[发明专利]一种融合RSSI和AOA的室内定位方法

说明书

本发明公开了一种融合RSSI和AOA的室内定位方法，它涉及信息系统领域的室内定位方法。其包括以下步骤：首先，通过嵌入式系统测量WIFI提供的CSI信息并利用空间平滑技术来估计多径信号的AOA，建立测角方程；然后采用基于多尺度形态学的奇异值分解消噪算法消除RSSI中的噪声以提高测距精度，建立RSSI测距方程。最后，采用三次最小二乘算法对WIFI的测距数据和AOA测角数据进行融合确定目标位置。本发明的系统的定位精度和抗噪性能优于纯RSSI定位算法或纯AOA定位算法，融合定位算法可以克服单独采用AOA定位和单独采用RSSI定位各自的缺陷获得较好的定位跟踪效果。

技术领域

本发明涉及的是信息系统领域的室内定位方法，具体涉及一种融合RSSI和AOA的室内定位方法。

背景技术

室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。传统的单一的定位技术很难同时满足室内定位对实时性、准确性、适应性和可靠性要求的问题。

综上所述，本发明设计了一种融合RSSI和AOA的室内定位方法。

发明内容

针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种融合RSSI和AOA的室内定位方法，可以克服单独采用RSSI定位和单独采用AOA定位各自的缺陷获得较好的定位跟踪效果。通过基于多尺度形态学的奇异值分解消噪方法减小RSSI测量噪声对于测量值的影响，提高了环境的适应程度。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种融合RSSI和AOA的室内定位方法，包括以下步骤：

1、基于WIFI的AOA估计，通过嵌入式系统测量WIFI提供的CSI信息并利用空间平滑技术来估计室内目标的多径信号AOA，然后建立测角方程；

2、RSSI数据处理：基于多尺度形态学的奇异值分解进行RSSI数据消噪。

3、蓝牙测距和PDR测角融合定位。

作为优选，所述的步骤2的具体方法如下：首先，在奇异值分解降噪原理上，通过循环矩阵法对矩阵重构；其次，在MMRR奇异值比法基础上，采用相邻特征极值的比值为目标函数，估计有效阶数，确定奇异值有效数进而还原信号达到消噪的目的。

作为优选，所述的步骤3的具体方法为：首先利用CSI信息来估计室内目标的多径信号AOA建立测角方程；采用基于多尺度形态学的奇异值分解消噪方法消除RSSI中的噪声以提高测距精度，然后建立RSSI测距方程；最后结合AOA测角方程与RSSI测距方程进行数据融合。

本发明具有以下有益效果：

1、精度和稳定性的提高：采用本发明所述方法可以在一定程度上消除了室内复杂环境造成的测距误差的影响，可以有效的适应噪声的变化。获得更高的定位精度。融合定位算法可以克服单独采用RSSI定位和单独采用AOA定位各自的缺陷获得较好的定位跟踪效果。

2、环境的适应性：传统的室内定位方法，具有精度低和稳定性不足的问题，本案中通过基于多尺度形态学的奇异值分解消噪方法减小RSSI测量噪声对于测量值的影响，提高了环境的适应程度。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；

图1为本发明基于RSSI和AOA数据融合的室内定位算法流程图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

参照图1，本具体实施方式采用以下技术方案：一种融合RSSI和AOA的室内定位方法，包括以下步骤：