一种高健壮性和精度的三角形质心定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及基于WiFi的室内定位技术领域，特别是设及一种高健壮性和精度的S角形质屯、定位方法。
【背景技术】
[0002] 室内定位系统是目前信息技术领域的热点之一，随着物联网和无线通信技术的迅 速发展，基于位置的服务在医疗卫生、公共安全、工业生产等领域展现了广阔的应用前景。 特别是在火灾救援现场，优良的室内定位系统可W保障消防人员的安全，在最短的时间内 决策出最佳救援路径，实施救援。
[0003] 全球定位系统（Global化sitioningSystem,简称GP巧是现阶段被广泛使用的 定位技术，它普遍应用于各种位置服务中。但是GPS定位系统无法在室内进行定位，因为 该种定位方法需要S颗W上的卫星来提供定位信息，一般情况下只适用于空旷无遮蔽的室 外环境，在较为封闭的室内环境下GI^S定位系统无法通过卫星来获取定位所需的信息。由 此可见，GI^S定位系统只适用于室外定位，而无法满足多样化的室内环境中的定位需求。此 时，基于无线局域网的WiFi定位技术急速升温，其中应用最广泛的就是S角形质屯、定位算 法。该技术能够弥补GI^S在室内定位中的不足，使定位服务应用到各行各业，不仅仅局限于 室外定位服务，还提高了定位精度，降低了定位成本。
[0004] 目前在室内定位应用领域，已经存在多种定位技术，例如UWB技术、红外技术、 RFID技术、藍牙技术、WiFi技术和惯性传感器技术等，其中WiFi定位技术在覆盖有WiFi网 络的地方都能完成定位，不需部署其他设备。正因为如此明显的低成本优势，国内外高校和 研究机构越来越关注WiFi室内定位技术的研究。目前WiFi室内定位方法主要有=种：根 据信号到达时间（T0A)的定位方法、根据信号到达时间差（TD0A)的定位方法W及根据接收 信号强度化SSI)的定位方法。
[0005] 根据到达时间（T0A)的定位方法首先计时无线信号从基站到未知点的传输时间， 从而可W计算出两者之间的距离，再根据=角几何关系即可计算出未知点的估计位置。然 而该种定位方法由于其精确的同步时钟导致的高硬件成本，使得该方法不常使用。
[0006] 根据到达时间差（TD0A)的定位方法首先计时无线电信号从多个基站到未知点的 传输时间差，从而计算出未知点到不同基站的距离差，利用S角几何关系即可计算出未知 点的估计位置。然而该种方法在计算时建立的两个双曲线方程组导致有两个不同的解，在 计算未知点位置时存在一定的模糊性，因此该方法也不常使用。
[0007] 根据接收信号强度巧SSI)的定位方法的原理是在室内无线局域网环境下，无线 信号的接收信号强度随传输距离的延长而衰减。因此，接收信号强度与距离之间存在一定 的函数关系。由于很多设备上都配置有测量信号接收强度的模块，因此近几年来RSSI定位 技术被越来越广泛地应用于室内定位中。
[0008] 基于RSSI的S角形质屯、定位算法应用广泛、简单易操作。其基本原理是信号在传 输过程中，接收信号强度随传输距离的增加而衰减。根据公式（1)
[0009]d=l〇-((ABS巧SSI)-A)/(10*n)) (1)
[0010] 将接收到的信号强度转换成距离。其中A为Im时接收到的信号能量平均的绝对 值，n为信号能量衰减系数，不同情况下的n取值如表1所示。
[0011]
[001引 表1
[001引然后W基站为圆屯、，W所得距离为半径画圆，只要有S个不同的基站，就能得到S个圆的相交区域，W相交区域内的=个交点为顶点作=角形，再取=角形的质屯、作为未知 点的估计位置，即完成室内定位。=角形质屯、定位算法原理图如图1所示，点M即为定点位 置。
[0014]S角形质屯、定位算法原理简单，实现起来看似容易，但是由于环境因素的多样性 及复杂性，导致该算法在实际应用中存在很大的局限，健壮性和定位精度方面都有待提高。
