[发明专利]一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法

说明书

本发明公开了一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，包括离线阶段和在线阶段，离线阶段采集阶段包括如下步骤：通过移动终端对待定位区域进行数据采集后生成相应的信号空间地图；在线定位阶段中，包括以下步骤：a、根据移动终端中惯性传感器计算出的相对位置点A；b、根据移动终端中的Wi‑Fi、i Beacon和地磁信号采用指纹法计算位置；c、在上述步骤a)和步骤b)的基础上将PDR计算出的相对位置A和Wi‑F i信号、i Beacon信号及地磁信号计算出的绝对位置B进行融合得到融合位置C。本发明其设计合理，其在不改变室内定位的精度的前提下，旨在融合无线电波及惯性传感器来进一步简化室内定位，避免基于地磁信号室内定位需大规模部署硬件，也有利于室内定位。

技术领域

本发明涉及室内定位处理技术领域，尤其涉及一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法。

背景技术

在过去三十年间以GPS为代表的全球卫星导航系统重塑了人类生活，成为现代社会的一个重要技术里程碑。基于GPS全球卫星导航系统位置的服务已经成为了生活的一部分，在商业和社交中举足轻重。尤其是移动终端及其他无线设备的普遍使用，更是直接引爆了对室内位置数据的市场需求。然而由于非视线通信问题，GPS无法在室内条件下提供可靠的位置数据。因此，室内定位技术正在成为学术研究和行业应用的热点领域。

现有的商用室内定位系统依据其所依托的定位技术一般可以分为四类，第一类以计算机视觉技术为基础的室内定位系统、第二类以无线通讯技术为基础的室内定位系统、第三类以LED可见光技术为基础的室内定位系统和第四类以地磁匹配为基础的室内定位系统。现有使用较为普通的是第四类以地磁匹配为基础的室内定位系统，对于基于地磁的室内定位系统的构建无需大规模部署硬件，且地磁信号不存在非视线通信问题，也没有无线电波的阴影效应及多路效应等的干扰，只要室内空间结构保持大体不变，地磁信号就是相对稳定的。但是，目前的基于地磁信号的室内定位算法存在以下几个问题：

第一，并非所有的室内地点都存在较强的地磁指纹特征，而地磁定位算法通常会采用深度学习技术提取地磁信号的高阶相关特征，并构建复杂的指纹算法。对于基于地磁信号的室内定位系统通常都需要部署计算能力较强的云服务器，不仅提高了室内定位系统的落地成本，而且大大增加了系统实现的复杂度；

第二，为了进一步解决地磁指纹特征不足的问题，基于地磁的室内定位算法通常都会融合其他类型的室内信号如Wi-Fi或者iBeacon信号等等。为了获得较好的定位效果，融合算法通常选用卡尔曼算法或是粒子滤波算法，这类算法建模复杂，且计算量较大，并且在室内定位系统的落地过程中，经常要根据客户及场馆的实际情况定制化设计算法，大大增加了项目落地的周期，提高了人力成本。

综上所述，对于现有的室内地磁定位技术作出改进，已经成为急切的需求。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供了一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，其设计合理，其在不改变室内定位的精度的前提下，旨在融合无线电波及惯性传感器来进一步简化室内定位，避免基于地磁信号室内定位需大规模部署硬件。

为了实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：

一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，包括离线阶段和在线阶段，

离线阶段采集阶段包括如下步骤：

1)通过移动终端对待定位区域进行数据采集：用户拿着移动终端在待定位区域内采集无线电波信号和地磁信号数据一段时间，所述无线电波信号为无Wi-Fi信号和iBeacon信号；

2)通过移动终端采集无线电波信号和地磁信号数据一段时间后生成相应的信号空间地图；

在线定位阶段中，其基于在上述离线阶段采集阶段基础之上进行的，包括以下步骤：

a、根据移动终端中惯性传感器计算出的相对位置点A；