[发明专利]一种基于虚拟信源估计与轨迹校正的定位地图构建方法

说明书

本发明公开了一种基于虚拟信源估计与轨迹校正的定位地图构建方法，包括：在定位场景中设置N个信号源，划分P个子区域，利用众包样本数据重构用户粗行走轨迹，获得用户粗行走轨迹中的定位样本，计算定位样本中的指纹中每一信号强度的权值；利用筛选后的定位样本建立指纹库。同时已构建的指纹库又可在用户轨迹重建阶段对用户轨迹进行校正，进一步提高众包样本数据的准确性。通过在每个子区域中，针对每一个信号源，通过虚拟信源估计方法来重构信号源在子区域内的虚拟信号传播曲面实现。本发明能够解决现有定位地图构建方法中，众包样本使用不合理，引致指纹库构建不准确，定位精度低下，且构建的指纹库臃肿，占用大量空间的问题。

技术领域

本发明属于通信和无线网络技术领域，更具体地，涉及一种基于虚拟信源估计与轨迹校正的定位地图构建方法。

背景技术

随着信息时代的爆炸发展，人们对于定位信息的需求也日益增加。由于GPS定位技术基于卫星信号定位的技术，其应用场景被仅仅限制于了没有信号阻挡的室外。面对大型的室内环境，如机场、商场、学校，人们有着非常迫切的高精度室内定位需求。近些年来室内定位技术被广泛研究，诞生出了包括WiFi定位、蓝牙定位、超宽带定位、红外定位等的多种室内定位技术。伴随城市的智能化发展，城市内大多场景都实现了WLAN覆盖。基于WiFi技术的室内定位由于无需额外布置定位信标，用户无需额外购置定位硬件设备，受到广泛青睐，并在近年成为了室内定位研究的重要对象。

目前在国内外，常用的WiFi定位技术可分为两种：基于传播模型的定位技术和基于指纹的定位技术。前者通过利用在接收机所接收的到达时间(TOA，Time of Arrival)、到达往返时间(TDOA，Time Difference of Arrival)或者信号强度(RSSI，Received SignalStrength Indicator)，从而推算出目标和信号源之间的距离。当信号源存在多个且已知信源物理位置时，即可通过三角定位得到目标的大致位置。但由于室内环境的复杂多变性，使得普适传播模型不可能精确得到，且在室内家具、物体的遮蔽与多径反射作用下导致该技术定位精度不是很高。而后者则基于在室内不同位置上所接受到的信号源信号强度具有唯一性，从而称作信号强度(RSS，Received Signal Strength)指纹定位。该技术可分为两个阶段，一是训练阶段，二是动态定位阶段。在训练阶段，需要在室内预设参考点，通常为均匀分布的栅格点，并在每个点处进行长时间的指纹采样，在采样完毕后存储到指纹数据库中；在动态定位阶段，将当前接收到的指纹与指纹数据库中的指纹进行比较，选择最近的指纹位置得出精确的目标位置。

两种方法对比下，前者通常需要加装特殊的WLAN模块，而后者所需要的硬件设备则相对简单(只需日常所用的智能手机即可)，且定位精度高。因此指纹定位方法成为了一种最常用的非基于测距的室内定位方法。但其代价是需要耗费大量人力物力人工采样数据点，并且指纹数据库存储量巨大。因此最近有相关研究提出利用大量用户所收集的WLAN信号强度数据，也称作众包数据，进行更加快捷方便地指纹数据库构建。

这些研究方法通过收集用户的移动轨迹，并实时采集移动轨迹上设备接收到的WLAN信号强度数据。用户移动轨迹可通过实时的WLAN室内定位方法获取，或通过用户手机惯性传感器采集的运动信息计算而得。然而WLAN室内定位结果误差较大，用户使用手机姿态多变，给移动轨迹的精确获取带来了巨大的挑战。同时已有的指纹库构建方法所构建的指纹库臃肿复杂，不便于实时的室内定位。如何能精确获取用户移动轨迹，收集众包数据，并构建合适的指纹库成为了一个很重要的研究课题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于虚拟信源估计与轨迹校正的定位地图构建方法，其目的在于通过虚拟信源参数估计构建准确的轻量化指纹库并能据此获取精确用户移动轨迹，由此解决现有定位技术中获取用户轨迹粗糙，构建指纹库臃肿且误差较大的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于虚拟信源估计与轨迹校正的定位地图构建方法，包括：