帯的移動終端坐標系與固定的地磁坐標系產(chǎn)生夾角，根據(jù)這個夾角就可以獲得人體運動的航向變化；通過移動終端內(nèi)置的方向傳感器獲得數(shù)據(jù)來估計人體行走時的實時航向； b2、步態(tài)檢測:利用智能移動終端內(nèi)置的加速度傳感器；智能移動終端內(nèi)置的加速度傳感器坐標軸與人體行走的坐標系類似，水平放置終端z軸正方向即為人體的豎直方向，y軸正方向為人體前進方向； 在行人走路時，三軸加速度里變化最明顯且最具有周期性的是人體的豎直向上方向即z軸，利用z軸進行步態(tài)檢測，在人體 步態(tài)檢測過程中實時的剔除或者減弱人體輕微的震動造成的干擾；人體的行走具有隨機性，如突然停止前迸，靜止即沒有邁步，一段時間后再次行走； 取N組加速度傳感器的相鄰時間間隔，取平均得到平均傳感器頻率值；通過計算自相關函數(shù)的無偏估計確定步態(tài)周期；使用的自相關函數(shù)的無偏估計采用公式(5)計算:
8.根據(jù)權利要求7所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位方法，其特征在干，在所述步驟b2中，還包括: 為了減小由于傳感器初始化帶來的測量誤差，每次記錄傳感器的數(shù)值時，剔除前20組數(shù)據(jù)，然后取N組數(shù)據(jù)進行自相關函數(shù)的計算，N由實驗得出；N為自然數(shù)； 計算出無偏自相關函數(shù)后，取得該函數(shù)的q個峰值對應的時間點
9.根據(jù)權利要求8所述的完全基于智能移動終端平臺的室內(nèi)定位方法，其特征在干，在所述步驟b2中，還包括: 計算時間間隔內(nèi)W1-Fi定位系統(tǒng)中前后兩次偏離分數(shù)最小的四個網(wǎng)格坐標
【文檔編號】H04W64/00GK103561462SQ201310465990
【公開日】2014年2月5日 申請日期:2013年10月9日 優(yōu)先權日:2013年10月9日
【發(fā)明者】李晨曦, 楊鳳忠, 張帆, 馬樂, 蘇斌, 李煒, 孫詠梅, 吳迪, 黎星, 崔健 申請人:國家電網(wǎng)公司, 甘肅省電力公司, 甘肅省電力公司信息通信公司, 北京郵電大學