[发明专利]一种实时室内Wifi定位方法无效
申请号: | 201310270114.3 | 申请日: | 2013-07-01 |
公开(公告)号: | CN103313387A | 公开(公告)日: | 2013-09-18 |
发明(设计)人: | 汪德嘉 | 申请(专利权)人: | 汪德嘉 |
主分类号: | H04W64/00 | 分类号: | H04W64/00;H04W4/04;H04L29/08 |
代理公司: | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人: | 陈忠辉 |
地址: | 215021 江苏省苏州市工*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 实时 室内 wifi 定位 方法 | ||
1.一种实时室内Wifi定位方法,基于移动终端和应用场景中广泛布置且为使用状态的无线路由器,其特征在于包括采样和定位两个阶段:
采样阶段S1、在应用场景中分布设置参考点(Xi、Yi、Zi),所述参考点的数量和分布密度与定位精度成正比配置,i为大于1的整数;
采样阶段S2、依次在各个参考点上测量来自不同无线路由器的RSS值,将相应的MAC地址与参考点位置信息记录,直至遍历所有参考点,所采样的信息存储于云端服务器形成位置信息数据库备用;
定位阶段S3,移动终端进入应用场景后,在待定位点上接收部分无线路由器的RSS值,访问云端服务器并参照位置信息数据库在云端服务器依据匹配算法计算位置估计值。
2.根据权利要求1所述实时室内Wifi定位方法,其特征在于:在应用场景中所述参考点的位置分布参考室内环境提供的服务而定,所述室内环境提供的服务包括室内路径指引、商家优惠信息推送及应用场景各区域人员流动的实时掌握。
3.根据权利要求1所述实时室内Wifi定位方法,其特征在于:采样阶段S2中在每个参考点分时段、分多次测量来自不同无线路由器的RSS值,取平均值后更新位置信息数据库。
4.根据权利要求1所述实时室内Wifi定位方法,其特征在于:定位阶段S3中所采用的匹配算法至少为最近邻法、KNN算法或神经网络。
5.根据权利要求4所述实时室内Wifi定位方法,其特征在于:所述KNN算法为移动终端所接收到的无线路由器信息加权,并计算得到距离移动终端最邻近参考点的位置。
6.根据权利要求1所述实时室内Wifi定位方法,其特征在于:采样阶段S1中按每个参考点半径5米-10米的范围分布设置。
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