[发明专利]无线定位装置有效
申请号: | 201610143269.4 | 申请日: | 2016-03-14 |
公开(公告)号: | CN105933858B | 公开(公告)日: | 2017-07-07 |
发明(设计)人: | 沈卫杰;赵海波;曹庆华 | 申请(专利权)人: | 上海剑桥科技股份有限公司 |
主分类号: | H04W4/02 | 分类号: | H04W4/02;H04W64/00 |
代理公司: | 上海弼兴律师事务所31283 | 代理人: | 胡美强,王聪 |
地址: | 201114 上海市闵*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 无线 定位 装置 | ||
技术领域
本发明涉及一种无线定位装置,属于电子技术领域。
背景技术
现有的室外的定位较多的使用的是GPS、2G/3G/4G信号网络或热点网络来定位,而室内因为环境更复杂,无线的多径和衰落更明显,所以室内定位的方法完全不同于室外的定位方法。室内无线定位系统较多的是采用多个AP(Access Point,无线接入点)的划区和多个相邻AP(一般三个或以上)来通过无线终端到多个AP的RSSI(Received Signal Strength Indication),通过三边(角)定位,确定终端(或持有终端人员)的位置,这种方式比较简单,但是定位的精度十分依赖RSSI的精度,而RSSI在一般的设备并不精准,同时该值受到无线衰落和多径的影响室内比室外更大,并不能以信号RSSI强度完全等同于距离远近,所以目前的定位精度一般不太高;室内无线定位还有的方法是借用室外类似的方法,例如ToA(Time of Arrival,到达时间),TDoA(Time Difference of Arrival,到达时间差)等方法,但是因为普通的AP无法提供GPS一样的精确的时钟精度,所以得到的定位精度一般较差;还有一种方法通过指纹比对,来确定位置,但是因为十分依赖校准过程,如果操作时的环境和校准时有较大区别,会大大影响定位的精度;最后一种是采用轨迹预测的方式来做室内定位,因为轨迹预测是基于之前的轨迹和当前的参数,来预测未来的方向,这种方法可以通过复杂的算法,有效地平滑无线多径和衰落等突发干扰,但是问题是算法十分复杂,无法做到实时性和快速性。
轨迹预测的基本原理是由当前位置点,通过各种参数(各个AP区域,历史轨迹,目标的方向、速率和加速度,建筑地图,ToA和TDoA等等部分或全部),形成若干个特征向量,由这些特征向量,来预测未来的方向与速率等参数,通过对当前位置、未来方向、未来速度和未来加速度等拟合出来下一刻的位置。因为当前位置相当于是历史的记忆,故能有效的平滑单纯通过功率RSSI带来的精度和跳变的问题;同时因为各种参数能有效地修正位置,也就是能得到修正的较好的当前的位置,故定位精度比较高;(对于起始位置定位,有相当可能通过特征向量和轨迹判断某人在一个特定的位置,例如自己的座位上,从而可以获得十分精确的起始点位置)。通常的轨迹预测算法比较复杂,所以无法实时拟合出来位置,只能作为非实时的后台运行。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有的轨迹预测算法实时性不足的缺陷,提供一种基于硬件设计的无线定位装置。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的:
一种无线定位装置,其特点是,包括:第一反应模块;
所述第一反应模块包括:第一定位模块、特征向量选取模块、轨迹预测模块和轨迹修正与定位输出模块;
所述第一定位模块用于输出定位的初始值;
所述特征向量选取模块用于配置和选取特征向量;
所述轨迹预测模块用于建立特征向量与预测值的第一映射关系,还用于以特征向量作为标识信息,查找具有第一映射关系的预测值,输出定位的修正值;
所述轨迹修正与定位输出模块用于结合所述初始值和所述修正值得到定位的位置。
较佳地,所述第一定位模块用于通过多个AP的三边或三角定位或指纹比对算法定位,将定位结果作为定位的初始值并输出。
较佳地,所述特征向量选取模块还用于获取参数,生成特征向量。
较佳地,所述轨迹修正与定位输出模块还用于在所述预测值与所述初始值的差值超过预定阈值时调用所述第一定位模块输出新的初始值作为预测值。
较佳地,所述第一映射关系包括多个特征向量与预测值的子映射关系,多个第一映射关系还构成映射关系组,多个映射关系组还构成映射关系阵列。
较佳地,所述以特征向量作为标识信息,查找具有第一映射关系的预测值包括:
查找与特征向量具有完全的第一映射关系的预测值,所述完全的第一映射关系是指包括的子映射关系均与特征向量具有一一对应的映射关系;
和/或,查找与特征向量具有部分的第一映射关系的预测值,所述部分的第一映射关系是指包括的子映射关系不完全与特征向量具有一一对应的映射关系。
较佳地,所述无线定位装置还包括:第二反应模块;
所述第二反应模块用于建立选取的特征向量与历史值的第二映射关系;
所述轨迹预测模块还包括:权值和优先级筛选模块;
所述权值和优先级筛选模块用于比对第一映射关系与第二映射关系,修改所述第一映射关系。
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