一种基于多传感器信息的WiFi热点位置测量方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于领域，尤其涉及一种基于多传感器信息的WiFi热点位置测量方法。
【背景技术】
[0002] 基于WiFi的定位系统是当前应用最为广泛室内导航定位途径之一。通过在定位 点接收到的各WiFi热点的信号强度，就可以计算得到定位点到各热点的距离；再结合各 WiFi热点的位置（如经、炜度坐标信息），就可以通过空间后方交会的方法求得定位点的位 置。因此，精确测量WiFi热点位置是提高室内WiFi定位精度的关键。公共场合的WiFi热 点多安放在人力难以触及处，且在安放时较少记录其具体位置，也增加了精确获得WiFi热 点位置的难度。
【发明内容】
[0003] 本发明实施例的目的在于提供一种基于多传感器信息的WiFi热点位置测量方 法，以解决现有技术的问题。
[0004] 本发明实施例是这样实现的，一种基于多传感器信息的WiFi热点位置测量方法， 所述方法包括以下步骤：
[0005] 规划测量轨迹；携带多传感器装置沿所述测量轨迹运动，同步采集多传感器信息 和WiFi信号；以多传感器信息为输入参数，根据导航卡尔曼滤波算法计算多传感器装置在 所述测量轨迹上的位置；根据所述位置与采集的WiFi信号，计算各WiFi热点的位置。
[0006] 优选的，在携带多传感器装置沿所述测量轨迹运动之前，还包括：
[0007] 实施多传感器装置对各传感器误差进行初步标定，并计算设备初始姿态。
[0008] 优选的，所述对各传感器误差进行初步标定，具体包括：
[0009] 将设备水平放置静止预定时间，通过对整个静止状态下陀螺仪的输出求平均值， 计算出陀螺零偏；对加速度计的输出求平均，减去重力向量计算加速度计零偏；分别通过 陀螺角度随机游走和加速度计速度随机游走系数，以及静止时间计算得到陀螺仪和加速度 计的零偏计算精度。
[0010] 优选的，所述计算设备初始姿态，具体通过初始姿态矩阵?；：计算得到，所述初始 姿态矩阵具体为：
[0011]
[0012] 其中flP 别为导航坐标系（北-东-地向坐标系中）中比力和磁场的参考 向量，
'分别为加速度计和磁强计输出，
>
[0013] 优选的，所述根据导航卡尔曼滤波算法计算多传感器装置在所述测量轨迹上的位 置，具体包括：
[0014] 周期性的根据各传感器输出推算装置的导航信息；并使用各传感器信息对导航信 息进行修正，直至数据数据采集结束。
[0015] 优选的，所述根据所述位置与采集的WiFi信号，计算各WiFi热点的位置，具体包 括：
[0016] 分别根据各测量点上接收到的WiFi信号强度计算该测量点到各WiFi热点的距 离；结合所述各测量点位置和所述计算得到的距离，计算各WiFi热点位置。
[0017] 优选的，还包括wifi预处理，具体的：
[0018] 删除弱信号和重复信号，其中低于信号阈值的WiFi信号被作为弱信号删除；若有 连续时刻收到相同的WiFi信号，则仅保留其中最早时刻的WiFi信号。
[0019] 优选的，所述计算各WiFi热点位置，具体为：
[0020] 采用最小二乘法估计WiFi热点位置。
[0021] 优选的，在所述多传感器装置具体为手持模式时，所述导航卡尔曼滤波算法具体 为行人导航卡尔曼滤波算法，系统方程为：
[0022]
[0023] 其中下标k和k+Ι代表所走步数，？>、λ、！Ks及b分别为炜度、经度、航向角、步 长和垂向陀螺零偏；R"、ItSh分别为地球子午圈曲率半径、卯酉圈曲率半径和用户所在点 高程；步长值计算公式为s k= Af k+B+ws，其中fk= I/ (t k-tk D为走路步频，A和B为系数， 可实现采集一些导航数据通过统计计算得到。
[0024] 优选的，所述同步采集多传感器信息和WiFi信号，还包括：
[0025] 传感器信息采样率设定为20-lOOHz，WiFi信号采样率设定为1Hz。
[0026] 本发明实施例提供的一种基于多传感器信息的WiFi热点位置测量方法的有益效 果包括：本发明利用包含多种传感器（陀螺、加速度计、磁强计、GPS等）的测量装置，沿着 预先设计好的轨迹运动并连续采集传感器输出和WiFi信号值，从而利用多传感器导航信 息来计算WiFi热点的位置。
【附图说明】
