[发明专利]一种基于混合指纹的定位方法及系统、设备、存储介质

说明书

本发明公开了一种基于混合指纹的定位方法及系统、设备、存储介质，本发明通过获取参考点的位置和混合指纹，并对参考点进行聚类实现定位区域划分，一个聚类的参考点对应训练一个参考点分类模型，再利用待定位点和其对应的参考点分类模型进行参考点分类以获取置信度大于预设置信度的参考点及其置信度，根据所获取的参考点的混合指纹、置信度、位置信息获取待定位点的位置，克服现有技术中存在利用单一指纹实现定位的定位精度低下的技术问题，有效提高了定位精度。

技术领域

本发明涉及定位领域，尤其是一种基于混合指纹的定位方法及系统、设备、存储介质。

背景技术

RSSI，Received Signal Strength Indicator，信号强度指示。

CSI，Channel State Information，信道状态信息。

WiFi定位技术是目前学术界和工业届的研究重点之一。当前在室外场景的定位服务主要由GPS、蜂窝网定位系统来提供。但是由于城市峡谷现象越来越严重，严重影响了定位精度。由于WiFi热点的普及，WiFi定位技术逐渐成为研究热点。WiFi信号强度信息由于具有简单易采集的特征，已经普遍应用于当前的WiFi定位技术。RSSI信息能很方便地使用任意一个支持802.11a/g/n协议的无线接收网卡获取。但是它也有一个很大的缺点，那就是定位精度不稳定，尤其是在复杂的建筑环境中，由于无线信号在传播中会受到障碍物的阻隔，会导致信号的传播过程变得非常复杂。尤其是环境中有许多移动物体时，多径效应的影响，会使得RSSI信号波动幅度增大，导致定位精度产生较大的波动。

为解决RSSI定位技术的精度波动问题，Halperin D最先提出了CSI定位技术。WiFi信道状态信息能刻画各个OFDM子信道的状态，是一个更加稳定的信号指标。CSI定位技术是利用OFDM技术频率分集的特点，实现子信道状态信息的精确测量，获得更加精细的子信道信息。由于只有一部分子信道的CSI会产生波动，CSI定位技术会得到更加稳定的无线信道指纹，以提高定位精度和稳定性。由于空间环境的异构性，对CSI指纹所包含的特征进行提取是一个重要挑战。综上，现有定位方案单独使用RSSI指纹或CSI指纹(如FILA算法、ConFi算法)，都会丢失一部分指纹信息，导致定位不准确，定位误差较大。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的是提供一种基于混合指纹的定位方法及系统、设备、存储介质，有效提高定位精度。

本发明所采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种基于混合指纹的定位方法，包括以下步骤：

信息采集步骤，采集定位区域中的多个参考点的位置信息和来自无线信号发射端的混合指纹，所述混合指纹包括RSSI指纹和CSI指纹；

聚类步骤，对所述参考点进行聚类以获取多个簇；

模型训练步骤，根据簇中的参考点的混合指纹训练参考点分类模型，一个簇对应一个参考点分类模型；

待定位簇获取步骤，根据待定位点的混合指纹和所述多个簇获取所述待定位点对应的待定位簇；

参考点获取步骤，根据所述待定位点的混合指纹和所述待定位簇所对应的参考点分类模型以获取多个参考点及其置信度，所述参考点的置信度大于预设置信度；

待定位点位置获取步骤，根据所述多个参考点及其置信度、所述参考点的位置信息获取所述待定位点的位置信息。

进一步地，所述聚类步骤具体包括：

通过elbow method确定聚类的个数；

根据所述聚类的个数、所述参考点的RSSI指纹和k-means算法对参考点进行聚类以获取多个簇。