[发明专利]一种基于信号强度概率的室内定位方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体地涉及一种基于信号强度概率的室内定位方法和装置。

背景技术

在移动互联网逐渐活跃的时代，位置服务（LBS，Location Based Services）的重要性也慢慢显现出来。基于LBS提供个性化信息服务的社交类、地图类、生活类、资讯类等产品也日益增多，为人们的生活提供了诸多便利。

在定位服务中，根据定位环境又分为室外定位和室内定位。室外定位的定位技术已相当成熟，包含GPS定位、北斗定位以及基站定位等，定位的精度达到15米内，基本满足了人们在室外生活的定位服务要求。然而，在室内定位方面，据统计，普通人平均有80%的时间在室内，80%移动电话和数据连接都在室内使用。因此，室内定位是移动互联网的热点之一，是市场对移动定位的服务需求必然趋势。

现有技术中存在着如下五种的室内定位方法：

1）TOA（到达时间，Time of Arrival）算法，根据发送时间和接收时间确定时间差，结合传播速度计算传播距离，利用多参考点的距离与坐标实现定位。

2）TDOA（到达时间差，Time Difference of Arrival）算法，基于接收机之间的同步，测量在同一发送时间的条件下不同接收机的接收时间差，计算距离差，结合接收点的坐标实现定位。

3）AOA（到达角，Angle of Arrival）算法，利用带方向性的短距通信技术，确定不同发送接收的传播路径方向，结合已知点的坐标确定位置，实现定位。

4）RSS（接收信号强度，Received Signal Strength）算法，利用Shadow模型将接收的信号强度转换为距离，利用已知点的坐标实现定位。

5）Fingerprint Map（指纹地图）法，离线阶段采集不同位置的RSS值，制成Map；在线阶段利用测量的RSS值匹配预存的Map，按照特定的规则确定位置。

但上述方法一般是基于LOS（视距，Line of Sight）条件，对于NLOS（非视距，Non Line of Sight）的环境定位误差较大，不能达到室内定位的要求。而且由于传播环境和短距的影响，室内定位对时钟同步要求比较高，需要较大的成本。此外，信号易受到干扰，造成距离的测量误差增大，不能精准实现室内定位。

对于现有的Fingerprint Map算法，在离线阶段普遍使用采样均值制作地图，不能完全利用信号的统计特征和不同位置的AP（接入点，Access Point）点特征，降低了定位精度。

因此，如何对现有的室内定位方法进行改进，提高定位的准确度和精度成为亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提出一种在室内环境下基于Fingerprint Map和概率统计的投票判决的定位方法以及定位装置，是一种基于信号强度概率的室内定位方法和装置。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：