室内定位方法、装置和系统与流程

本发明涉及无线定位领域，特别是一种室内定位方法、装置和系统。

背景技术：

当前常用的定位方法是通过GPS、WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)、移动网络基站、蓝牙等设备提供的无线信号来定位。这样的方法在室外定位场合中的精度已经被人们认可。然而，这些设备多数都部署在室外，它们的信号在经过墙壁的反射、折射、散射等之后无法实现室内的准确定位，误差很大。且由于室内面积较小，用户对室内定位的准确度的需求往往更高，现有的定位方式无法满足室内精准定位的需求。

目前在无线定位领域，特别是室内无线定位领域，研究主要集中在利用无线基站信号，如GSM(Global System for Mobile Communication，全球通信系统)、CDMA2000(Code Division Multiple Access 2000，码分多址2000)或WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access，宽带码分多址)，以及蓝牙、RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)、超声等实现室内定位等方面，但这些方法或系统都存在一些应用上的局限：比如利用无线基站信号定位的精度不够、采用RFID标签或超声定位需要安装额外的硬件设备、蓝牙的传输距离一般仅为几十米，其应用的物理范围受限。

技术实现要素：

本发明的一个目的在于提出一种提高室内定位精准度的方案。

根据本发明的一个方面，提出一种室内定位方法，包括：获取待定位点的无线信号强度信息，无线信号强度信息包括基站信号强度信息和至少一个WiFi接入点信号强度信息；根据待定位点的无线信号强度信息和室内各个参考点的无线信号强度信息，基于非参数核密度估计算法确定定位结果；反馈定位信息。

可选地，根据待定位点的无线信号强度信息和室内各个参考点的无线信号强度信息，基于非参数核密度估计算法确定定位结果包括：将待定位点的无线信号强度信息与室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息相匹配，获取先验概率信息；根据先验概率信息获取后验概率信息；根据室内各个参考点的转移概率矩阵确定定位结果。

可选地，室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息包括：室内各个参考点的信号强度等于待定位点的无线信号强度的概率信息。

可选地，室内各个参考点的转移概率矩阵为用户在室内各个参考点间移动的概率矩阵。

可选地，还包括：获取室内各个参考点的无线信号强度信息；根据室内各个参考点的无线信号强度信息更新室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息。

可选地，还包括：在室内设定多个参考点；获取室内各个参考点的无线信号强度信息；根据室内各个参考点的无线信号强度信息和信号衰减特性生成室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息。

通过这样的方法，能够获取基站和WiFi接入点信号强度信息，利用室内的无线信号强度分布情况，采用非参数核密度估计算法进行室内定位，无需部署新的如RFID或超声发送设备等定位设备；由于WiFi接入点部署于室内，且采用多个信号源的信号强度信息进行定位，从而实现了定位精准度的提高。

根据本发明的另一个方面，提出一种室内定位装置，包括：信息接收模块，用于获取待定位点的无线信号强度信息，无线信号强度信息包括基站信号强度信息和至少一个WiFi接入点信号强度信息；定位模块，用于根据待定位点的无线信号强度信息和室内各个参考点的无线信号强度信息，基于非参数核密度估计算法确定定位结果；信息反馈模块，用于反馈定位信息。

可选地，定位模块具体用于：将待定位点的无线信号强度信息与室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息相匹配，获取先验概率信息；根据先验概率信息获取后验概率信息；根据室内各个参考点的转移概率矩阵确定定位结果。

可选地，室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息包括：室内各个参考点的信号强度等于待定位点的无线信号强度的概率信息。

可选地，室内各个参考点的转移概率矩阵为用户在室内各个参考点间移动的概率矩阵。

可选地，还包括：参考点信号采集模块，用于获取室内各个参考点的无线信号强度信息；更新模块，用于根据室内各个参考点的无线信号强度信息更新室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息。

可选地，还包括：参考点设定模块，用于在室内设定多个参考点；参考点信号采集模块，用于获取室内各个参考点的无线信号强度信息；还包括：初始分布信息生成模块，用于根据室内各个参考点的无线信号强度信息和信号衰减特性生成室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息。

这样的装置能够获取基站和WiFi接入点信号强度信息，利用室内的无线信号强度分布情况，采用非参数核密度估计算法进行室内定位，无需部署新的如RFID或超声发送设备等定位设备；由于WiFi接入点部署于室内，且采用多个信号源的信号强度信息进行定位，从而实现了定位精准度的提高。

根据本发明的又一个方面，提出一种室内定位系统，包括：上文中提到的任意一种室内定位装置；和，业务平台，用于接收来自用户终端的定位请求并转发给室内定位装置，并将来自室内定位装置的定位结果反馈给用户终端。

