[发明专利]一种基于Wi-Fi RSS的在线协同定位及系统

权利要求书

1.一种基于Wi-Fi RSS的在线协同定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1.对于目标区域的每个子区域，将该子区域内所有采样点的RSS向量的均值作为该子区域的区域指纹，所述目标区域内存在多个Wi-Fi信号源；

S2.计算目标用户RSS向量和各子区域的区域指纹的信号距离，将信号距离最小的子区域确定为目标用户所属子区域；

S3.计算目标用户RSS向量和目标用户所属子区域的各采样点RSS向量的信号距离，将信号距离最小的K个采样点确定为目标用户位置所属候选采样点集；

S4.计算其他用户RSS向量和目标用户RSS向量的第一差向量，计算其他用户RSS向量和每个候选采样点RSS向量的第二差向量，点积两个差向量得到该候选采样点作为定位点的协同置信度，所述其他用户与目标用户同属一个子区域且同时申请定位；

S5.将目标用户距离采样点信号距离信息和候选采样点的协同置信度信息融合并映射，得到每个候选采样点作为目标用户定位点的综合置信度；

S6.根据候选采样点的综合置信度，确定目标用户的最终定位结果；

步骤S5中，对目标用户距离采样点信号距离信息D＝(d₁，…，d_k，…，d_K)和协同置信度集C_n＝(c_n1，…，c_nk，…，c_nK)分别进行标准化处理，得到标准分数：

其中，μ_d、σ_d表示D集合的平均值和标准偏差，μ_cn、σ_cn表示C_n集合的平均值和标准偏差，K为候选采样点个数，n＝2，…，N，N是在同一子区域同时发出定位请求的用户数；

第k个采样点的综合置信度的公式为：

其中，sigmoid函数用于将输入转换为(0,1)的范围。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，目标用户RSS向量f和各个子区域指纹r_s的信号距离计算公式如下：

其中，‖·‖代表距离评估运算，S为子区域总个数；

具有最小d_s的子区域即为目标用户的评估子区域，公式为：

s^*＝argmin_sd_s

其中，s^*即为目标用户定位到的子区域序号。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤S3中，在计算目标用户RSS向量和目标用户所属子区域的各采样点RSS向量的信号距离之前，进行无效信号源剔除处理：

计算每个信号源在该子区域的RSS向量样本数据中的接受率和信号平均强度若满足或满足则将该信号源识别为无效信号源并将其剔除；其中，和分别为接受率和信号平均强度的阈值。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤S3中，目标用户RSS向量和各采样点RSS向量之间的信号距离公式为：

d_k＝||f_i-r_j||

其中，‖·‖代表距离评估运算，f_i表示第i个申请定位的用户的RSS向量，i＝1，…，N；r_j表示第j个采样点RSS向量，j＝1，…，M，M是该子区域的总采样点数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，将第一RSS向量差向量δ_n和第二RSS向量差向量δ_nk分别通过下面缩放函数进行逐元素缩放，得到缩放后信号向量差和然后，计算第k个采样点的协同置信度其中，⊙代表点积。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6中，从候选采样点集中选择w_k最小的采样点，将其位置作为最终的定位结果。