[发明专利]一种专用于建筑工程施工现场的无线通信组网及定位方法有效

专利信息
申请号: 201910939424.7 申请日: 2019-09-30
公开(公告)号: CN110677828B 公开(公告)日: 2021-08-13
发明(设计)人: 徐晓虎;许开立;孙恩吉;鞠欣亮;范玉峰 申请(专利权)人: 东北大学
主分类号: H04W4/30 分类号: H04W4/30;H04W4/33;H04W4/80;H04W16/18;H04W64/00;G01S11/06
代理公司: 沈阳杰克知识产权代理有限公司 21207 代理人: 罗莹
地址: 110819 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 专用 建筑工程 施工现场 无线通信 组网 定位 方法
【权利要求书】:

1.一种建筑工程施工现场的无线通信组网及定位方法,其特征在于,步骤如下:

(1)组网定位系统:定位系统场景包括施工现场,分为室外场景和室内场景;所述的室外场景由多栋在建建筑、多个Lora基站、多个佩戴定位终端的施工人员和一个Lora网关构成;所述的室内场景由位于建筑物内部的多个iBeacon射频发射器和多个佩戴定位终端的施工人员构成,定位终端具备通过无线蓝牙接口,按照蓝牙协议接收邻近的多个iBeacon射频发射器发射的蓝牙广播信息,并通过与终端连接的Lora基站将采集的蓝牙广播信息传输到Lora网关,进而进行室内空间定位;Lora网关对外通过有线或者无线方式与定位服务平台连接,实现数据处理及定位运算;定位服务平台部署在在建施工现场的安全防护监控中心,由定位服务软件与运算服务器构成,实现现场施工人员位置监控;

(2)无线网络组网:

(2.1)室内iBeacon标签就近接入由施工人员携带的定位终端,连接方式为无线传输,通信距离为10-30米;

(2.2)由施工人员携带的定位终端通过Lora无线接入模块,动态无线接入临近的Lora基站,通信距离为3-10公里;

(2.3)Lora基站与Lora网关网络连接方式为星形组网方式,即现场所有Lora基站都接入现场唯一的Lora网关;

(2.4)Lora网关通过有线或者无线方式接入定位服务平台;

(3)室内外人员定位;包括(3.1)离线定位和(3.2)在线定位;

所述的(3.1)离线定位包括数据采集、数据滤波、数据分组、定位模型训练和定位模型输出;

(3.2)在线定位数据采集、数据滤波、输入定位模型运算、输出定位坐标;

所述的(3.1)离线定位的具体过程如下:

(3.1.1)数据采集:指纹采集以建筑工程施工现场为单位,室内外指纹特征由Lora射频RSSI、iBeacon射频RSSI、iBeacon距离参考、楼号和楼层构成;当处于室外时,Lora射频在特征库中所占特征比重较高,处于室内时,iBeacon射频在特征库中所占特征比重较高,处于室内外过渡区域时,Lora和iBeacon射频在特征库中所占特征均等;在室内外设定若干参考点RP,标记RP的物理坐标、所在楼号和所在楼层;施工人员携带定位终端到达参考点位正常进行生产作业,根据室内、室外拨动拨码开关,自动记录所在点位的指纹数据,实时上传到定位服务平台;数据采集的过程需分多次、多个时间段进行收集;

(3.1.2)数据滤波:针对Lora和iBeacon射频RSSI进行滤波,滤波的目的是消除不同时间Lora和iBeacon射频在时间域上的变化对定位结果的干扰;

滤波模型如下:

上式中,代表滤波后的RSSI值,代表滤波前的RSSI值,分表代表射频的最大、最小值;

(3.1.3)数据分组

采集的数据按照建筑工程施工现场的建筑号进行大分组,将室外采集的数据也按照建筑数量均分到大分组中,如下:

然后每一个按照4:1的比例进行再分组,分为训练数据和验证数据,如下,,用于后续的定位模型训练;

(3.1.4)定位模型训练

模型训练应用的是集成融合方法,思路是按照建筑工程施工现场中不同的建筑进行单独训练,然后再将多个单独训练后的模型进行融合训练,最终生成整个建筑工程施工现场的室内外的训练模型;模型输入为:FingerprintData指纹;

模型输出为:设定坐标原点,保证建筑工程施工现场所有坐标都位于正数坐标系,由于我们已知所有RP的坐标,因此模型的输出我们定义为距离坐标原点的距离;具体过程为:

(步骤1)输入FingerprintData指纹;

(步骤2)初始化权重B(1);

(步骤3)抽取验证数据;

(步骤4)初始化训练学习误差e1和更新权重w1,将第二步中抽取的训练数据和验证数据输入Building-1定位模型1进行训练,记录训练后的更新权重w1;

(步骤5)根据上一步输出的更新权重w(i),更新权重B(i+1),抽取下一个建筑的训练数据 和验证数据;

(步骤6)初始化训练学习误差e(i+1)和更新权重w(i+1),将上一步中抽取的训练数据和验证数据输入Building-i定位模型i进行训练,记录训练后的更新权重w(i+1);

(步骤7)重复第步骤5、6,直到i = n;

(步骤8)融合Building-1、Building-2、Building-3……,Building-n,生成整个建筑工程施工现场的室内外的训练模型;

(3.1.5)定位模型输出

经过上述训练,得到一个建筑工程施工现场的定位输出模型,模型的输入为采集的由Lora射频RSSI、iBeacon射频RSSI、iBeacon距离参考构成的待定位点指纹,模型的输出为待定位点距离原点的距离;得到这个距离后,找到距离待定位点最近的3个RP,应用三角形质心算法,预测出待定位点的物理坐标。

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