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      一種基于環(huán)型的Wi?Fi室內(nèi)定位方法與流程

      文檔序號(hào):11525163閱讀:159來源:國知局
      一種基于環(huán)型的Wi?Fi室內(nèi)定位方法與流程

      本發(fā)明屬于wi-fi室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于環(huán)型的wi-fi室內(nèi)定位方法。



      背景技術(shù):

      位置服務(wù)越來越廣泛受到人們的青睞,在緊急救助、醫(yī)療保健、個(gè)性化信息傳遞等領(lǐng)域起到巨大的作用。盡管傳統(tǒng)的gps定位和蜂窩定位技術(shù)在室外開闊環(huán)境中能達(dá)到較高的定位精度,但在室內(nèi)和惡劣環(huán)境下無法進(jìn)行有效定位。目前常用室內(nèi)定位技術(shù)多種多樣,包括超聲波定位技術(shù)、紅外線定位技術(shù)、射頻識(shí)別rfid技術(shù)、zigbee技術(shù)、wi-fi技術(shù)等等。隨著wi-fi網(wǎng)絡(luò)的普及和高速發(fā)展,利用無線wi-fi實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位成為主流方案。

      在室內(nèi)環(huán)境下,wi-fi往往因受各種射頻信號(hào)的干擾、障礙物的遮擋、甚至溫濕度的變化影響,待定位目標(biāo)根據(jù)集到的wi-fi信號(hào)很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)信號(hào)衰減模型。因此,針對(duì)室環(huán)境特點(diǎn),設(shè)計(jì)自適應(yīng)的信號(hào)衰減模型,能夠滿足室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境中的定位技術(shù)。

      wi-fi室內(nèi)定位技術(shù)可以分為兩種,一種是基于測(cè)距定位算法,另一種是非測(cè)距定位算法?;跍y(cè)距定位算法主要采用rssi(receivedsignalstrengthindication),和angleofarrival(aoa)定位方法。非測(cè)距定位算包括近似法和位置指紋法。rssi定位方法和位置指紋法引起了眾多學(xué)者的研究高潮,其中rssi將發(fā)射端到接收端信號(hào)的衰減轉(zhuǎn)換為距離,結(jié)合三邊測(cè)量進(jìn)行位置計(jì)算;位置指紋算法是一個(gè)可以分為兩個(gè)階段的定位算法:離線階段(或稱數(shù)據(jù)采集階段)和在線階段(或稱實(shí)時(shí)定位階段)。離線階段,定位系統(tǒng)選擇一個(gè)定位區(qū)域的某些位置點(diǎn)作為采樣點(diǎn),采集能夠觀測(cè)到的rss形成指紋,構(gòu)建一個(gè)位置指紋庫,在這個(gè)指紋庫中,每個(gè)指紋都對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一位置。在線階段,要求待測(cè)目標(biāo)測(cè)得的指紋與指紋庫中的指紋進(jìn)行匹配,從而估計(jì)出待測(cè)目標(biāo)的位置。位置指紋定位算法可以利用wi-fi環(huán)境的rss作為位置指紋來定位。這種室內(nèi)定位技術(shù)最大的優(yōu)勢(shì)是不需要添加定位測(cè)量專用硬件,成本低,可以使用純軟件的方式實(shí)現(xiàn),定位方法簡(jiǎn)單,能夠很好的推廣。

      然而rssi方法易受多徑效應(yīng)影響和動(dòng)態(tài)性造成定rss測(cè)量值的不穩(wěn)定及存在較大偏差,導(dǎo)致定位精度顯著下降,尤其室內(nèi)環(huán)境較室外環(huán)境復(fù)雜,故該方法在室內(nèi)定位應(yīng)用中受到一定的限制;根據(jù)一個(gè)典型的室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行測(cè)量,固定的1分鐘時(shí)間內(nèi)接收機(jī)收到的rss值變化大概5dbm。



