[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
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 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
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 | ||
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。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东北大学,未经东北大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910939424.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。