[发明专利]基于自适应周期性粒子滤波的多源融合室内定位系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应周期性粒子滤波的多源融合室内定位系统及方法，该方法包括：步骤1：在室内环境中铺设蓝牙beacon信标，通过移动终端接收来自三个以上蓝牙beacon信标的广播，将接收到的蓝牙beacon信标ID及对应的信号值强度RSSI上传至服务器端；步骤2：获取移动终端内置传感器数值，确定步进、行走方向以及步长，在移动终端本地进行行人航位推算PDR定位；步骤3：根据接收到的信号值强度RSSI，通过信号强度衰减模型转换为距离，以此进行三边定位；融合RSSI定位结果和PDR定位结果，构建自适应周期性粒子滤波多源融合模型，得到最终定位结果，将其发送给移动终端。本发明自适应周期性粒子滤波融合后的定位结果精度更高，相较于传统粒子滤波，降低了融合时延。

技术领域

本发明涉及物联网应用领域，尤其涉及一种基于自适应周期性粒子滤波的多源融合室内定位系统及方法。

背景技术

由于传统的定位信号源GPS在室内环境下无法使用，因此室内定位需要寻求其他的定位源。现阶段可用于室内定位的信号源有WiFi、蓝牙、红外线、超带宽、超声波、RFID等。由于室内环境错综复杂且多变，会导致定位信号的非视距传播、多径效应、阴影衰落等诸多问题。因此，在实现高精度室内定位方面存在诸多困难，通过单一定位源进行室内定位存在环境局限性以及精度不高等问题。通过多源融合的方法，可以丰富定位信息，提供高精度高可靠的室内定位结果。与此同时，在实际应用中，定位信息往往要求有较高的实时性，特别是在实时导航的场景下。这使得定位时延成为精度以外的另一个室内定位系统性能的关键评估指标。

通常，定位精度与时延是两个相互制约的指标。多源融合虽然提高了定位精度，但复数定位源信息的采集，以及对采集数据进行加工融合，无疑会增加定位时延。以粒子滤波融合为例，其通过大量粒子采样来还原实际场景下的概率分布，可以应对非高斯误差分布以及非线性系统状态模型，因而在复杂的室内环境下也能保证定位精度。但大量的粒子采样增加了系统的定位时延，使得基于传统粒子滤波融合的室内定位系统难以满足实时定位需求。

目前，基于多源融合的室内定位算法研究已经在定位精度方面取得了显著突破。但诸多高精度室内定位算法均是以牺牲时延为代价，这使得这些室内定位算法难以用于对实时性要求较高的室内定位场景。如何在保障精度的前提下，尽可能降低多源融合室内定位算法的时延是一个值得探究的问题。因此，研究精度与时延权衡优化的改良粒子滤波多源融合室内定位方法是非常重要的。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于自适应周期性粒子滤波的多源融合室内定位系统及方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于自适应周期性粒子滤波的多源融合室内定位系统，该系统包括：数据源、移动终端和服务器端；其中：

数据源，包括蓝牙beacon信标和移动终端内置传感器；在室内环境中规划并铺设蓝牙beacon信标，通过移动终端接收来自三个以上蓝牙beacon信标的广播，将接收到的蓝牙beacon信标ID及对应的信号值强度RSSI上传至服务器端；

移动终端，通过获取移动终端内置传感器数值，确定步进、行走方向以及步长，在移动终端本地进行行人航位推算PDR定位；

服务器端，用于根据接收到的信号值强度RSSI，通过信号强度衰减模型转换为距离，以此进行三边定位；融合RSSI定位结果和PDR定位结果，构建自适应周期性粒子滤波多源融合模型，得到最终定位结果，将其发送给移动终端。

进一步地，本发明的所述移动终端内置传感器包括：陀螺仪、加速度计、地磁传感器。

本发明提供一种基于自适应周期性粒子滤波的多源融合室内定位方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：构建蓝牙RSSI三边定位模型：