被確 定為最終屬于第一區(qū)域501的比率為75%，上述第二閾值例如是70%，則所述第二比率大 于所述第二閾值，于是對(duì)所述初始邊界進(jìn)行微調(diào)：將被確定為最終屬于第二區(qū)域502的、在 劃分初始邊界時(shí)屬于第一區(qū)域501的邊界小區(qū)501 2劃入第二區(qū)域502,由此確定最終的邊 界線L''，如圖5(c)所示。
[0061] 圖6是示出根據(jù)本公開(kāi)實(shí)施例的選擇參考點(diǎn)的數(shù)量和位置的方法的說(shuō)明性圖示。
[0062] 在劃分邊界完成后，可以通過(guò)窮舉法來(lái)選擇參考點(diǎn)的數(shù)量和位置?？紤]到本公開(kāi) 的實(shí)施例的分層方式和區(qū)域劃分方法，可以將搜索空間限定到一個(gè)區(qū)域，并僅執(zhí)行一次離 線過(guò)程，這可以減小搜索復(fù)雜度以及布置成本。
[0063] 如圖6所示，將一個(gè)區(qū)域601 (例如是第一區(qū)域）劃分為N個(gè)小區(qū)，這里例如劃分 為16個(gè)小區(qū)，分別用Z,的標(biāo)號(hào)來(lái)表示，這里j大于或等于1，小于或等于N。
[0064] 根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例，在第一區(qū)域601的每個(gè)小區(qū)中啟動(dòng)一個(gè)終端，即在這 里是啟動(dòng)N個(gè)（這里是例如16個(gè)）終端用于進(jìn)行參考點(diǎn)的選擇。這里,終端是與參考點(diǎn)一 樣的硬件平臺(tái)，用于收集來(lái)自無(wú)線接入點(diǎn)的RSSI信號(hào)。
[0065] 根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例，利用每個(gè)小區(qū)中的終端在一段時(shí)間內(nèi)的不同時(shí)間點(diǎn)檢 測(cè)每個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)的信號(hào)特征值，由所獲得的不同時(shí)間點(diǎn)的每個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)的信號(hào)特征值 構(gòu)成信號(hào)特征矩陣。例如，在一段時(shí)間（例如12個(gè)小時(shí)）內(nèi)，在每個(gè)小區(qū)中布置的終端在 不同的時(shí)間點(diǎn)檢測(cè)和計(jì)算每個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)的信號(hào)特征值（RSSI)，其中一個(gè)終端在該段時(shí)間 內(nèi)的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上測(cè)量的各個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)的信號(hào)特征值作為一個(gè)信號(hào)特征向量。每個(gè)信號(hào) 特征向量可以用符號(hào)R\ T來(lái)表示，其中Z是小區(qū)的標(biāo)識(shí)，T表示檢測(cè)時(shí)間點(diǎn)，A是無(wú)線接入 點(diǎn)的標(biāo)識(shí)。
[0066] 更具體地，例如，布置在第一小區(qū)Zl的終端Ml在時(shí)間Tl處檢測(cè)到無(wú)線接入點(diǎn)APl 的信號(hào)特征值是R1z1iti，檢測(cè)到無(wú)線接入點(diǎn)AP2的信號(hào)特征值是R\T1，由此可以獲得第一小 區(qū)Zl在時(shí)間Tl處的信號(hào)特征向量為[R 1zumR2ziin];布置在第一小區(qū)Zl的終端Ml在時(shí)間 點(diǎn)T2處檢測(cè)到無(wú)線接入點(diǎn)APl的信號(hào)特征值是R 1z1it2，檢測(cè)到無(wú)線接入點(diǎn)AP2的信號(hào)特征 值是R2z1it2，由此可以獲得第一小區(qū)Zl在時(shí)間T2處的信號(hào)特征向量為[R 1zut2A2z1it2];布置 在第一小區(qū)Zl的終端Ml在時(shí)間點(diǎn)Tn處檢測(cè)到無(wú)線接入點(diǎn)APl的信號(hào)特征值是R 1ziJn，檢 測(cè)到無(wú)線接入點(diǎn)AP2的信號(hào)特征值是R2zuTn，由此可以獲得第一小區(qū)Zl在時(shí)間Tn處的信號(hào) 特征向量為[R 1ziiW R2zi,Τη]。