可选地，还包括：用户终端，用于获取本地的无线信号强度信息、向业务平台发起定位请求，以及将本地的无线信号强度信息发送给室内定位装置。

这样的系统能够获取基站和WiFi接入点信号强度信息，利用室内的无线信号强度分布情况，采用非参数核密度估计算法进行室内定位，无需部署新的如RFID或超声发送设备等定位设备；由于WiFi接入点部署于室内，且采用多个信号源的信号强度信息进行定位，从而实现了定位精准度的提高。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明的室内定位方法的一个实施例的流程图。

图2为本发明的室内定位方法中确定定位结果的一个实施例的流程图。

图3为本发明的室内定位方法的一个实施例的参考点部署示意图。

图4为本发明的室内定位方法的一个实施例的转移概率示意图。

图5为本发明的室内定位方法的另一个实施例的流程图。

图6为本发明的室内定位装置的一个实施例的示意图。

图7为本发明的室内定位装置的另一个实施例的示意图。

图8为本发明的室内定位装置的又一个实施例的示意图。

图9为本发明的室内定位系统的一个实施例的示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

本发明的室内定位方法的一个实施例的流程图如图1所示。

在步骤101中，获取待定位点的无线信号强度信息，无线信号强度信息包括基站信号强度信息和至少一个WiFi接入点信号强度信息。基站信号可以包括CDMA2000、WCDMA、GSM或LTE信号。在一个实施例中，可以根据室内空间的大小设置WiFi接入点的数量。在一个实施例中，为提高精度(如米级精度要求)，可以部署多个WiFi接入点，确保室内环境中任意一点被三个或三个以上的WiFi接入点发出的信号覆盖。在一个实施例中，可以由终端采集所处位置的各个无线信号强度信息后发送给定位装置。

在步骤102中，根据待定位点的无线信号强度信息和室内各个参考点的无线信号强度信息，基于非参数核密度估计算法确定定位结果。

在步骤103中，反馈定位信息。在一个实施例中，若由业务平台发起定位，则将定位信息发送给业务平台，以便业务平台获取终端位置；在一个实施例中，若由终端直接发起定位，也可以将定位信息发送给终端，以便终端获取自身位置信息。

非参数核估计模式是一种用于描述随机过程统计特性的概率模型，是一个双重随机过程,它由两个部分组成：在线估算和一般随机过程。其中在线估算用来描述状态的转移，用转移概率描述；一般随机过程用来描述状态与观察序列间的关系，用观察值概率描述。通过这样的方法，能够获取基站和WiFi接入点信号强度信息，利用室内的无线信号强度分布情况，采用非参数核密度估计算法进行室内定位，无需部署新的如RFID或超声发送设备等定位设备；由于WiFi接入点部署于室内，且采用多个信号源的信号强度信息进行定位，从而实现了定位精准度的提高。

本发明的室内定位方法中确定定位结果的一个实施例的流程图如图2所示。

在步骤201中，将待定位点的无线信号强度信息与室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息相匹配，获取先验概率信息。在一个实施例中，室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息包括室内各个参考点的信号强度等于待定位点的无线信号强度的概率信息。

在一个实施例中，可以在如图3所示的图书馆内部属多个参考点，建立室内坐标系，各个参考点记录为：

L＝{li|i＝1,2,..,N}

其中，L为参考点位置集合，N为参考点数量，参考点li(i＝1,2,…,N)是定位算法的输出值。如图3中所示参考点1～23共23个，图中括号内标识的为参考点的位置信息。参考点可以根据建筑物结构图和楼层平面图进行选取，主要选择建筑物边界、出入口、电梯、过道、房间等。根据各个参考点位置的无线信号强度能够得到室内的无线信号强度概率分布信息。

在步骤202中，根据先验概率信息获取后验概率信息。在一个实施例中，可以基于贝叶斯概率决策原理进行计算。

在步骤203中，根据室内各个参考点的转移概率矩阵确定定位结果。在一个实施例中，室内各个参考点的转移概率矩阵为用户在室内各个参考点间移动的概率矩阵。在一个实施例中，如图4所示，可以建立各参考点的物理邻接关系，图中l和o均为参考点标识，根据各参考点的连通性生成对应的位置状态初始估算模型以辅助室内连续定位和跟踪。其中，转移概率矩阵可以为：

