[发明专利]一种基于信号指纹库的室内定位方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于信号指纹库的室内定位方法，其特征在于，包括：

采集室内各参考点的位置参数信息，构建信号指纹库；

利用加权K近邻算法结合所述信号指纹库中的各所述参考点的位置参数信息进行匹配计算，得出目标对象所在位置的估计位置坐标；

利用PDR定位技术结合所述估计位置坐标计算出所述目标对象的估计步长和估计航向角；

利用自适应半径的萤火虫粒子滤波算法修正所述估计步长和所述估计航向角，得到更新步长和更新航向角；

将所述估计位置坐标、所述更新步长和所述更新航向角进行融合，得到所述目标对象的目标位置坐标；

所述利用加权K近邻算法结合所述信号指纹库中的各所述参考点的位置参数信息进行匹配计算，得出目标对象所在位置的估计位置坐标的过程，具体包括：

在确定出所述目标对象所在位置时，依次从所述信号指纹库中选取目标参考点；

将所述目标对象所在位置的所有无线接入点分别与所述目标参考点中的各无线接入点进行匹配，当所述目标对象所在位置的无线接入点与所述目标参考点的无线接入点相同时，将匹配项数自增1，得出目标匹配参数；

当所述目标对象所在位置的MAC地址与所述目标参考点的MAC地址相同时，利用所述目标匹配参数计算所述目标对象所在位置与所述目标参考点的RSSI值的均方差；

分别计算出所述信号指纹库中的所有参考点分别对应的均方差，并获取K个均方差最小的参考点做加权处理，得出所述目标对象所在位置的所述估计位置坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用PDR定位技术结合所述估计位置坐标计算出所述目标对象的估计步长和估计航向角的过程，具体包括：

获取所述目标对象行走过程中的步行数据，并根据预设判断规则排除无效步；

利用非线性步长估计模型计算所述目标对象的所述估计步长；

利用扩展卡尔曼滤波算法结合加速度计、陀螺仪和磁力计分别获取的数据计算出所述目标对象的所述估计航向角。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自适应半径的萤火虫粒子滤波算法修正所述估计步长和所述估计航向角，得到更新步长和更新航向角的过程，具体包括：

根据自适应半径的萤火虫粒子滤波算法计算粒子权重；

利用所述粒子权重修正所述估计步长和所述估计航向角，得到所述更新步长和所述更新航向角。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集室内各参考点的位置参数信息，构建信号指纹库的过程，具体包括：

采集室内各所述参考点的四个朝向的RSSI值、MAC地址以及对应的位置坐标，根据各朝向构建对应的朝向指纹库；

将四个所述朝向指纹库合并训练，得到所述信号指纹库；

对应的，所述在确定出所述目标对象所在位置时，依次从所述信号指纹库中选取目标参考点的过程，具体包括：

在确定出所述目标对象所在位置时，根据所述目标对象的目标朝向确定出对应的目标朝向指纹库，并依次从所述目标朝向指纹库中选取所述目标参考点。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述估计位置坐标、所述更新步长和所述更新航向角进行融合，得到所述目标对象的目标位置坐标的过程，具体为：

根据无迹卡尔曼滤波将所述估计位置坐标、所述更新步长和所述更新航向角进行融合，得到所述目标对象的所述目标位置坐标。