基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供了一種基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法，包括了基于多種型號(hào)設(shè)備的指紋采集以及基于核密度估計(jì)（Kernel?Density?Estimate）的指紋提取方法。通過(guò)利用多種不同型號(hào)的設(shè)備采集得到特定位置的WLAN熱點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度值序列，同時(shí)利用其核密度估計(jì)的方法獲取得到的最佳接收指紋具有更加穩(wěn)定的方差，更進(jìn)一步地能夠克服多種不同型號(hào)的設(shè)備協(xié)同采集指紋的不確定性，并且獲得了更高的定位精度。同時(shí)，該新型定位指紋采集提取方法大大降低了定位指紋庫(kù)的建立維護(hù)成本，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了多種不同型號(hào)的設(shè)備共用同一套室內(nèi)定位指紋庫(kù)和室內(nèi)定位系統(tǒng)并保證了室內(nèi)定位系統(tǒng)的精度及穩(wěn)定性。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法，具體是一種基于室內(nèi)無(wú)線(xiàn)系統(tǒng)的定位指紋的采集以及提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的普及、云計(jì)算、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展，基于位置的服務(wù)(Location Based Service, LBS)受到越來(lái)越多的關(guān)注,在醫(yī)療保健、緊急救助、個(gè)性化信息傳遞等領(lǐng)域顯示出巨大的活力。得益于現(xiàn)在智能終端的飛速發(fā)展，以及WLAN技術(shù)的廣泛使用，基于W1-Fi的室內(nèi)定位技術(shù)因?yàn)槠淠軌蛑苯油ㄟ^(guò)智能終端獲取信號(hào)強(qiáng)度(ReceivedSignal Strength，RSS)，利用信號(hào)強(qiáng)度能夠以純軟件應(yīng)用的開(kāi)發(fā)方式實(shí)現(xiàn)定位，具有定位系統(tǒng)成本低，開(kāi)發(fā)方便，同時(shí)能夠提供較高定位精度等優(yōu)點(diǎn)，成為近年來(lái)普適計(jì)算和位置感知領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。WLAN熱點(diǎn)服務(wù)的高覆蓋率是保證精確室內(nèi)外無(wú)縫定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可能，這一點(diǎn)正好契合智慧城市無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)全覆蓋的需求，同時(shí)大型的超市，賣(mài)場(chǎng)WLAN熱點(diǎn)的覆蓋率也正在逐步上升。一個(gè)無(wú)線(xiàn)設(shè)備可以同時(shí)獲得多個(gè)無(wú)線(xiàn)熱點(diǎn)的MAC值和RSS值。我們通常將某一地理位置所接收到的多個(gè)AP (無(wú)線(xiàn)接入點(diǎn)，Access Point)的MAC地址以及其對(duì)應(yīng)的RSS值作為具體位置的特征存儲(chǔ)為指紋庫(kù)。然而，無(wú)線(xiàn)信號(hào)在室內(nèi)環(huán)境的傳播受到多種因素的干擾，同時(shí)AP的位置以及其發(fā)射功率也有一定的不穩(wěn)定因素，再加上作為接收機(jī)端的移動(dòng)設(shè)備硬件電路以及其針對(duì)RSS的量化標(biāo)準(zhǔn)和精確度也不盡相同。使得以RSS作為室內(nèi)定位指紋庫(kù)進(jìn)行匹配定位的方法無(wú)法得到普及和推廣。
[0003]經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)ernando Seco和Christian Plagemann于2010年在 International Conference On Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)發(fā) 表 了 “Improving RFID-based indoor positioning accuracy using gaussianprocesses” (2010年室內(nèi)定位和室內(nèi)導(dǎo)航的國(guó)際會(huì)議，《利用高斯過(guò)程提高基于RFID的室內(nèi)定位精度》)，提出了利用高斯最大似然估計(jì)RSS值的算法，這種算法考慮了室內(nèi)無(wú)線(xiàn)信道的多徑影響，并使用貝葉斯估計(jì)的方法處理采集得到的RSS序列，使得基于RSS的新型指紋更加穩(wěn)定。但Fernando Sec等人提出的這種方法存在缺點(diǎn)，具體為:定位的指紋只能適合單一型號(hào)的設(shè)備，不同型號(hào)的設(shè)備用此方法進(jìn)行定位將會(huì)很低的精度，指紋庫(kù)的建立也因此存在很大的難度。這些缺點(diǎn)是這種方法在室內(nèi)定位實(shí)現(xiàn)上的主要瓶頸。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出了一種基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法，包括了基于多種型號(hào)設(shè)備的指紋采集以及基于核密度估計(jì)(KernelDensityEstimate)的指紋提取方法。采用此方法來(lái)建立指紋庫(kù)，克服了 RSS在室內(nèi)環(huán)境中的不穩(wěn)定以及多種不同型號(hào)的設(shè)備采集RSS值的不穩(wěn)定的缺點(diǎn)，使得該新型指紋應(yīng)用到實(shí)際的定位系統(tǒng)變?yōu)榭赡堋?br> [0005]根據(jù)本發(fā)明提供的基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法，包括如下步驟:
[0006]步驟A:指紋信息的采集，具體為，采集多個(gè)不同的用戶(hù)在不同的時(shí)間位置手持多種型號(hào)的設(shè)備采集掃描到的所有WLAN熱點(diǎn)的接收信號(hào)強(qiáng)度值(receivedsignalstrength, RSS)；
[0007]步驟B:指紋信息的提取，具體為，將各個(gè)不同位置上采集到的不同WLAN熱點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度值序列通過(guò)核密度估計(jì)的方法計(jì)算得到最佳接收指紋；
[0008]步驟C:指紋庫(kù)的建立與更新，具體為，根據(jù)步驟B中計(jì)算獲得的各個(gè)不同位置上的最佳接收指紋建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)在有新的指紋信息更新的時(shí)候，更新指紋庫(kù)中的指紋信息。
[0009]優(yōu)選地，所述的步驟A包括如下步驟:
[0010]步驟Al:在 L 個(gè)不同的位置(Loc_l, Loc_2, Loc_3,...，Loc_L), U 個(gè)用戶(hù) User(User_l, User_2, User_3,…，User_U)在不同的時(shí)間和位置手持移動(dòng)設(shè)備米集各自所在位置上掃描得到的所有WLAN熱點(diǎn)AP的信號(hào)強(qiáng)度值RSS ;用戶(hù)手持設(shè)備總共有D種型號(hào)的設(shè)備(Device_l, Device_2, Device_3,..., Device_D)；
[0011]步驟A2:經(jīng)過(guò)足夠長(zhǎng)時(shí)間的指紋信息采集，并根據(jù)L個(gè)采集的位置Loc(Loc_l, Loc_2, Loc_3,…，Loc_L)記錄米集的信息；其中，在位置Loc_l處，有U_1個(gè)用
戶(hù)采集過(guò)數(shù)據(jù)，則有& = —I，每個(gè)用戶(hù)采集了 Num次，能掃描到K_1個(gè)WLAN熱點(diǎn)


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【權(quán)利要求】
1.一種基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟A:指紋信息的采集，具體為，采集多個(gè)不同的用戶(hù)在不同的時(shí)間位置手持多種型號(hào)的設(shè)備采集掃描到的所有WLAN熱點(diǎn)的接收信號(hào)強(qiáng)度值； 步驟B:指紋信息的提取，具體為，將各個(gè)不同位置上采集到的不同WLAN熱點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度值序列通過(guò)核密度估計(jì)的方法計(jì)算得到最佳接收指紋； 步驟C:指紋庫(kù)的建立與更新，具體為，根據(jù)步驟B中計(jì)算獲得的各個(gè)不同位置上的最佳接收指紋建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)在有新的指紋信息更新的時(shí)候，更新指紋庫(kù)中的指紋信肩、O
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法，其特征在于，所述的步驟A包括如下步驟: 步驟 Al:在 L 個(gè)不同的位置(Loc_l,Loc_2, Loc_3,..., Loc_L),U 個(gè)用戶(hù) User (User_l,User_2, User_3,…，User_U)在不同的時(shí)間和位置手持移動(dòng)設(shè)備采集各自所在位置上掃描得到的所有WLAN熱點(diǎn)AP的信號(hào)強(qiáng)度值RSS;用戶(hù)手持設(shè)備總共有D種型號(hào)的設(shè)備(Device_l, Device_2, Device_3,…，Device_D)； 步驟A2:經(jīng)過(guò)足夠長(zhǎng)時(shí)間的指紋信息采集，并根據(jù)L個(gè)采集的位置Loc (Loc_l,Loc_2, Loc_3,…，Loc_L)記錄采集的信息；其中，在位置Loc_l處，有U_1個(gè)用戶(hù)采集過(guò)數(shù)據(jù)，則有U = Ic7-<，每個(gè)用戶(hù)采集了 Num次，能掃描到K_1個(gè)WLAN熱點(diǎn)


/-1AP (API, AP2, AP3,…，AP (K_l))，并且通過(guò)記錄得到每次采集得到的AP的信號(hào)強(qiáng)度值得到每個(gè) AP 的 RSS 序列 AP (K_l): {RSS_1, RSS_2, RSS_3......，RSS_KK_1}。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法，其特征在于，所述的步驟B包括如下步驟: 步驟B1:根據(jù)L個(gè)采集的位置Loc中每個(gè)采集位置上掃描采集到的每個(gè)AP的信號(hào)強(qiáng)度值序列計(jì)算核密度估計(jì)的概率密度分布；其中，AP序列為(AP_i，i=l,2, 3，…，K_l)，AP_i的RSS序列為0= (RSS_1, RSS_2,…，RSS_n)，n=Num*U_l ;計(jì)算得到的核密度估計(jì)概率密度分
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于核密度估計(jì)的新型定位指紋采集提取方法，其特征在于，所述的步驟C包括如下步驟: 步驟Cl:建立指紋庫(kù)，根據(jù)步驟B中獲得的最佳接收指紋值f建立指紋庫(kù)，包括Loc中的每個(gè)位置，在每個(gè)位置上掃描到的WLAN熱點(diǎn)AP序列:(AP_i，i=l, 2，3，…，K_l)和對(duì)應(yīng)的最佳接收指紋值:(f_i，i=l, 2，3，…，K_l)； 步驟C2:更新指紋庫(kù)，當(dāng)有新的用戶(hù)采集某個(gè)位置的指紋信息的時(shí)候，重復(fù)步驟Α、B,并更新指紋庫(kù)中Loc的集合以及對(duì)應(yīng)的WL`AN熱點(diǎn)AP序列和對(duì)應(yīng)的最佳接收指紋值。
【文檔編號(hào)】H04W64/00GK103634901SQ201310542856
【公開(kāi)日】2014年3月12日 申請(qǐng)日期:2013年11月5日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月5日
【發(fā)明者】王帆, 黃正勇, 夏俊, 俞暉, 楊震 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)