乘法计算出距各信 号源距离与步骤6-2所得距离列表偏差最小位置坐标，记为最小距离偏差坐标；
[0037]步骤8-2:获得当前位置坐标:将步骤7-2所得最小距离偏差坐标作为当前位置坐 标。
[003引A类数据：
[0039] 假设选取的信号量化指标为信号强度RSSI、信号强度60s时间内采样均方差〇(也 可W为其它信号量化指标），第i处采样点坐标为^1，71)，1= 1，一，11，第1处采样点杂波信号 数量为m;记第i处采样点杂波信号矩阵为Ai(3，m)，则采样点i处第k个信号的量化值向量即 为矩阵Ai的第k行向量ai,k:
[0040] ai'k=(MACk，RSSIk，〇k)i(k=l，...，m) (1)
[0041 ] A类数据结构如下表所示。
[0042]
[0044] B类数据
[0045] 假设选取的信号源量化指标为福射强度RSSI0、福射强度60s时间内采样均方差〇〇 (也可W为其它信号量化指标），第i处信号源坐标为（別,1，7。,1)，1 =心''，11，11为信号源总 数;记信号源信息矩阵为B(3，n)，则第i处信号源信息向量即为矩阵B的第i行向量bi:
[0046] bi=(MACi，RSSI0i，〇〇'i，x〇'i，y〇'i)(i=l，...，n) (2)
[0047] B类数据结构如下表所示：
[004引
[0049] 方法一具体实施步骤:（见图2中方法一）
[0050]本步骤为对方法一步骤5-1至步骤8-1具体实施方法的详细描述。
[0051] 1.记当前目标位置(xp，yp)，将移动终端接收到的当前位置空间杂波信号列表按照 信号强度由大到小排序生成矩阵P，接收到的杂波信号数为m。
[0052] 则第k个杂波信号：
[0化3]
[0054] 其中:MACk为第k个信号的MAC地址；
[0055] RSSIk为第k个信号的信号强度；
[0056] 2.读取关联数据库中A类数据，按照式（1)格式生成第i个采样点杂波信息矩阵Ai (3，L)，其中L为第i个采样点杂波信号总数；
[0057] 3.记MAC地址层重合度为RM，计算当前位置空间杂波矩阵P中第k个信号的MAC地址 层重合度RMk:
[0化引
[0059] 其中，MACi.j为第i处采集点L个杂波信号中第j个信号的MAC地址；
[0060] 4.记RSSI信号强度层重合度为RR，计算当前位置空间杂波矩阵P中第k个信号的 RSSI信号强度层重合度RRk:
[0064] 计算式(5)中，RSSIk为当前位置空间杂波矩阵P中第k个信号的强度值；
[0065] RSSIy为第i处采集点L个杂波信号中第j个信号的强度值；
[0066] 5.计算当前位置空间杂波矩阵P与数据库与第i个采样点杂波信息矩阵Ai(3，L)的 分层相似度RPAi，由下式计算可得。
[0067]
[006引6.选取分层相似度RPAi最大的3个采样点，按照相似度由大到小顺序存入相似点 坐标矩阵PC(2,3)。即
[0069]
[0070] 7.计算相似点坐标矩阵PC中3组坐标的欧氏空间平均值，作为当前位置坐标(Xp， yp)〇
[0071] W分层相似度RPAi最大的采样点坐标Umax,l，ymax,l)为基准点，首先用式(8)计算3 组相似点坐标的权重系数(，92，03):
[0074] 根据(8)所得结果，用下式计算当前位置坐标(xp，yp)。
[0075]
[0076] 方法二具体实施步骤:（见图2中方法二）
[0077] 本步骤为对方法二步骤5-2至步骤8-2之具体实施方法的详细描述。
[0078] 1.记当前目标位置(xp，yp)，将移动终端接收到的当前位置空间杂波信号列表按照 信号强度由大到小排序生成矩阵P，接收到的杂波信号数为m。
[0079] 则第k个杂波信号：
[0080]
[0081 ] 其中:MACk为第k个信号的MAC地址；
[0082] RSSIk为第k个信号的信号强度；
[0083] 2.读取关联数据库中B类数据:按照式(2)格式，读取杂波信号源信息矩阵B(3，n) 中（η为杂波信号源总数），MAC地址与当前位置空间杂波信号矩阵P中ΜΑ化相同的信号源数 据，将矩阵Ρ扩充为mX6矩阵民
[0084]