[0027] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述 中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些 实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附 图获得其他的附图。
[0028] 图1是本发明实施例提供的一种基于多传感器信息的WiFi热点位置测量方法的 流程图；
[0029] 图2是本发明实施例提供的一种基于多传感器信息的WiFi热点位置测量方法的 流程图。
【具体实施方式】
[0030] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0031] 为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0032] 实施例一
[0033] 本实施例提供了一种基于多传感器信息的WiFi热点位置测量方法，如图1所示， 所述方法包括以下步骤：
[0034] 在步骤201中，规划测量轨迹。
[0035] 在具体实现中，因为测量WiFi热点位置的目的主要是用于之后的WiFi定位，所以 测量轨迹需尽可能覆盖行人在目标建筑物或区域内可能的行动范围，以保证WiFi位置求 解精度。同时，轨迹设计应尽量避免重复，以缩小测量工作量。
[0036] 在步骤202中，携带多传感器装置沿所述测量轨迹运动，同步采集多传感器信息 和WiFi信号。
[0037] 在具体实现中，可将所示多传感器装置拿在手中或是放在口袋、背包等其他部位 随人体运动，也可将装置置于其他载体（如车辆、机器人等）上随设备一起运动。所述多传 感器设备既可使用专业的多传感器测量设备完成，也可直接使用包含上述传感器的移动终 端（如智能手机、手表、眼镜等）来完成。
[0038] 在步骤203中，以多传感器信息为输入参数，根据导航卡尔曼滤波算法计算多传 感器装置在所述测量轨迹上的位置。
[0039] 可以根据携带装置的方式的不同而选用不同的多传感器组合导航算法：例如，若 装置由人体携带，则可使用行人导航算法；若装置被置于车辆，则可相应地选用车载导航算 法。
[0040] 在步骤204中，根据所述位置与采集的WiFi信号，计算各WiFi热点的位置。
[0041] 本发明利用包含多种传感器（陀螺、加速度计、磁强计、GPS等）的测量装置，沿着 预先设计好的轨迹运动并连续采集传感器输出和WiFi信号值，从而利用多传感器导航信 息来计算WiFi热点的位置。本发明可以为WiFi热点探测和定位提供一种基于多传感器信 息的WiFi热点位置测量方法高效的方案。
[0042] 结合本发明实施例，存在一种优选的方案，在携带多传感器装置沿所述测量轨迹 运动之前，还包括：
[0043] 实施多传感器装置对各传感器误差进行初步标定，并计算设备初始姿态。
[0044] 结合本发明实施例，存在一种优选的方案，所述对各传感器误差进行初步标定，具 体包括：
[0045] 将设备水平放置静止预定时间，通过对整个静止状态下陀螺仪的输出求平均值， 计算出陀螺零偏；对加速度计的输出求平均，减去重力向量计算加速度计零偏；分别通过 陀螺角度随机游走和加速度计速度随机游走系数，以及静止时间计算得到陀螺仪和加速度 计的零偏计算精度。
[0046] 结合本发明实施例，存在一种优选的方案，所述计算设备初始姿态，具体通过初始 姿态矩阵计算得到，所述初始姿态矩阵具体为： CN 105157706 A ~P 4/6 页
[0047]
[0048] 其中flP 别为导航坐标系（北-东-地向坐标系中）中比力和磁场的参考 向量，
分别为加速度计和磁强计输出
[0049] 结合本发明实施例，存在一种优选的方案，所述根据导航卡尔曼滤波算法计算多 传感器装置在所述测量轨迹上的位置，具体包括：
[0050] 周期性的根据各传感器输出推算装置的导航信息；并使用各传感器信息对导航信 息进行修正，直至数据数据采集结束。
[0051] 结合本发明实施例，存在一种优选的方案，所述根据所述位置与采集的WiFi信 号，计算各WiFi热点的位置，具体包括：
[0052] 分别根据各测量点上接收到的WiFi信号强度计算该测量点到各WiFi热点的距 离；结合所述各测量点位置和所述计算得到的距离，计算各WiFi热点位置。
[0053]