A0＝{P(lj|li)|li,lj∈L}

其中，i、j为参考点标识，i＝1,2,…,N、j＝1,2,…,N。P(lj|li)为用户从i点移动到j点的概率。

通过这样的方法，能够利用无线信号强度与位置的强相关性，根据已有的室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息和转移概率矩阵，基于非参数核密度估计算法，采用当前已经很普及的建筑物内WiFi接入点和成熟的运营商基站信号实现室内精准定位，无需部署新的定位设备，直接利用已有设备和条件有利于普及应用；以统一的框架处理多种无线信号源在定位系统中的应用，这使得定位算法的复杂度大为降低，降低对设备性能的要求，提高定位效率。

在一个实施例中，为了保证各个参考点的无线信号强度概率分布信息的实时性，防止由于信号强度变动对定位准确性产生影响，可以实时获取各个参考点的无线信号强度信息，并更新室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息，用概率算法重构当前时刻的无线信号强度概率分布图。在一个实施例中，可以以一定时间间隔进行信号强度的采集，或当接到定位请求时即时采集，以保证定位计算所基于的无线信号强度概率分布信息为当前准确的无线信号强度概率分布信息。通过这样的方法，能够避免由于室内环境变化、信号强度变动对于定位准确性产生的影响，实现了对无线信号随时间变化的建模，提高室内定位的准确度。

本发明的室内定位方法的又一个实施例的流程图如图5所示。

在步骤501中，获取室内各个参考点的无线信号强度信息，各个参考点的无线信号强度信息包括覆盖了该参考点的WiFi接入点信号强度和基站信号强度信息。在一个实施例中，可以在每个参考点上利用移动终端进行无线信号采样，得到各个参考点的无线信号强度信息；采集无线信号的移动终端可以先对采集数据进行必要的过滤、平滑等预处理后再进行上传。

在步骤502中，根据室内各个参考点的无线信号强度信息和信号衰减特性生成室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息。在一个实施例中，根据各个参考点的位置、无线信号强度，基于现有的信号衰减公式计算初始的信号强度概率分布图，得到初始非参数核估计模型。

在步骤503中，获取各个参考点的无线信号强度信息。

在步骤504中，更新室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息。在一个实施例中，可以用新获取的无线信号强度信息训练非参数核估计模型，用概率算法重构当前时刻的信号强度概率分布图。在一个实施例中，可以以一定的时间间隔或在预定事件发生的情况下重复步骤503和步骤504以保证无线信号强度概率分布信息的实时性。

通过这样的方法，一方面能够基于在各个参考点位置获取的信号强度信息得到室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息，生成初始非参数核估计模型作为定位计算的基础，另一方面还能够实时更新无线信号强度概率分布信息，实现基于随时间变化的非参数核估计模型的室内定位，进一步提高定位的准确度。

本发明的室内定位装置的一个实施例的示意图如图6所示。其中，信息接收模块601能够获取待定位点的无线信号强度信息，无线信号强度信息包括基站信号强度信息和至少一个WiFi接入点信号强度信息。基站信号可以包括CDMA2000、WCDMA、GSM或LTE信号。定位模块602能够根据待定位点的无线信号强度信息和室内各个参考点的无线信号强度信息，基于非参数核密度估计算法确定定位结果。信息反馈模块603能够反馈定位信息。在一个实施例中，若由业务平台发起定位，则将定位信息发送给业务平台，以便业务平台获取终端位置；在一个实施例中，若由终端直接发起定位，也可以将定位信息发送给终端，以便终端获取自身位置信息。

这样的装置能够获取基站和WiFi接入点信号强度信息，利用室内的无线信号强度分布情况，采用非参数核密度估计算法进行室内定位，无需部署新的如RFID或超声发送设备等定位设备；由于WiFi接入点部署于室内，且采用多个信号源的信号强度信息进行定位，从而实现了定位精准度的提高。

在一个实施例中，定位模块602能够将待定位点的无线信号强度信息与室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息相匹配，获取先验概率信息，在一个实施例中，室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息包括室内各个参考点的信号强度等于待定位点的无线信号强度的概率信息；进而根据先验概率信息获取后验概率信息，在一个实施例中，可以基于贝叶斯概率决策原理进行计算；根据室内各个参考点的转移概率矩阵确定定位结果，在一个实施例中，室内各个参考点的转移概率矩阵为用户在室内各个参考点间移动的概率矩阵。

这样的装置能够利用已有的室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息和转移概率矩阵，基于非参数核密度估计算法实现室内定位，无需部署新的定位设备，有利于普及应用；以统一的框架处理多种无线信号源在定位系统中的应用，这使得定位算法的复杂度大为降低，降低对设备性能的要求，提高定位效率。

