[发明专利]一种利用智能手机辅助室内定位的方法有效
申请号: | 201611032606.9 | 申请日: | 2016-11-15 |
公开(公告)号: | CN106714102B | 公开(公告)日: | 2020-03-17 |
发明(设计)人: | 叶海波 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | H04W4/024 | 分类号: | H04W4/024;H04W4/029;H04W64/00;G01C21/20 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 彭雄 |
地址: | 210016*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 利用 智能手机 辅助 室内 定位 方法 | ||
1.一种利用智能手机辅助室内定位的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,数据收集:通过各个智能手机内置的气压传感器采集各智能手机所处位置的气压值,采得的气压值组成各智能手机的气压变化轨迹;通过各个智能手机内置的Wi-Fi无线模块扫描周围的Wi-Fi信号,得到Wi-Fi数据;
步骤2,将气压变化轨迹导入到楼层变换识别算法中,识别各智能手机进行的楼层变换状况;
楼层变换识别算法包括非电梯楼层变换和电梯楼层变换,其中:
电梯楼层变换的识别方法:首先对气压轨迹数据进行过滤处理,其次对过滤后的数据进行平滑处理,最后对平滑的曲线求导,得到导数曲线图;对于导数曲线图上的每个峰谷,当它的极值点绝对值大于0.2时,判定发生一次数据采集手机乘坐电梯触发的楼层变换,起止时间就是这个波峰或者波谷的起止时间,气压变化就是起止时间的气压值的差值;
非电梯楼层变换的识别方法:使用窗口机制,每个大窗口包括10个小窗口,每个小窗口包含1秒钟的气压值,以其平均值作为小窗口的值,当第一个小窗口和第10个小窗口的气压值差大于最大气压差VarMax时,判定气压进入不稳定状态,反之则为稳定状态,当从稳定状态到不稳定状态,再到稳定状态时,且如果持续时间在确定的范围以内,判断这是一次楼层变换的行为;
步骤3,采用气压传感器校准算法获取各个智能手机内置的气压传感器的校准值进行校准,并根据校准值对各智能手机的气压变化轨迹进行校准,得到校准过后的气压变化轨迹集合S;
所述步骤3中气压传感器校准算法如下:对处于相同气压环境的智能手机,选取其中的一个智能手机上的气压传感器的读数为基准,其他的处于相同气压环境的智能手机的气压传感器与其进行校准;
判断智能手机处于相同气压环境的方法如下:
在两个智能手机在同一个电梯里的时候进行校准:根据如下条件:(1)tB=tA;(2)t’B=t’A;(3)ΔpB=ΔpA;其中tA、tB是智能手机A和智能手机B各自的一个乘坐电梯行为的开始时间,t’A、t’B是这两个电梯行为的结束时间,ΔpA、ΔpB分别是这两个电梯行为对应的气压的变化值;如果以上三个条件满足,则在某个时间点t两个智能手机处于相同气压环境,其中t在tB-t’B之间;
或者在两个智能手机周围Wi-Fi信号非常接近时校准,具体方法如下:首先定义一个Wi-Fi信号样本为Wi-Fi无线模块进行一次Wi-Fi扫描得到的Wi-Fi热点和该热点的信号强度的集合,如:
Sample a={<id1,s1>,<id2,s2>…,<idk,sk>}
其中,id1,id2,…,idk为热点的MAC地址,s1,s2,…,sk为热点的信号强度数值;
其次,计算两个Wi-Fi样本的距离方法是使用欧氏距离:
Distanceab2=((a.s1-b.s1)2+(a.s2-b.s2)2+…+(a.sk-b.sk)2)
最后,设定一个位置阈值TS1,当Distanceab小于位置阈值TS1时,就判断两个智能手机在物理上非常接近的位置,即两个智能手机处于相同气压环境;
所述步骤3中对于校准过后的气压变化轨迹集合S中所有智能手机,根据校准值将其气压轨迹进行校准;校准方法就是将气压轨迹上每个气压值加上其与标准智能手机的气压读数差值drift,得到校准后的气压轨迹,选取轨迹中第一个楼层变换的开始气压P0,再获得往后每一个楼层变换的气压变化Δp,得到该轨迹的气压图TMap={P0,P1,…,Pi∣0≤i≤n-1},其中n为楼层变换行为的数目,其中Pi=P0+Δp1+…+Δpi;
步骤4,对步骤3校准后的气压变化轨迹导入气压地图生成算法中,生成气压地图;
气压地图生成算法包括以下步骤:
步骤41,在气压变化轨迹集合S中找到在时间上有重叠的轨迹集合,从中选取一个包含轨迹数目最多的集合V;
步骤42,选取集合V中所有轨迹都重叠的一个时间t,对每条轨迹,读取在时间t时对应的气压读数p,再读取离t最近的一个楼层变换行为的起点气压p’计算Drift’=p-p’,Drift’表示气压读数差值;
步骤43,对每个轨迹的气压图的第一个楼层变换的开始气压P0调整相应的气压读数差值Drift’值,得到更新的轨迹气压图TMap={P0+Drift’,P1+Drift’,…,Pi+Drift’∣0≤i≤n-1},n为楼层变换行为的数目;
步骤44,对集合V中所有轨迹的TMap中的气压值做聚类,得到f个类,每个类取所有元素的平均值,得到气压地图BarMap={P0’,P1’,…,Pj’∣0≤j≤f-1},转换之后的气压地图BarMap={t,P1’,{Δpj(j+1)’∣0≤j≤f-1}};
步骤5,根据步骤4中得到的气压地图利用Wi-Fi地图生成算法获得建筑物的Wi-Fi地图;
Wi-Fi地图生成算法如下:首先根据步骤1得到的气压变化轨迹和Wi-Fi数据,获取同一部智能手机采集的气压变化轨迹一和Wi-Fi数据一;然后根据气压地图将气压变化轨迹一根据楼层不同分段,记录每一段的起止时间和楼层,然后根据起止时间将对应的Wi-Fi数据一分段,从而知道了每段Wi-Fi数据一对应的楼层;最后,将建筑物中所有用户的相同楼层的Wi-Fi数据一片段合并到一起,获得建筑物的Wi-Fi地图;
步骤6,智能手机根据当前采集到的气压值读数与气压地图BarMap进行对比,判断当前智能手机处于的楼层;或者智能手机根据当前采集到的Wi-Fi数据对比Wi-Fi地图定位自己的楼层。
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