      技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

      針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提出了一種基于環(huán)型的wi-fi室內(nèi)定位方法,構(gòu)建一種自適應(yīng)信號(hào)傳播模型,能夠?qū)Νh(huán)境變化表現(xiàn)出一定的適應(yīng)性,從而為建立高精度的室內(nèi)定位系統(tǒng)提供理論及實(shí)踐上的依據(jù)。

      一種基于環(huán)型的wi-fi室內(nèi)定位方法,包括以下步驟:

      步驟1、在室內(nèi)區(qū)域內(nèi)建立以無線訪問接入點(diǎn)為中心的環(huán)狀結(jié)構(gòu),獲得各環(huán)路采樣點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度的數(shù)據(jù)集合;

      步驟2、根據(jù)各環(huán)路之間的距離和環(huán)路上采樣點(diǎn)之間的距離,確定各環(huán)路上采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù);

      步驟3、采用主成分分析法對(duì)各環(huán)路上采樣點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維去噪處理;

      步驟4、對(duì)降維后各環(huán)路上的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得各環(huán)路上樣本數(shù)據(jù)方差;

      步驟5、利用方差接近信號(hào)衰落,選用指數(shù)函數(shù)作為信號(hào)傳輸衰減模型,根據(jù)各環(huán)路上樣本數(shù)據(jù)方差和各采樣點(diǎn)與接入點(diǎn)之間的距離,擬合構(gòu)建wi-fi信號(hào)強(qiáng)度隨距離衰減的模型;

      σ=α×e-β×d+ε(1)

      其中,建模時(shí),σ表示環(huán)路上采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)方差,定位時(shí),σ表示待定位節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)方差;建模時(shí),d表示各采樣點(diǎn)與接入點(diǎn)之間的距離,定位時(shí),d表示待定位節(jié)點(diǎn)距離接入點(diǎn)的距離,α、β以及ε為擬合所獲參數(shù);

      步驟6、當(dāng)有待定位節(jié)點(diǎn)進(jìn)入室內(nèi)定位區(qū)域時(shí),采用主成分分析法對(duì)待定位節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維去噪處理;

      步驟7、將待定位節(jié)點(diǎn)降維去噪之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得數(shù)據(jù)方差;

      步驟8、將步驟7所獲方差代入所構(gòu)建wi-fi信號(hào)強(qiáng)度隨距離衰減的模型中,獲得待定位節(jié)點(diǎn)到接入點(diǎn)之間的距離;

      步驟9、多次獲得待定位節(jié)點(diǎn)到不同接入點(diǎn)之間的距離,采用極大似然估計(jì)法獲得待定位節(jié)點(diǎn)最終位置,完成定位。

      步驟2所述的根據(jù)各環(huán)路之間的距離和環(huán)路上采樣點(diǎn)之間的距離,確定各環(huán)路上采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù);具體公式如下:

      其中,n表示各環(huán)路上采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù),r表示環(huán)路與環(huán)路之間的距離,及第一個(gè)環(huán)路與接入點(diǎn)之間的距離,r表示環(huán)路上采樣點(diǎn)之間的距離,i=1......l,l表示環(huán)路的個(gè)數(shù)。

      步驟3所述的采用主成分分析法對(duì)各環(huán)路上采樣點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維去噪處理;

      具體步驟如下:

      步驟3-1、對(duì)采樣集進(jìn)行中心化處理;

      其中,b表示為對(duì)采樣集d中的信號(hào)進(jìn)行中心化處理后得到的矩陣,采樣集d=[rss1,rss2,…rssj,…rssn]m×n表示n個(gè)采樣點(diǎn)所接收到的信號(hào)強(qiáng)度;j=1,2…n,n表示采樣點(diǎn)個(gè)數(shù);每個(gè)信號(hào)向量rssj的維數(shù)為m,m表示數(shù)據(jù)包的個(gè)數(shù);

