[发明专利]基于信息熵的WLAN室内定位RadioMap更新方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种信息论领域WLAN室内定位的Radio Map更新方法，具体涉及WLAN室内定位方法。 

背景技术

随着智能手机的普及，位置定位服务越来越受到人们的重视。而现如今的卫星定位只解决了室外定位的问题，室内定位仍未得到统一。IEEE802.11标准的提出，使得无线局域网(Wireless Local Area Networks)的部署越来越广泛。而基于WLAN的室内定位方法由于其部署方便，无需添加其他硬件设备而得到广泛的关注。 

WLAN室内定位技术通过测量来自接入点AP(Access Point)的接收信号强度RSS(Received Signal Strength)估计出移动设备的位置。通常该定位系统分为两步即建立Radio Map的离线阶段和在线的定位估计阶段。Radio Map是由测量环境中的每个点接收到来自该环境中各个AP的信号强度值向量组成。由于无线电在室内传播易受到门的开启及闭合，人的走动，墙壁的阻挡等多重因素影响，为提高室内定位精度，需要在参考点处多次测量并定期更新来自各AP的信号强度弥补由于随机噪声对Radio Map产生的影响。然而为获得该信号向量，对信号向量进行位置标注是一件很耗时的工作。因而本发明提出一种基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的Radio Map更新方法，即在已知一连串的接收信号强度下，通过训练隐马尔科夫模型得到该信号的位置坐标。 

同时，在实际观测环境中，我们注意到在不同的区域不同的AP具有不同的定位能力，特别是在一个较大环境中，某些区域接收不到与该区域距离较远的一些AP的辐射信号。因为我们引出一些原则来区分不同AP的定位能力，若在该区域中AP的定位能力强，则在更新Radio Map阶段也将主要更新这些定位能力较强的AP。传统方法一般选择均值最大的AP作为定位AP，在Radio Map更新时也只更新这些AP的值，该方法未能考虑AP的对于各个参考点的区分能力。 

发明内容

本发明为了解决现有WLAN室内定位Radio Map更新方法存在定位精度差、定位复杂以及更新的工作量大等问题，进而提供了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的RadioMap更新方法。 

本发明的基于信息熵的WLAN室内定位Radio Map更新方法的过程为： 

步骤1：根据无线电在室内传播的有关特点及AP能使用的频段合理部署AP，保证环境中任意位置均可采集到来自至少2个AP的信号强度，且信号功率大于或等于-95dBm； 

步骤2：根据需要定位的室内环境，选择合适的坐标原点以建立二维直角坐标系，均匀设置参考点并根据该直角坐标系标定各参考点坐标，在每个参考点处测量来自各AP的辐射信号强度并将该参考点的二维坐标及测量到的AP信号强度保存在Radio Map中； 

步骤3：对预更新的区域引入信息熵增益模型，选择其中r个信息熵增益较大的AP用于后续定位及更新操作； 

步骤4：在选择r个信息熵增益较大的AP后，对r个AP计算两两之间的互信息熵，依次选择互信息熵较大的两AP作为定位及更新操作直到AP数量达到需求值m为止； 

步骤5：利用测得的RSS值使用隐马尔科夫模型更新Radio Map。 

本发明提出引入信息熵增益及互信息熵模型对Radio Map进行化简，然后使用机器学习领域中的隐马尔科夫模型对测量得到的数据应用到原始数据从而更新Radio Map。 

本发明的意义在于利用隐马尔科夫模型模拟用户行为，从而能够利用未标记位置的更新阶段测得数据更新原有的Radio Map，减少Radio Map更新的工作量。同时引入信息熵模型选取对定位贡献大的AP进行更新操作，并利用这些AP进行定位，可以减少定位复杂度。使用KNN算法分别对比离线阶段的Radio Map和更新后的Radio Map，本方法定位精度可以提高7％以上。 

附图说明

图1为具体实施例的定位实验场景，其中，面积为66.4×24.9m²，层高3m，砖质墙面，铝合金窗户和金属门，27个AP放置在同一楼层，AP选择为Linksys WAP54G，固定在2m高度，支持IEEE802.11b/g标准，传输速率54Mbps，接收端采用装有Intel PRO/Wireless3945ABG无线网卡的ASUS A8F笔记本电脑，距地面1.2m； 

图2为具体实施例的更新Radio Map区域，其中，包括40个参考点；