[0067] 由此，布置在第一小區(qū)Zl的終端Ml在整段時(shí)間的不同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行檢測(cè)可以獲 得多個(gè)信號(hào)特征向量，例如可以獲得10000個(gè)信號(hào)特征向量。同樣，布置在其它小區(qū)Zn的 終端Mn在整段時(shí)間的不同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行檢測(cè)也可以獲得多個(gè)信號(hào)特征向量，例如同樣可 以獲得10000個(gè)信號(hào)特征向量。這樣，如果布置在所有小區(qū)中的終端在相同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行 檢測(cè)獲得的多個(gè)對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征向量作為一組信號(hào)特征向量，則可以獲得多組信號(hào)特征向 量，例如可以獲得10000組信號(hào)特征向量。這些多組信號(hào)特征向量構(gòu)成信號(hào)特征矩陣。 [0068] 根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例，利用窮舉法，選擇位于各個(gè)小區(qū)中的不同數(shù)量和位置 組合的終端作為初始參考點(diǎn)，并利用所選擇的初始參考點(diǎn)的、上述信號(hào)特征矩陣中的第一 部分信號(hào)特征向量與所述初始參考點(diǎn)以外的小區(qū)的、上述信號(hào)特征矩陣中的對(duì)應(yīng)的信號(hào)特 征向量構(gòu)建數(shù)學(xué)模型。例如，在第一區(qū)域601中，選擇小區(qū)Z1、Z2、Z3的終端Ml、M2、M3作 為初始參考點(diǎn)，則利用終端Ml、M2、M3分別在小區(qū)Zl、Z2、Z3中檢測(cè)獲得的、信號(hào)特征矩陣 中的第一部分信號(hào)特征向量與在所述初始參考點(diǎn)以外的其它小區(qū)（例如第一區(qū)域601中剩 余的13個(gè)小區(qū)）中檢測(cè)的、上述信號(hào)特征矩陣中的對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征向量來(lái)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型。 該對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征向量是與所述第一部分信號(hào)特征向量在同一時(shí)間段內(nèi)、在不同小區(qū)中檢 測(cè)的信號(hào)特征向量。
[0069] 該數(shù)學(xué)模型反映各個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)在所述第一區(qū)域601中的各個(gè)初始參考點(diǎn)（例如 M1、M2、M3)的信號(hào)強(qiáng)度與所述初始參考點(diǎn)以外的其它小區(qū)（例如第一區(qū)域601中剩余的13 個(gè)小區(qū)）的信號(hào)強(qiáng)度的分布關(guān)系。作為一個(gè)示例，可以從構(gòu)成上述信號(hào)特征矩陣的10000組 信號(hào)特征向量中取7000組第一部分特征向量和對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征向量來(lái)構(gòu)建該數(shù)學(xué)模型。 構(gòu)建該數(shù)學(xué)模型的方法不對(duì)本公開(kāi)的范圍構(gòu)成限制，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以根據(jù)已有技術(shù) 中的方法來(lái)構(gòu)建該數(shù)學(xué)模型。
[0070] 根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例，利用所選擇的不同數(shù)量和位置組合的參考點(diǎn)的、上述 信號(hào)特征矩陣中用于構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的信號(hào)特征向量以外的第二部分信號(hào)特征向量來(lái)驗(yàn)證 該數(shù)學(xué)模型，以獲得該數(shù)學(xué)模型的錯(cuò)誤概率。其中，該第二部分信號(hào)特征向量是與所述第一 部分信號(hào)特征向量在不同時(shí)間段內(nèi)獲得的信號(hào)特征向量。
