[发明专利]一种基于八阵图的AP选取定位方法、装置及智能设备

说明书

本发明公开了一种基于八阵图的AP选取定位方法、装置及智能设备，所述方法包括：在室内环境中选取若干校准点和若干测试点；对于各校准点分别提取位置指纹，得到位置指纹数据库；根据选取的校准点和测试点间，计算定位区域AP的衰减方向，包括采用KNN算法筛选出距离测试点距离最近的若干校准点，采用K‑means算法对RSSI值聚类，将这K个邻近参考点聚成两类，由这两个聚类的坐标中心来计算AP的衰减方向；采用基于八阵图的方向间隔标准选取衰减方向组合最优的四个AP；选择这四个AP计算该测试点的估计位置。本发明具有更好的定位精度和抗干扰性。

技术领域

本发明涉及定位技术领域，尤其涉及的是一种基于八阵图的AP选取定位方法、装置、智能设备及存储介质。

背景技术

AP(Access Point)：即无线接入点，它用于无线网络的无线交换机，也是无线网络的核心。无线AP是移动计算机用户进入有线网络的接入点，主要用于宽带家庭、大楼内部以及园区内部，可以覆盖几十米至上百米。

为了降低智能手机定位的能耗，提出了AP选取算法。Youssef M等人提出了基于最大均值(Max Mean)的算法，选择RSSI平均值最大的数个AP 用于在线定位。Chen Y等人提出了基于位置信息增益的AP选取算法，选择最具位置辨别力的AP。

但是，AP(无线接入点)位置识别能力高并不一定代表该AP的RSSI (ReceivedSignal Strength Indication接收的信号强度指示)质量高； RSSI质量差的AP，由于信号微弱而更不稳定，可能会导致更多的位置差异。 Fang S等人提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis，PCA) 的AP选取算法，通过对RSSI(接收的信号强度指示)进行主成分变换得到多个主成分(Principal Component，PC)，每个PC(主成分)可以看作是多个AP组合的结果，然后选取一定数量的PC(主成分)用于在线定位。但是，在Wi-FiRSSI非视距传播和多径干扰严重的室内场景中，RSSI信号很可能无法形成主成分。Zhang W等人在基于主梯度方向的算法中，估计了每个AP的主梯度衰减方向，这是一个有趣的尝试。然而，在无线信号经过反射、折射或衍射后，AP的传播方向会发生改变。因此，同一个AP在不同区域的衰减方向是不同的，定位小区域的AP衰减方向比主梯度方向更有实用价值。

发明人发现现有技术中存在AP选取定位精度不高，抗干扰性不好，通用性不强的问题。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于八阵图的AP选取定位方法、装置、智能设备及存储介质，本发明实施例的AP选取定位精度高，抗干扰性能力强，并且通用性强。

本发明解决问题所采用的技术方案如下：

一种基于八阵图的AP选取定位方法，其中，所述方法包括：

在室内环境中选取若干校准点和若干测试点；

对于各校准点分别提取位置指纹，得到位置指纹数据库；

根据选取的校准点和测试点间，计算定位区域AP的衰减方向；

采用基于八阵图的方向间隔标准选取衰减方向组合最优的四个AP；

根据筛选的四个AP，计算测试点的估计位置。

所述的基于八阵图的AP选取定位方法，其中，所述在室内环境中选取若干校准点和若干测试点的步骤包括：

在室内环境中选取若干校准点，采集校准点处的接收信号强度指示数据，作为校准点数据；

随机选取若干测试点，采集测试点处的接收信号强度指示数据，作为测试点数据。