[0015] 健壮性：由于噪声的影响，信号在传播过程中会衰减，且各种环境因素下的信号衰 减模型都不相同，在一些特殊情况下，个基站为圆屯sRSSI值转换成的距离为半径的= 个圆不能构成如附图1中所示的S角形，S个圆出现无交集的情况（见图2)和交集不能构 成S角形的情况（见图3)，从而无法使用S角形质屯、定位算法。
[0016] 定位精度：由于室内环境因素的干扰：例如信号的多径、反射、墙壁及口的吸收 等，导致传统的距离计算公式只能满足理论计算，而不能适应环境的多样性，导致定位的精 度下降。
【发明内容】
[0017] 本发明所要解决的技术问题是提供一种高健壮性和精度的=角形质屯、定位方法， 能够提高健壮性和精度。
[001引本发明解决其技术问题所采用的技术方案是；提供一种高健壮性和精度的S角形 质屯、定位方法，包括W下步骤：
[0019] (1)捜索用于定位的S个WiFi基站，得到S个基站的RSSI值；
[0020] (2)利用均值平滑法，平滑采集到的RSSI值；
[002。 （3)将平滑后的RSSI值带入拟合得到的多项式，得到环境因素补偿因子EF;
[0022] (4)将环境因素补偿因子EF代入距离计算公式；d= 10'（(ABS巧SSI)+邸-A)/ (1〇袖)），其中，A为Im时接收到的信号能量平均的绝对值，n为信号能量衰减系数；RSSI为 均值平滑后的取值，得到定位点到S个基站的距离di，d2和d3;
[0023] (5)根据定位点到S个基站的距离di，da和d3,利用基于Euclidean的质屯、算法完 成定位。
[0024]所述步骤（2)具体包括；首先将数据分成两部分：
S其中，S1表示小于所有数据均值SW的那部分数据的均值，S2表示大于所有数据均 值Sw的那部分数据的均值；其次，通过
来衡量Si和S2在接 收到的信号强度中所占的比重，其中，Xd为预先设定一个标准差阔值；Sd为对同一距离下采 集到的多个数据计算的标准差；在Sd〉Xd时，S1占较大比重，即信号较强部分的数据在定位 结果中占较大比重，在Sd<Xd时则Si占较小比重；最后，利用RSSI= (1-a)巧i+a*S2计算出 距离基站某一距离处的RSSI标准值。
[002引 所述步骤（3)中拟合得到的多项式为；EF= -0. 0013*RSSI'2-0. 1685*RS SI-8. 4759。
[0026] 所述步骤巧）中根据定位点到=个基站的距离中的任意两个距离得到定位点的 可能位置，然后根据定位点到第=个基站的距离，通过比较定位点到第=个基站的距离与 两个定位点的可能位置到第=个基站的距离的差值的大小，把差值的绝对值较小的点作为 定位点的近似位置，从而得到定位点的近似位置。
[0027] 所述步骤巧）中还包括改变=个基站的先后选择顺序，得到定位点的=个近似位 置，最后把该=个近似位置组成的=角形质屯、作为定位点的估计位置。
[002引有益效果
[0029] 由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有W下的优点和积极效 果；本发明首先进行了 =角形质屯、定位算法健壮性的改进，使其适用于各种室内环境中； 其次，本发明完成了 =角形质屯、定位算法精度的改进，提出了一种环境因素补偿算法，从而 大大地提高了 =角形质屯、定位算法的定位精度，W上两点改进使得=角形质屯、定位算法的 应用更加全面与广泛。
【附图说明】
[0030] 图1是S角形质屯、定位算法原理图图；
[0031] 图2是S个圆无交集示意图；
[0032] 图3是S个圆交集不能构成S角形示意图；
[0033] 图4是E：uclidean算法示意图；
[0034] 图5是基于化clidean的新质屯、算法示意图；
[00巧]图6是RSSI与d的理论、实际函数曲线图；
[0036] 图7是均值平滑后曲线图；
[0037] 图8是二阶多项式拟合曲线图。
【具体实施方式】
[0038]下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，该些实施例仅用于说明本发明 而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在