[发明专利]一种基于多信道信号强度检测的车内定位方法及系统有效
申请号: | 201710439578.0 | 申请日: | 2017-06-12 |
公开(公告)号: | CN107343258B | 公开(公告)日: | 2021-03-16 |
发明(设计)人: | 赵泽;崔莉;高源 | 申请(专利权)人: | 北京中科天合科技有限公司 |
主分类号: | H04W4/80 | 分类号: | H04W4/80;H04W4/06;H04W4/40;H04W64/00;G01S5/06 |
代理公司: | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人: | 唐海力;韩来兵 |
地址: | 100190 北京市海淀区科学院南*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 信道 信号 强度 检测 定位 方法 系统 | ||
1.一种基于多信道信号强度检测的车内定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
在车内不同位置安装蓝牙信标,以使每个蓝牙信标在多个信道上进行广播;
接收终端接收多个所述蓝牙信标广播的所述多个信道的无线广播信号数据;
将与每一个所述蓝牙信标对应的多个信道的每个信道的无线广播信号数据作为定位数据,计算接收终端的定位位置;
在计算接收终端的定位位置时,具备如下步骤:
将定位数据的RSSI值输入到第一分类器来判定接收终端在车内的排数,并通过将RSSI值进行函数拟合,选定与所述排数中分布概率最大的值对应的位置作为定位位置;
在对车内的位置进行比较时,取该排三个位置的最大值作为定位的位置:
对于用于定位的数据,每组都有9个RSSI值:
,
其中,代表在信道j上所接收到的RSSI值,其中代表,代表信道36+j,不同位置不同信道的RSSI之间没有相关性,根据朴素贝叶斯理论和伽马分布,分别计算这9个RSSI值处于六个位置的概率:;
使用第一分类器对收集到的RSSI值进行预分类,确定出该值处于前排或是后排,取该排三个位置的最大值作为定位的位置:
;
在计算接收终端的定位位置时,还具备如下步骤:
利用预设的第二分类器将RSSI值进行分类,获得校验定位位置;
在计算接收终端的定位位置时,还具备如下步骤:
统计根据多个定位数据确定的基于所述第一分类器的定位位置和基于所述第二分类器的校验定位位置,判断所有定位位置和所有校验定位位置中确定的次数最多的位置,将次数最多的位置作为定位位置。
2.根据权利要求1所述的基于多信道信号强度检测的车内定位方法,其特征在于,在将所述定位数据的RSSI值输入到所述第一分类器之前,还具备如下步骤:
将定位数据进行滤波处理,在保留原有数据特征的基础上,去掉干扰较重的RSSI 值然后输入到第一分类器的步骤。
3.一种基于多信道信号强度检测的车内定位系统,其特征在于,包括
信号生成单元,在车内不同位置安装蓝牙信标,以使每个蓝牙信标在多个信道上进行广播;
信号接收单元,接收所述信号生成单元使用多个所述蓝牙信标广播的所述多个信道的无线广播信号数据;以及
信号处理单元,将通过所述信号接收单元接收到的与每一个所述蓝牙信标对应的多个信道的每个信道的无线广播信号数据作为定位数据,计算接收终端的定位位置;
在计算接收终端的定位位置时,具备如下步骤:
将定位数据的RSSI值输入到第一分类器来判定接收终端在车内的排数,并通过将RSSI值进行函数拟合,选定与所述排数中分布概率最大的值对应的位置作为定位位置;
在对车内的位置进行比较时,取该排三个位置的最大值作为定位的位置:
对于用于定位的数据,每组都有9个RSSI值:
,
其中,代表在信道j上所接收到的RSSI值,其中代表,代表信道36+j,不同位置不同信道的RSSI之间没有相关性,根据朴素贝叶斯理论和伽马分布,分别计算这9个RSSI值处于六个位置的概率:;
使用第一分类器对收集到的RSSI值进行预分类,确定出该值处于前排或是后排,取该排三个位置的最大值作为定位的位置:
;
在计算接收终端的定位位置时,还具备如下步骤:
利用预设的第二分类器将RSSI值进行分类,获得校验定位位置;
在计算接收终端的定位位置时,还具备如下步骤:
统计根据多个定位数据确定的基于所述第一分类器的定位位置和基于所述第二分类器的校验定位位置,判断所有定位位置和所有校验定位位置中确定的次数最多的位置,将次数最多的位置作为定位位置。
4.根据权利要求3所述的基于多信道信号强度检测的车内定位系统,其特征在于,所述信号处理单元包括:
第一定位单元,根据输入到第一分类器的定位数据的RSSI值判定接收终端在车内的排数,并通过将RSSI值进行函数拟合,选定与所述排数中分布概率最大的值对应的位置作为定位位置。
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