[0071 ] 更具體地，首先選擇參考點(diǎn)的數(shù)量，例如選擇i個(gè)終端作為參考點(diǎn)，其中 2彡i彡N-I。這里，例如先選擇i = 2,即選擇2個(gè)終端作為參考點(diǎn)。
[0072] 然后，選擇參考點(diǎn)的位置，即選擇i個(gè)終端的第一個(gè)位置組合，例如選擇位于第一 小區(qū)Zl中的終端Ml和位于第二小區(qū)Z2中的終端M2分別作為第一參考點(diǎn)RPl和第二參考 點(diǎn) RP2。
[0073] 根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例，利用這兩個(gè)終端Ml和M2所檢測(cè)的全部信號(hào)特征向量 中除用于構(gòu)建數(shù)學(xué)模型以外剩余的多組信號(hào)特征向量（第二部分信號(hào)特征向量），例如利 用除7000組以外的3000組信號(hào)特征向量，對(duì)該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行驗(yàn)證，以獲得該數(shù)學(xué)模型的錯(cuò) 誤概率。
[0074] 根據(jù)本公開(kāi)的另一個(gè)實(shí)施例，用于驗(yàn)證該數(shù)學(xué)模型的信號(hào)特征向量可以與用于構(gòu) 建數(shù)學(xué)模型的信號(hào)特征向量部分重疊，也可以完全不與其重疊，可以是用于構(gòu)建數(shù)學(xué)模型 以外的信號(hào)特征向量中的全部，也可以是用于構(gòu)建數(shù)學(xué)模型以外的信號(hào)特征向量中的部分 信號(hào)特征向量。用于驗(yàn)證該數(shù)學(xué)模型的信號(hào)特征向量的選取方法不對(duì)本公開(kāi)的范圍構(gòu)成限 制。
[0075] 該數(shù)學(xué)模型的錯(cuò)誤概率表示利用該數(shù)量和位置組合（例如是Ml和M2)作為初始 參考點(diǎn)RPl和RP2估計(jì)出的所述初始參考點(diǎn)以外的小區(qū)中的信號(hào)特征向量與所述初始參考 點(diǎn)以外的小區(qū)中的實(shí)際信號(hào)特征向量的匹配程度，錯(cuò)誤概率越高，表示利用該數(shù)量和位置 組合作為初始參考點(diǎn)RPl和RP2構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型與實(shí)際情況的匹配程度越差，而錯(cuò)誤概率 越低，表示利用該數(shù)量和位置組合作為初始參考點(diǎn)RPl和RP2構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型與實(shí)際情況 的匹配程度越好，越接近于要選擇的最終參考點(diǎn)的數(shù)量和位置分布。
[0076] 接下來(lái)，選擇i個(gè)終端的第二個(gè)位置組合，例如選擇位于第一小區(qū)Zl中的終端Ml 和位于第三小區(qū)Z3中的終端M3分別作為初始參考點(diǎn)RPl和RP3,進(jìn)行與上述同樣的計(jì)算處 理，得出第二個(gè)位置組合的錯(cuò)誤概率。
[0077] 判斷是否已經(jīng)計(jì)算了 i個(gè)終端的所有位置組合，如果沒(méi)有，則繼續(xù)選擇位置組合 進(jìn)行驗(yàn)證計(jì)算。如果已經(jīng)計(jì)算了 i個(gè)終端的所有位置組合，則判斷i是否小于M-1。如果 i小于M-1，則令i = i+Ι，然后重復(fù)上述步驟。即，選擇兩個(gè)初始參考點(diǎn)并計(jì)算完成所有位 置組合的每個(gè)位置組合的錯(cuò)誤概率后，再利用上述同樣的方法，選擇3個(gè)初始參考點(diǎn)并計(jì) 算完成所有位置組合的每個(gè)位置組合的錯(cuò)誤概率，然后是選擇4個(gè)初始參考點(diǎn)、5個(gè)初始參 考點(diǎn)，直到選擇到N-I個(gè)初始參考點(diǎn)為止。在選擇三個(gè)初始參考點(diǎn)的情況下，如圖6(b)所 示，其中示出了選擇位于第四小區(qū)Z4中的終端M4、位于第五小區(qū)Z5中的終端M5、和位于第 十五小區(qū)Z15中的終端M15分別作為第一初始參考點(diǎn)RPl、第二初始參考點(diǎn)RP2和第三初始 參考點(diǎn)RP3。在本實(shí)施例中，可以最多選擇15個(gè)初始參考點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)和計(jì)算。
