[发明专利]一种基于对数正态模型的室内定位方法

摘要

本发明公开了一种基于对数正态模型的室内定位方法，包括：定位初始阶段在定位区域中选取规格不同的AP，对定位区域等间隔划分，建立坐标系，并采集指纹信息；接着对RSSI值进行滤波处理，根据滤波后的RSSI值拟合对数正态模型对WiFi信号建模，筛选出最契合模型的AP，构建RSSI指纹库和高密度虚拟指纹库；在实时定位阶段，待定位节点在匹配RSSI指纹库的基础上，利用AP的契合度修正欧氏距离相似度，找出相似度更高的指纹点，初步确定待定位节点区域，接着二次匹配高密度虚拟指纹库进行精准定位。本发明能筛选出稳定的AP，且较好地解决了由于AP设备之间的差异造成定位精度不高的问题，也能够通过二次插值匹配，减少离线阶段指纹采集的工作量且提高定位精度。

主权项

1.一种基于对数正态模型的室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、定位初始化阶段，随机选取定位环境中多个规格不同的AP，对定位区域等间距进行网格划分，在网格点上设置指纹点，并在网格区域内随意选取互相垂直的网格线，建立直角坐标系；使用无线信号测量设备，采集每个指纹点在不同时刻接收到的多个AP发射的信号强度，然后将该指纹点的物理坐标，信号强度值、时间戳以及AP的MAC地址等信息存入后台数据库；/nS2、在每个指纹点处对不同时刻接收到的信号强度进行滤波，根据RSSI值的分布情况，选择分布概率高的区间，把此区间内RSSI值的均值作为该指纹点的特征；/nS3、把指纹点的物理坐标转换成距离AP节点之间的距离，根据距离与RSSI的关系，拟合每个AP的对数正态模型，计算AP的契合度，筛选出拟合效果好的AP；/nS4、根据筛选出的AP，用经过滤波处理后的信号强度构建RSSI指纹库，并通过拟合的对数正态模型，构建高密度虚拟指纹库；/nS5、在实时定位阶段，在待定位节点处使用无线信号测量设备接收来自不同时刻不同AP发射的信号强度，并采用与步骤S2一样的滤波方式得到待定位节点的RSSI向量，将该向量与RSSI指纹库进行匹配，计算两者AP契合度修正的欧氏距离相似度，找出相似度更高的指纹点，初步确定待定位节点的区域；/nS6、在确定的区域内，利用对数正态模型，插入虚拟指纹点，构建高密度虚拟指纹库；待定位节点的RSSI向量再次匹配高密度虚拟指纹库，把AP契合度修正的欧氏距离相似度作为权重赋予筛选出的指纹坐标，估计待定位节点的位置。/n