本发明的室内定位装置的另一个实施例的示意图如图7所示。其中，信息接收模块701、定位模块702和信息反馈模块703的结构和功能与图6的实施例中相似。室内定位装置还包括参考点信号采集模块704和更新模块705。其中，参考点信号采集模块704能够实时获取各个参考点的无线信号强度信息。在一个实施例中，参考点信号采集模块704可以以一定的时间间隔进行信号强度的采集，或当接到定位请求时即时采集，以保证定位计算所基于的无线信号强度概率分布信息为当前准确的无线信号强度概率分布信息。更新模块705能够更新室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息。在一个实施例中，可以用新获取的无线信号强度信息训练非参数核估计模型，用概率算法重构当前时刻的信号强度概率分布图。

这样的装置能够避免由于室内环境变化、信号强度变动对于定位准确性产生的影响，实现了对无线信号随时间变化的建模，提高室内定位的准确度。

本发明的室内定位装置的又一个实施例的示意图如图8所示。其中，信息接收模块801、定位模块802、信息反馈模块803、参考点信号采集模块804和更新模块805的结构和功能与图7的实施例中相似。室内定位装置还包括参考点设定模块806和初始分布信息生成模块807。其中，参考点设定模块806能够在室内部署多个参考点，参考点的选取可以根据建筑物结构图和楼层平面进行，主要选择建筑物边界、出入口、电梯、过道、房间等，获取各个参考点的物理位置信息。参考点信号采集模块804还能够在获取初始分布的情况下获取室内各个参考点的无线信号强度信息，各个参考点的无线信号强度信息包括覆盖了该参考点的WiFi接入点信号强度和基站信号强度信息。在一个实施例中，可以在每个参考点上利用移动终端进行无线信号采样，得到各个参考点的无线信号强度信息；采集无线信号的移动终端可以先对采集数据进行必要的过滤、平滑等预处理后再进行上传。初始分布信息生成模块807根据室内各个参考点的无线信号强度信息和信号衰减特性生成室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息。在一个实施例中，根据各个参考点的位置、无线信号强度，基于现有的信号衰减公式计算初始的信号强度概率分布图，得到初始非参数核估计模型。

这样的装置能够基于在各个参考点位置获取的信号强度信息得到室内各个参考点的无线信号强度概率分布信息，生成初始非参数核估计模型作为定位计算的基础，从而实现基于非参数核密度估计算法的室内定位。

本发明的室内定位系统的一个实施例的示意图如图9所示。其中，室内定位装置91可以为上文中提到的任意一中室内定位装置。室内定位装置91能够实现室内各参考点的选取和标记、无线信号强度概率分布图建立和更新维护，维持一套定位算法容器、内置可替换的定位算法，如指纹匹配算法和快速基站定位算法等，提供定位接口响应外部请求。室内定位装置91与业务平台92信号连接。业务平台92能够接收来自用户终端的定位请求并转发给室内定位装置，并将来自室内定位装置的定位结果反馈给用户终端。在一个实施例中，业务平台92还可以主动向室内定位装置91发起定位请求，以获取终端的准确位置。在一个实施例中，业务平台92还能够实现业务功能的封装、用户鉴权、使用记录等，将具体化的业务接口隐藏起来，提供最终用户终端的访问接口，并后向与定位平台等基础网元相连、实现基础定位功能。

这样的系统可以将用户向业务平台发起的定位请求转发至室内定位装置进行具体的室内定位操作，从而能够与现有的设备、系统相兼容，有利于部署应用。

在一个实施例中，室内定位系统还可以包括用户终端，与业务平台及室内定位装置连接，能够获取本地的无线信号强度信息、向业务平台发起定位请求，以及定期或根据来自室内定位装置的信号采集指令将本地的无线信号强度信息发送给室内定位装置，用户终端可以包括手机、PC机等。在一个实施例中，室内定位装置可以通过与用户终端的交互(如通过心跳包的交互)获取终端所处位置的各个信号源的无线信号强度信息。在一个实施例中，终端还可以将获取的定位结果以文字、图片、地图等形式呈现出来。

这样的系统中，终端能够获取自身所处位置各个WiFi接入点和基站的无线信号强度信息，并读取该信息发送给室内定位装置，当获取定位结果时进行显示，无需部署新的硬件设备，且方便了用户的使用，有利于扩展应用。

在一个实施例中，终端可以判断自身所处的环境，若终端位于室外环境下，可以利用GPS等定位方式进行室外精准定位操作；若终端在室内环境下，则可以向业务平台发起定位请求，室内定位装置采用上文中提到的任意一种方法实现室内定位，从而提高了终端的自适应能力。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。