      步驟3-2、獲得中心化處理后樣本的協(xié)方差矩陣;

      其中,c表示中心化處理后樣本的協(xié)方差矩陣;

      步驟3-3、獲得協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量,選取最大的若干個(gè)特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量;

      步驟3-4、對(duì)原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行投影,得到降維后的樣本矩陣。

      本發(fā)明優(yōu)點(diǎn):

      1.通過分析mac層rss信號(hào)的差異性,揭示rss的時(shí)空演化規(guī)律,建立一種新型的環(huán)狀采樣點(diǎn)方案,為進(jìn)一步的測(cè)距奠定理論基礎(chǔ)。

      2.對(duì)同一位置的不同時(shí)刻所采集到的rss數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)相同或者相似,但rss信號(hào)易受環(huán)境因素影響極其不穩(wěn)定,即便在穩(wěn)定環(huán)境下也存在較大范圍的數(shù)據(jù)波動(dòng),本發(fā)明通過主成分分析方法濾除受到影響的rss數(shù)據(jù)。

      3.對(duì)修正后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將原數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化,分析其通信距離與信號(hào)衰落之間的關(guān)系,本發(fā)明將建立一種信號(hào)傳輸衰減模型,使其能夠?qū)Νh(huán)境變化表現(xiàn)出一定的適應(yīng)性,從為實(shí)現(xiàn)高精度定位提供理論及實(shí)踐上的依據(jù)。

      本發(fā)明涉及的一種基于環(huán)型的wi-fi室內(nèi)定位方法,能夠有效利用節(jié)點(diǎn)感知到的信息,建立一種新型的信號(hào)傳輸衰減模型,提升待定位節(jié)點(diǎn)的定位精度,使得wi-fi網(wǎng)絡(luò)效益最大化,進(jìn)而促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,對(duì)全球經(jīng)濟(jì)及信息化的發(fā)展起到一定的促進(jìn)。

      附圖說明

      圖1為本發(fā)明一種實(shí)施例的接入點(diǎn)ap為中心的環(huán)狀結(jié)構(gòu)示意圖,其中,圖(a)為ap放置在中心位置的正方形空間采樣點(diǎn)示意圖,圖(b)為ap放置在邊緣位置的正方形空間采樣點(diǎn)示意圖,圖(c)為ap放置在中心位置的長方形空間采樣點(diǎn)示意圖,圖(d)為ap放置在邊緣位置的長方形空間采樣點(diǎn)示意圖;

      圖2為本發(fā)明一種實(shí)施例的基于環(huán)型的wi-fi室內(nèi)定位方法流程圖;

      圖3為本發(fā)明一種實(shí)施例的室內(nèi)結(jié)構(gòu)示意圖;

      圖4為本發(fā)明一種實(shí)施例的繪制出距離與方差之間的關(guān)系圖。

      具體實(shí)施方式

      下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明一種實(shí)施例做進(jìn)一步說明。

      本發(fā)明實(shí)施例中,考慮到wi-fi定位誤差的存在是因?yàn)榧词乖谕皇覂?nèi)環(huán)境中,每次信號(hào)傳輸?shù)乃p程度也是有差異性的,因此,傳統(tǒng)的無線信號(hào)傳播衰減模型不適合室內(nèi)定位。

      本發(fā)明實(shí)施例中,在rssi定位模型基礎(chǔ)上首先提出從空間上分析wi-fi的mac層信號(hào)特性,將定位空間按照一定規(guī)則進(jìn)行區(qū)域劃分,建立以無線訪問接入點(diǎn)ap(accesspoint)為中心的環(huán)狀結(jié)構(gòu),如圖1中圖(a)至圖(d)所示,并在環(huán)狀上以直線距離r為間隔采點(diǎn)并收集rss訓(xùn)練集,即可得到環(huán)狀地圖。再此基礎(chǔ)上研究環(huán)狀地圖上各點(diǎn)信號(hào)特性,對(duì)收集到的rss訓(xùn)練集進(jìn)行壞數(shù)據(jù)剔除。根據(jù)預(yù)處理的結(jié)果,建立自適應(yīng)信號(hào)傳播模型,最后構(gòu)建能夠充分反映定位算法優(yōu)劣、兼顧網(wǎng)絡(luò)成本與精度的定位方法,從而彌補(bǔ)現(xiàn)有定位算法的局限,完善wi-fi定位算法的理論性。

