[发明专利]一种基于路径元网络模型的室内实时定位方法与系统

说明书

本发明提出一种基于路径元网络模型的室内实时定位方法和系统，将室内物理环境的共性特征以路径元模型表达，路径元属性包括节点、连线、路径向量和虚拟显示点，以连通性的路径元组合形成室内定位的路径元网络模型。这样，实时定位和显示就简化为模型上每个路径元节点的精确识别和距离控制，再匹配到以路径元网络模型为基础的矢量电子地图进行显示，而以路径元为基础的数据处理和误差消除将后端集中处理前移形成效率更高的、更为准确的分布式前端处理，从而实现以房间级等定性方式来表达的定位系统，且无需复杂计算或学习训练，定位响应性能不受目标数量、复杂环境等影响，这与三角测量法和指纹法等定量坐标表达的定位方法有着本质区别。

技术领域

本发明属于一种短距无线通信和定位技术，更确切地说，涉及主要用于在建筑物内部固定区域的实时定位技术。

背景技术

目前实时定位系统（RTLS:Real-Time Location System）主要分为室外定位和室内定位两大部分。其中室外定位系统主要是基于全球定位卫星来实现；在建筑物内部由于没有卫星信号，通常是采用短距无线通信技术来实现室内定位系统，而现有的室内定位系统主要采用三角测量法或指纹法来设计。

其中三角测量法通过获得距离已知位置三点的各向距离，从而求得误差最小的相对位置。各向距离可通过电波到达时间或信号强度方式换算得到。三角测量法主要适用于空旷环境下（如全球卫星定位），而在室内复杂建筑环境下通过部署室内设备来实现建筑物内三角测量定位则存在巨大的障碍。同时，由于存在大量的计算工作，当定位目标增加时会导致定位性能急剧下降。

指纹法是在特定位置记录信号特征（如信号强度），通过对所有位置进行学习或训练的方式来构建出覆盖所有区域的完整信号特征数据库。然后，再基于该数据库的信号特征和位置的匹配关系，对当前位置进行定位。指纹法定位过程主要包括以下步骤：1）部署。根据应用环境地理分布情况，进行定位阅读器的网络部署，形成网络分布拓扑图，并划分射频指纹采用所使用的网格；2）采样。训练节点主动发射扫描信号，测量接受到阅读器的信号强度，将接收到的信号强度发生给定位服务器；3）训练。定位服务器使用接收到的所有接收信号强度，计算并获得在每个网格内信号强度的统计特征，构建信号强度训练指纹库，并建立信号指纹和对应网格的映射关系；4）定位。定位终端实时测量阅读器发射的信号强度，发送到定位服务器，定位服务器使用接收到的信号强度构建该定位终端的观测指纹，并在训练指纹库中搜索与观测指纹最相似的指纹，该指纹对应的网格位置就是对该定位终端的位置估计。指纹法存在的缺陷是需要根据部署情况进行事先的采样训练，而如果环境或部署点发生变化，都需要重新训练学习，而训练学习的收敛过程时间很长，很多时候由于环境或使用的随机因素会导致训练学习无法收敛。

因此，市场上迫切需要的是一种室内定位精度以定性方式描述如房间级、定位响应速度快、定位性能不受定位目标数量以及室内建筑环境的影响、并可标准化工程部署的新型室内实时定位系统，以满足大量专业用户在高安全区域的定位监控需求。

发明内容

以下内容提供对一个或一个以上实施例的简要概述，以便提供对此类实施例的一些方面的基本了解。此概述并不是对所述一个或一个以上实施例的广泛总结，且既不希望指出所述实施例的关键或决定性因素，也不希望描绘此类实施例的范围。其唯一目的是用简要的形式呈现所描述实施例的一些概念，以作为稍后呈现的更详细描述内容的序言。