结合蓝牙Beacon与智能手机的室内定位系统及其定位方法与流程

本发明涉及室内定位系统，尤其涉及一种结合蓝牙beacon与智能手机并利用蓝牙双工通信的特点来增加同一时刻位置校正用户数量的室内定位系统及其定位方法。属于室内定位领域。

背景技术：

gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)的普及，使人们对定位技术带来的便利有了切身的体会，精确实时的位置信息对于商业推广、公共事业建设等都至关重要。而由于现代人大多时间都在楼宇内度过，室内环境下的定位需求逐渐清晰，而像gps这种满足室外定位需求的龙头技术，面对建筑屋顶遮挡的室内环境，信号会大幅衰减而变得几乎没有用武之地，于是诸多针对特定环境的室内定位技术作为室外定位技术的延伸，应景而生。

常用的室内定位技术可归为四类：三角定位、场景分析、近邻法、步行航位推算(pedestriandeadreckoning，pdr)。

三角定位：该方法首先计算待定位点与ap之间的距离、角度等物理参数，在已知待测目标与三个ap点之间距离时，即可使用几何方法计算出最终位置。这种方法理论上能够得到较高精确度，但极易受到信号不稳定性的影响，最常用的wifi信号、bluetooth信号，受限于发射模块的物理特性，导致只能在一定范围内较准地计算出物理距离。

场景分析：通常也被称为“指纹定位”，分为“离线阶段”与“在线阶段”。“离线阶段”在部署ap之后，需要在定位区域采集样本点信息：记录一些采样位置“坐标-rssi信号”，保存至数据库中，其中“rssi信号”是指当前坐标处所有能接受到的ap发射来的rssi值。“在线阶段”是指实际定位过程，当用户处在某位置接收到rssi后，即可与指纹数据库进行匹配，从而得到位置坐标。这种方法依赖于“离线阶段”的大量工作，并且环境变化后需要重复进行“离线阶段”测量，维护成本较高。

近邻法：这种方法依赖于大量密集部署的ap点，这些ap位置已知，当待定位用户临近某个ap时，可以视为该ap坐标，如果在某处同时接收到多个ap发射的信号，则可以根据算法选取其中一个，例如选择信号最强的ap位置作为定位结果。近邻法缺点明显：大量密集部署的ap点必然增加硬件成本，而如果减少ap点，则会导致系统定位精度的必然下降。

pdr：该方法的主要思想是从设定的初始点开始，累积用户每一步行走的步长与航位方向，通过计算当前位置相对初始位置的变化来判断当前坐标。相较于前三类方法，pdr具有实时定位的特点。但是传统pdr也具有显著缺点：受限于定位过程使用到的imu(inertialmeasurementunit惯性测量单元)硬件，采集的每一步行走信息都会产生误差，将带有误差的信息累积，导致定位精度降低。但是相较于前三类定位方法来说，pdr具有实时定位的优点。

综上，现有定位方法存在各自的问题：三角定位高度依赖信号，而信号的不稳定性导致只能在一定范围内相对准确定位；指纹定位需要大量离线阶段采集样本点的工作，并且随着环境变化，还需要重新重复采集指纹，人工成本高；近邻法定位依赖于部署大量ap点，硬件成本高。同时这三类方法均无法实时定位。pdr虽满足了实时定位的需求，但是仍存在误差大的问题。

针对上述问题，本发明提出一种室内定位系统，在定位误差小于5米且实时定位的基础上，还具有部署成本、硬件成本、功耗等都相对降低的优点，且在同一时刻更多用户的位置能够被校正。

技术实现要素：

鉴于此，本发明的目的在于提供一种结合蓝牙beacon与智能手机的室内定位系统及其定位方法，所述系统使用了智能手机内置的加速计、地磁计、蓝牙模块以及预先在场景中少量部署的蓝牙beacon。本发明利用蓝牙双工通信的特点，在不增加任何成本的基础上，增加了同一时刻参与位置校正的用户数量。

为了解决上述存在的技术问题实现上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种结合蓝牙beacon与智能手机的室内定位系统，包括蓝牙beacon、智能手机、服务器；所述智能手机集成加速计、地磁计模块，且具备网络功能，能够在征得用户许可后通过3g、4g或者wifi与服务器连接上传位置数据；所述服务器，获取上传来的用户位置数据后，按照系统设计者需求对该数据进行处理；所述对数据进行处理包括对使用者进行分组，只有组员之间可以相互查看彼此位置，对数据的后续处理方式并不限于此；定位过程中用户需要打开蓝牙模块并监测预部署beacon信号，当监测到该信号时，进行滤波校正并利用蓝牙双工通信的特点将该手机设置为蓝牙beacon模式向外广播信号。