      本發(fā)明實(shí)施例中,一種基于環(huán)型的wi-fi室內(nèi)定位方法,方法流程圖如圖2所示,包括以下步驟:

      步驟1、在室內(nèi)區(qū)域內(nèi)建立以無線訪問接入點(diǎn)為中心的環(huán)狀結(jié)構(gòu),獲得各環(huán)路采樣點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度的數(shù)據(jù)集合;

      本發(fā)明實(shí)施例中,如圖3所示,測(cè)試采用一臺(tái)具有wi-fi發(fā)射裝置的筆記本電腦和1個(gè)ap;將ap放置在長方形的邊緣位置,以0.5米為半徑布置環(huán)狀的采樣點(diǎn),在每個(gè)環(huán)路上采樣點(diǎn)之間的距離為0.5米,ap與最大環(huán)路之間的距離為20米;

      各環(huán)路采樣點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度的數(shù)據(jù)集合,具體如下:

      rss′={rss′0,rss′1,…,rss′i,…rss′l}(5)

      其中,rss′i表示第i個(gè)環(huán)路上的采樣點(diǎn)集合;

      步驟2、根據(jù)各環(huán)路之間的距離和環(huán)路上采樣點(diǎn)之間的距離,確定各環(huán)路上采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù);

      具體公式如下:

      其中,n表示各環(huán)路上采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)(公式(2)取整數(shù)),r表示環(huán)路與環(huán)路之間的距離,及第一個(gè)環(huán)路與接入點(diǎn)之間的距離,即第一個(gè)環(huán)路與ap之間的距離為r,第二個(gè)環(huán)路與ap之間為2r,第l個(gè)環(huán)路與ap之間的距離為l×r,r表示環(huán)路上采樣點(diǎn)之間的距離,i=1......l,l表示環(huán)路的個(gè)數(shù);本發(fā)明實(shí)施例中,r和r值的選取與具體的定位需求和室內(nèi)場(chǎng)景大小有關(guān);本發(fā)明實(shí)施例中,r和r均取值為0.5米;

      步驟3、采用主成分分析法對(duì)各環(huán)路上采樣點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維去噪處理;

      本發(fā)明實(shí)施例中,同一環(huán)路上的每個(gè)采樣點(diǎn)處放置一臺(tái)筆記本電腦連續(xù)收集ap數(shù)據(jù)3分鐘,同一環(huán)路上的采樣點(diǎn)接收到組數(shù)據(jù)包在不同時(shí)刻所采集到的rss數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)相同或者相似,但rss信號(hào)易受環(huán)境因素影響極其不穩(wěn)定,因此對(duì)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理;

      具體步驟如下:

      步驟3-1、對(duì)采樣集進(jìn)行中心化處理;

      其中,b表示為對(duì)采樣集d中的信號(hào)進(jìn)行中心化處理后得到的矩陣,第i個(gè)環(huán)路上的每個(gè)采樣點(diǎn)均接收來自ap的一組數(shù)據(jù)包,記d=[rss1,rss2,…rssj,…rssn]m×n表示n個(gè)采樣點(diǎn)所接收到的信號(hào)強(qiáng)度;j=1,2…n,n表示采樣點(diǎn)個(gè)數(shù);每個(gè)信號(hào)向量rssj的維數(shù)為m,m表示數(shù)據(jù)包的個(gè)數(shù);

      步驟3-2、獲得中心化處理后樣本的協(xié)方差矩陣;