[0085] 其中pk为矩阵P行向量，bk为杂波信号源中MAC地址与pk信号MAC地址相同的矩阵B 行向量。
[0086] 3.使用无线信号空间传播衰减公式，计算当前位置与各杂波信号源之间的距离。 矩阵P中第k个信号源与当前位置的距离化由下式计算：
[0087]
[0088] 其中，fk为第k个信号源的信号频率，单位为MHz;
[0089] 4.用最小二乘法计算出距各信号源距离与式（11)所得距离列表偏差最小位置坐 标，即为最小距离偏差坐标，将该坐标作为当前目标位置坐标(xp，yp)的近似值。
[0090] 当前目标点与各杂波信号源距离等式为：
[0091]
[0092] 从上式第一行起，分别减去最后一行，并整理得：
[0093]
[0100] 式(14)所得结果近似作为当前位置坐标(xp，yp)。
[0101] 尽管上述图文已经描述了本发明的优选实施例的说明，但本领域内的技术人员一 旦得知了本创造性地概念，则可W对运些实施例做另外的变更和修改，所W，所附的权力要 求意欲解释为包括优选实施例W及落入本发明范围的所有变更。显然，本领域的技术人员 可W对本发明进行各种修改和变型而不脱离本发明的思想和范围，运样，尚若对本发明的 运些修改和变形属于本发明权力要求及其等同技术范围之内，则本发明意图包含运些改动 和变形在内。
【主权项】
1. 基于空间杂波信号的室内定位方法，由定位点空间杂波信号、空间杂波信号与位置 信息关联数据库、室内定位解算模块、移动终端组成，其特征在于:所述的空间杂波信号为 用户处于当前位置时，智能手机及其他移动终端能接收到现有的可量化信号，由现有的GPS 信号、运营商3G/4G/5G信号、wifi信号、蓝牙信号、地磁信号的单一信号或多种信号组合;所 述的空间杂波信号与位置信息关联数据库由室内空间位置坐标、室内空间布局及路径信 息、室内空间杂波信号分布信息或空间杂波信号源位置及辐射强度信息组成，空间杂波信 号与位置信息关联数据库存储有初始预置数据，也可具备数据学习能力随着存储数据量的 提升改善数据精准度和信息量;所述的室内定位解算模块安装在移动终端，用于接收当前 空间杂波信号，从中过滤出定位点空间杂波信号，利用定位点空间杂波信号与数据库信息 对比，室内定位解算模块分析计算出当前用户室内位置坐标;所述的移动终端设置有室内 定位解算模块和接收当前空间杂波信号功能，也能同时存放定位点空间杂波信号与位置信 息关联数据库，能更新数据库信息。2.如权利要求1所述的基于空间杂波信号的室内定位方法，其特征在于:所述的空间杂 波信号与位置信息关联数据库能存放在单独服务器中，也能存放在移动终端中，供室内定 位解算模块访问。3.如权利要求1所述的基于空间杂波信号的室内定位方法，其特征在于:所述的室内定 位解算模块，能作为独立的智能移动终端程序形式，也能做为多种智能移动终端程序的功 能模块形式。4.如权利要求1所述的基于空间杂波信号的室内定位方法，其特征在于:所述的室内定 位解算模块同样适用于布设信标设备的室内定位方法。5.如权利要求1所述的基于空间杂波信号的室内定位方法，其特征在于:所述的定位点 空间杂波信号为杂波信号的多种可量化特征，不局限于信号强度。
【专利摘要】基于空间杂波信号的室内定位方法，由定位点空间杂波信号、空间杂波信号与位置信息关联数据库、室内定位解算模块、移动终端组成，其特征在于：所述的空间杂波信号为用户处于当前位置时，智能手机及其他移动终端能接收到现有的可量化信号；所述的空间杂波信号与位置信息关联数据库由室内空间位置坐标、室内空间布局及路径信息、室内空间杂波信号分布信息或空间杂波信号源位置及辐射强度信息组成；所述的室内定位解算模块安装在移动终端，用于接收当前空间杂波信号，从中过滤出定位点空间杂波信号，分析计算出当前用户室内位置坐标；所述的移动终端设置有室内定位解算模块和接收当前空间杂波信号功能；不需要信标设备布设，降低室内定位覆盖成本。
【IPC分类】G01C21/20, H04W4/04, G01C21/00
【公开号】CN105444755
【申请号】CN201510780826
【发明人】黄兴鲁
【申请人】深圳市译元成科技有限公司
【公开日】2016年3月30日
【申请日】2015年11月13日