[0078] 根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，例如在每個(gè)區(qū)域?yàn)?0~200平米的 情況下，選擇2~3個(gè)初始參考點(diǎn)即可，而不必選擇更多的參考點(diǎn)。
[0079] 根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例，將具有最低錯(cuò)誤概率的數(shù)量和位置組合的初始參考點(diǎn) 確定為最終的參考點(diǎn)。
[0080] 以上參考附圖描述了根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的用于進(jìn)行無(wú)線定位的設(shè)備300在構(gòu) 建無(wú)線定位系統(tǒng)時(shí)進(jìn)行區(qū)域邊界劃分以及在各個(gè)區(qū)域中選擇參考點(diǎn)的數(shù)量和位置的操作。
[0081] 圖7是示出根據(jù)本公開(kāi)實(shí)施例的用于進(jìn)行無(wú)線定位的方法的流程圖。
[0082] 如圖7所示，在步驟S701，對(duì)預(yù)定空間劃分初始邊界，以將所述預(yù)定空間劃分為至 少兩個(gè)區(qū)域，所述至少兩個(gè)區(qū)域中的每個(gè)區(qū)域包括多個(gè)小區(qū)，所述多個(gè)小區(qū)中含有與所述 初始邊界相鄰的邊界小區(qū)。在步驟S702,在所述邊界小區(qū)中檢測(cè)各個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)的信號(hào)特 征值，并確定所檢測(cè)到的各個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)的標(biāo)識(shí)號(hào)（MC地址）集合。在步驟S703,根據(jù)在 所述邊界小區(qū)中的檢測(cè)結(jié)果，重新確定所述至少兩個(gè)區(qū)域的邊界以用于無(wú)線定位。
[0083] 在根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例的方法中，在所述至少兩個(gè)區(qū)域的第一區(qū)域中的第一 邊界小區(qū)檢測(cè)到的無(wú)線接入點(diǎn)的標(biāo)識(shí)號(hào)（MAC地址）集合用A''表示，在所述至少兩個(gè)區(qū)域 的第二區(qū)域中的所有邊界小區(qū)檢測(cè)到的無(wú)線接入點(diǎn)的標(biāo)識(shí)號(hào)（MC地址）集合用B'表示， 所述方法還包括：判斷A''是否是B'的子集，如果A''不是B'的子集，則判定所述第一邊 界小區(qū)最終屬于所述第一區(qū)域，如果A''是B'的子集，則繼續(xù)判斷所述第一邊界小區(qū)最終 屬于所述第一區(qū)域還是所述第二區(qū)域。
[0084] 在根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例的方法中還包括：在所述第一邊界小區(qū)中按照時(shí)間順 序進(jìn)行η次檢測(cè)，如果在所述η次檢測(cè)中，所述第一邊界小區(qū)被判定最終屬于第一區(qū)域的第 一比率大于第一閾值，則確定所述第一邊界小區(qū)最終屬于所述第一區(qū)域，否則確定所述第 一邊界小區(qū)最終屬于所述第二區(qū)域，其中η是正整數(shù)。
[0085] 在根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例的方法中還包括：確定所述第一區(qū)域中除所述第一邊 界小區(qū)以外的其它邊界小區(qū)最終屬于所述第一區(qū)域還是所述第二區(qū)域，并將所述第一區(qū)域 中所述第一邊界小區(qū)和所述其它邊界小區(qū)被確定為最終屬于所述第一區(qū)域的第二比率與 第二閾值進(jìn)行比較；若所述第二比率低于所述第二閾值，則舍棄所述初始邊界。根據(jù)本公開(kāi) 的另一個(gè)實(shí)施例，若所述第二比率大于或等于所述第二閾值，則對(duì)所述初始邊界進(jìn)行微調(diào)： 將被確定為最終屬于所述第二區(qū)域的、在劃分初始邊界時(shí)屬于所述第一區(qū)域的邊界小區(qū)劃 入所述第二區(qū)域。
[0086] 在根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例的方法中，按以下方式繼續(xù)判斷所述第一邊界小區(qū)最 終屬于所述第一區(qū)域還是所述第二區(qū)域：由在所述第一區(qū)域中的各個(gè)邊界小區(qū)檢測(cè)到的各 個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)的信號(hào)特征值