所述的一种结合蓝牙beacon与智能手机的室内定位系统的定位方法，所述系统利用蓝牙双工通信的特点来增加同一时刻位置校正的用户数量，所述方法内容包括以下步骤：

步骤1部署蓝牙beacon、设置定位初始位置；

步骤2用户打开智能手机中的蓝牙模块并执行客户端应用，将智能手机放入口袋后随意行走；应用程序采集并记录智能手机加速计、地磁计数据，执行pdr来定位，并监测周围是否有蓝牙beacon信号；所使用的蓝牙硬件必须符合4.0以上版本规范；

步骤3当用户a监测到预部署的蓝牙beacon的广播信号时，客户端应用根据信道传播模型计算智能手机与检测到信号的蓝牙beacon之间距离，判断距离是否在5米以内，满足条件则执行扩展卡尔曼滤波算法，并将智能手机的蓝牙模块设置为全双工模式，即智能手机在接收预部署蓝牙beacon的广播rss信号的同时，也将自身作为蓝牙beacon向外广播rss信号，当用户a离开预制区域后，将蓝牙全双工模式关闭，只接收蓝牙信号；

步骤4当用户b无法监测到预部署的蓝牙beacon广播信号但是能监测到用户a广播的信号时，客户端应用执行近邻定位方法来校正位置；

步骤5在征得用户许可后，将本机定位结果上传至服务器，供后续处理。

进一步，在步骤1中，所述部署蓝牙beacon、设置定位初始位置，就是将beacon部署在室内较高处，例如天花板或者横梁等位置，以减少物体对信号的影响，同时任意beacon之间直线距离为15米以上；初始位置可以选定在任意入口处。

进一步，在步骤2中，所述应用程序采集并记录智能手机加速计、地磁计数据，执行pdr来定位，就是通过应用程序采集并记录智能手机加速计、地磁计读出后，根据地磁计数据得到当前步行方向θ，根据加速计数据计步并动态计算步长l，根据公式

sk＝sk-1+uk+w

累积得到当前位置坐标sk，公式中sk-1则表示上一步所处的位置坐标，w是噪音，uk则符合如下公式：

此即为pdr过程。

本发明的有益效果在于：

(1)保留了pdr实时定位的优点；

(2)选用蓝牙beacon作为辅助定位，相较于wifi路由器依赖于电源，蓝牙beacon可选择电池供电，增加了部署时的自由程度；

(3)4.0版本以上的蓝牙规范支持ble技术，无论蓝牙beacon还是智能手机中的蓝牙模块，其使用功耗均小于wifi路由器与智能手机中的wifi模块；

(4)本发明方法只需在场地内预部署少量蓝牙beacon即可运作。但是由于定位精度与蓝牙beacon数量线性相关，而本发明方法利用了蓝牙全双工通信的特点，接收位置校正的用户a其智能手机在一定时间内可以作为一个位置已知的蓝牙beacon向外广播信号，用户a以外的用户在接收到该信号时，可以使用近邻方法来校正自己的位置。从而定位系统在不增加硬件成本的前提下，可以让更多用户在同一时刻进行定位。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明方法核心步骤图；

图2为本发明定位系统的结构示意图；

图3为本发明定位系统的详细流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

如图1所示，本发明室内定位共有5个核心步骤：部署beacon；客户端应用执行并监测beacon信号；检测到信号时判断是否在阈值内；利用蓝牙双向通信打开beacon模式；定位结果上传至服务器。

如图2所示，图中标号1是场地中人工预部署的蓝牙beacon，型号为brightbeaconplus，芯片型号为nordicnr51822，设定发射功率为0dbm；标号2是能接收到预部署蓝牙beacon信号的用户a；标号3是无法接收到预部署蓝牙beacon信号但是能接收到用户a信号的用户b；标号4是服务器。

结合图2所示的各个部分，图3描述了系统运作的流程，本定位系统实施首先要在目标场地预部署蓝牙beacon，为了方便用户将定位结果上传至服务器，可选择在场地中部署wifi路由器。

由于蓝牙信号受物体遮挡严重，为了降低这种影响，经过多次实验发现将蓝牙beacon固定在室内较高处，如天花板、横梁等位置可以有效解决此问题。

部署的蓝牙beacon数量视环境而定，为了减少成本而又能保持一定定位精度，规定部署时两个蓝牙beacon之间直线距离至少为15米。

当用户进入定位场所后，需要打开智能手机中的蓝牙模块并运行定位客户端应用，应用程序在后台运行时，会采集三轴加速计、地磁计数据，为了实现pdr，需要进一步对采集到的原始数据做以下处理：

将加速计读数取模:

其中ax、ay、az是加速计分别在x、y、z三个轴方向的读数。

进一步可以求得动态步长，公式为：

其中amax与amin表示当前行走的一步中加速计最大值与最小值，β是一个需要针对不同环境来进行确定的参数，β确定公式如下：

dreal是参考轨迹的实际值，destimated是参考轨迹的估计值。

计步器算法同样用到加速计取模a，设定加速计采集频率为5次/秒，将连续采集到的数据记录在临时数组中，每隔0.6秒(正常行走步频在300ms～700ms之间)取一次amax-amin，若该值大于2.5m/s²则视为行走了一步。此时无论计步与否，都要将临时数组中数据清空，开始执行下一个计步间隔。步行航向可以通过地磁计读数获得。

步行的运动模型如下：

sk＝sk-1+uk+w

其中sk表示当前位置坐标，sk-1则表示上一步所处的位置坐标，w是噪音，uk即：

其中θk表示当前航向，lk则是当前根据上文所述的公式计算出来的动态步长。

至此，通过累积可以推算出当前位置坐标。受限于硬件，数据采集往往会累积误差，经过定位算法处理后会导致误差倍增，有时甚至产生极为明显的定位错误，所以接下来还需对定位结果实时误差校正。

由于在场地内预部署了一些蓝牙beacon，用户智能手机中的客户端应用会持续监测是否收到来自这些预部署蓝牙beacon的信号，如果监测到，则根据信道传播模型来计算两者之间的距离。信道传播模型如下：

其中r是当前位置信号强度rssi，r⁰是d⁰米处信号强度参考值，γ是信号衰减因子，d⁰一般选择1米，d则是信号强度为r处与信号源之间的距离。

此公式可以将智能手机监测到的信号rssi转换为距离，当计算后的距离小于5米阈值则开始执行滤波方法，阈值的设定是由于蓝牙信号的不稳定性，当用户距离蓝牙beacon距离超过5米时，收到的信号会产生较大误差(与蓝牙beacon中选用的芯片以及参数配置的发射功率有关)。

鉴于智能手机相对较弱的处理性能，不适合使用粒子滤波这样高功耗滤波方法，扩展卡尔曼滤波是更佳选择。扩展卡尔曼滤波分为预测与更新两个阶段：

预测：

sk+1|k＝sk+uk

pk+1|k＝pk+r

更新：

sk+1＝sk+1|k+kk+1(zk+1-f(sk+1|k-sⁱ))

pk+1＝(i-kk+1fk+1)pk+1|k

其中p是估计协方差矩阵，k是卡尔曼增益，i是单位矩阵，f是观测模型的雅各比矩阵，观测模型zk+1公式如下：

zk+1＝||sk+1-s||+v

其中zk+1是设备与蓝牙beacon之间的距离，s是蓝牙beacon的位置，v是符合非零非高斯分布的噪音。

用户进入蓝牙beacon附近设定的阈值区，执行滤波方法，重复预测与更新两个步骤，校正误差；用户离开蓝牙beacon附近阈值区时，停止滤波方法。

蓝牙具有全双工通信的特点，用户进入蓝牙beacon附近阈值区并执行滤波校正时，客户端应用会将智能手机中的蓝牙模块设置成为同时支持接收信号与发射信号。

假设有用户a、用户b两位用户，用户a进入某区域能够接收到预部署蓝牙beacon的广播信号，用户b无法接收到预部署蓝牙beacon的广播信号但是能够接收到用户a作为蓝牙beacon的广播信号，由于用户a的位置已经通过滤波技术进行了校正，具有一定的准确度，并且用户b的位置一定处于用户a半径5米之内的圆形区域内，此时可以使用近邻法将用户b的位置近似看做用户a当前的位置。相较于误差大量积累过后得到的用户b的位置，其定位精度有所提升。

如果同时接收到预部署蓝牙beacon的用户多于一人(即除了上述用户a以外，还包括用户c、用户d、用户e等人)，并且这些用户作为beacon的广播信号都能被用户b接收到，那么用户b会选择用户a、用户c、用户d、用户e等人中广播信号强度最强的用户的位置作为用户b的校正位置。

当用户每次测量或者校正好位置时，客户端会在征得用户同意的前提下将位置数据上传至服务器，服务器端可以根据需求实现一些位置共享功能，例如用户分组功能，只有同行团队的成员可以互相看到彼此的位置信息。

最后说明的是，上述的实施例只用来说明本发明的技术方案而并非限制于此，尽管上述实施例对本发明的过程、技术进行了详细的描述，但是本领域技术人员应当理解，可以在形式上与细节上对其作出各种改变，而不偏离本发明权利要求书限定的范围。