[发明专利]一种基于LoRa SX1280的室内定位方法

摘要

本发明公开了一种基于LoRa SX1280的室内定位方法。它包括离线指纹采集建模阶段和在线实时定位阶段。离线指纹采集建模阶段：首先是需要基于LoRa SX1280的特殊指纹特征，特殊指纹特征包含测距指纹和RSSI指纹；然后在将特殊指纹录入到指纹库时，需要对特殊指纹采用高斯滤波方法进行预处理，最后利用改进支持向量回归方法得到定位计算模型。在线实时定位阶段：先利用移动节点装置和锚点装置在室内区域采集t次，形成t组特殊指纹特征；其次对这t组特殊指纹特征采用中位数滤波方法，得到一个唯一指纹特征；最后将这个唯一指纹特征代入到所得到的计算模型中，计算得到待定位节点的位置坐标。本发明消除指纹易受干扰问题。

主权项

1.一种基于LoRa SX1280的室内定位方法，其特征在于包括离线指纹采集建模阶段和在线实时定位阶段，具体实现如下：一、离线指纹采集建模阶段，具体步骤包括：1‑1.将待定位区域进行网格划分，并利用移动节点装置和锚点装置对每个网格点区域采集基于LoRa SX1280的特殊指纹特征；所述的特殊指纹特征包含基于LoRa SX1280测距引擎模式得到的测距指纹和基于LoRa SX1280通信模式得到的接收信号强度(RSSI)指纹；将测距指纹和RSSI指纹相结合，增加特征指纹的维度；更进一步，记第i个网格点区域的中心位置坐标为Pi＝(xi，yi)，记第i个网格点区域采集到的特征指纹矩阵为对于当l＝2j‑1(奇数列)表示在第i个网格点区域处第k次采集到的来自第j个锚点装置基于通信模式获得的接收信号信号强度RSSI指纹值，当l＝2j(偶数列)表示在第i个网格点区域处第k次采集到的来自第j个锚点装置基于测距引擎模式获得的测距指纹值，其中i＝1，2...N，j＝1，2...M，l＝1，2...2M，k＝1，2...T；R_i的列数为特征指纹向量的维度2M；上面中，N为待定位区域的网格点个数，M为锚点个数，T为在每个网格点的采集次数；1‑2.针对每个网格点采集到的特殊指纹特征，采用高斯滤波法将极端数据用均值替代，然后将滤波后的特殊指纹特征及该网格点对应 的二维坐标位置一并存入指纹数据库；1‑3.将指纹数据库中的指纹作为训练集，然后利用改进的支持向量回归算法构建特殊指纹特征与该网格点对应的二维坐标之间的计算模型；二、在线实时定位阶段，具体步骤包括：2‑1.利用移动节点装置在其位置采集t次特殊指纹，形成t组特殊指纹特征；2‑2.对这t组特殊指纹特征采用中位数滤波方法，得到一个唯一指纹特征；2‑3.将这个唯一指纹特征代入到步骤1‑3所得到的计算模型中，计算得到待定位节点的位置坐标。