      其中,c表示中心化處理后樣本的協(xié)方差矩陣;

      步驟3-3、獲得協(xié)方差矩陣的特征值λj和特征向量υj,選取最大的若p個(gè)特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量ω1,ω2,…ωp;

      p值的選取公式如下:

      本發(fā)明實(shí)施例中t=95%,t為重構(gòu)閾值,然后選取使下式成立的最小p值:

      步驟3-4、對(duì)原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行投影,得到降維后的樣本矩陣wrss=(ω1,ω2,…ωp);將最小的特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量去除,將它們舍棄能在一定程度濾除rss中不穩(wěn)定的噪聲數(shù)據(jù);

      本發(fā)明實(shí)施例中,以ap為中心,以r為半徑,測(cè)量每個(gè)環(huán)路上采樣點(diǎn)的信號(hào)并進(jìn)行上述步驟3的處理,結(jié)果為rss={rss0,rss1,…,rssi,…rssl}p×l,其中rssi(i=1,2…,上)的維數(shù)為p,p是第i個(gè)環(huán)路降維后的樣本個(gè)數(shù);

      步驟4、對(duì)降維后各環(huán)路上的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得各環(huán)路上樣本數(shù)據(jù)方差;

      d(rssi)=e(rssi2)-[e(rssi)]2(i=1,2,…,l)(7)

      其中,d(rssi)表示第i個(gè)環(huán)路上樣本數(shù)據(jù)的方差,e(rssi2)表示第i個(gè)環(huán)路上樣本數(shù)據(jù)平方后的期望,[e(rssi)]2表示第i個(gè)環(huán)路上樣本數(shù)據(jù)期望值的平方;

      步驟5、利用方差接近信號(hào)衰落,選用指數(shù)函數(shù)作為信號(hào)傳輸衰減模型,根據(jù)各環(huán)路上樣本數(shù)據(jù)方差和各采樣點(diǎn)與接入點(diǎn)之間的距離,擬合構(gòu)建wi-fi信號(hào)強(qiáng)度隨距離衰減的模型;

      本發(fā)明實(shí)施例中,繪制出距離與方差之間的關(guān)系圖,如圖4所示;從測(cè)量結(jié)果可以得出,在短距離內(nèi)信號(hào)的衰落較小,并隨著間距增加衰落逐漸增大,但是超過一定距離將趨于平穩(wěn);由于短距離內(nèi)路徑損耗及傳輸環(huán)境相對(duì)簡(jiǎn)單,并利用方差來接近信號(hào)衰落,信號(hào)傳輸衰減模型選用指數(shù)函數(shù):

      具體公式如下:

      σ=α×e-β×d+ε(1)

      其中,建模時(shí),σ表示環(huán)路上采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)方差,由公式(7)得到,定位時(shí),σ表示待定位節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)方差;建模時(shí),d表示各采樣點(diǎn)與接入點(diǎn)之間的距離,定位時(shí),d表示待定位節(jié)點(diǎn)距離接入點(diǎn)的距離,根據(jù)測(cè)量值擬合得到α=-5.092,β=0.0916,ε=5.752;

      步驟6、當(dāng)有待定位節(jié)點(diǎn)進(jìn)入室內(nèi)定位區(qū)域時(shí),采用主成分分析法對(duì)待定位節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維去噪處理;

      步驟7、將待定位節(jié)點(diǎn)降維去噪之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得數(shù)據(jù)方差;

      步驟8、將步驟7所獲方差代入所構(gòu)建wi-fi信號(hào)強(qiáng)度隨距離衰減的模型中,獲得待定位節(jié)點(diǎn)到接入點(diǎn)之間的距離;

      步驟9、獲得待定位節(jié)點(diǎn)到3個(gè)不同接入點(diǎn)之間的距離,采用極大似然估計(jì)法獲得待定位節(jié)點(diǎn)最終位置,完成定位。

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