[发明专利]基于粒子滤波算法的WLAN室内跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种WLAN室内跟踪方法。

背景技术

WLAN网络是计算机网络与无线通信技术相结合的产物。它利用射频传输技术进行数据的传送，为用户提供无线宽带接入服务。WLAN的发展，解决了有线网络布线困难的问题，打破了宽带接入的地域限制，满足了用户移动数据通信的需要，实现数据通信的移动化、漫游化和宽带化。WLAN的产生和不断发展满足了人们对高效率、高质量、高带宽、低成本无线网络通信的需求。WLAN的产生和不断发展满足了人们对高效率、高质量、高带宽、低成本无线网络通信的需求。而在实际使用中，用于定位的用户终端可能是静止的，也有可能是移动的，所以对室内无线跟踪系统的研究在此背景下发展起来。现有的室内跟踪技术主要有扩展卡尔曼滤波EKF(Extended Kalman Filter)、修正增益的扩展卡尔曼滤波MGEKF(Modified Gain Extended Kalman Filter)和粒子滤波PF(Particle Filter)等，而在其中，粒子滤波由于其精度可以逼近最优估计，而且适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，受到高度重视，在近些年来得到快速的发展。

粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念近似，用离散的随机样本近似相应的概率密度函数。在粒子滤波中，概率密度函数被一系列离散的带权重的样本近似。随着样本粒子数量的增加，粒子滤波接近于贝叶斯最优估计。粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，使得其成为在室内定位跟踪领域里人们研究的热点。但是，在实际应用中，粒子滤波算法中粒子点的传统选取方法会对整个系统造成很大的负担，且环境适应也较差。

发明内容

本发明是为了解决室内环境下对动态目标的跟踪问题中，非线性模型问题导致跟踪精度降的问题，从而提供一种基于粒子滤波算法的WLAN室内跟踪方法。

基于粒子滤波算法的WLAN室内跟踪方法，它由以下步骤实现：

步骤一、针对室内环境布置N个接入点AP，确保所述环境中任意一点被一个或一个以上的接入点AP发出的信号覆盖，并在所述室内环境中均匀设置N_RP个参考点；

步骤二、选取一个参考点为坐标原点建立二维直角坐标系，获得N_RP个参考点在该二维直角坐标系中的坐标位置，在离线阶段中在每个参考点上利用信号接收机采集来自每一个接入点AP的信号强度RSS值，并利用最大似然法计算每个参考点的信号强度先验概率分布；

步骤三、在第k时刻下，对描述粒子分布的重要性密度函数进行采样，获得N_s个粒子点，计算第i个粒子点坐标与每个参考点坐标之间的欧几里得距离，并选择欧几里得距离最小值所对应的参考点坐标作为该粒子点的修正坐标；所述i＝1、2……N_s；

步骤四、根据步骤二获得的每个参考点的信号强度先验概率分布和重要性密度函数以及第k-1时刻粒子点的权值计算第k时刻粒子点所对应的权值步骤五、根据步骤四获得的第k时刻的粒子点的权值，采用重采样算法对当前时刻的粒子点进行重新采样得到新的粒子点作为当前时刻的粒子点，并替代原有的粒子点，并获得最终的位置估计坐标；所述最终的位置估计坐标即为第k时刻下待跟踪目标的坐标，然后返回执行步骤三，获得下一时刻的待跟踪目标的坐标；

N、N_s、N_RP为正整数；k为大于或等于1的整数。

步骤二中所述利用最大似然法计算每个参考点的信号强度先验概率分布是通过公式：

获得的，式中，s_j为第u个参考点处接收第j个AP的信号强度值；count(s_j)表示在第u个参考点处接收到信号强度为s_j的信号数量；为第k时刻第u个参考点的位置坐标；

j＝1、2……N_RP。

步骤三中所述对重要性密度函数采样获得粒子点，计算第i个粒子点坐标与每个参考点坐标之间的欧几里得距离是通过公式：