:200 ;集合5 :250 ;集合6 :300 ;集合 7 :400 ;集合 8 :450
[0052] 那么，区间1分配得到集合1，2, 3 ;区间2分配得到集合4, 5,6 ;区间3分配得到集 合7,8.;根据集合1，2, 3生成第一个指纹，根据集合4, 5,6生成第二个指纹，根据集合7、8 生成第三个指纹。
[0053] 其中，情况ii)处理之后可能进入情况i)和iii)的处理。
[0054] 所述第二类定位参考信息，至少包含：各所述第二类无线设备2的无线覆盖范围 信息、及与所述无线覆盖范围的预定边缘对应的第二参考无线信号强度值。在一实施例中， 各所述预设位置点在设置时根据室内定位精度的需求，优选以3~5米的间隔进行分布，并 且优选的，采集数据时，每个预设位置点停留15-20秒进行采集；所述第二类无线设备2可 以是蓝牙设备，其无线覆盖范围是已知的，在知道了预设位置点的间隔后（例如3~5米）， 可以将蓝牙设备周围5米采集到的蓝牙信号强度值作为所述第二参考无线信号强度值。
[0055] 所述第三类定位参考信息，至少包含：各所述音频设备3分别独有的至少一组音 频编码、及相关联的音频设备3所在预设位置点的位置信息；其中，各所述音频设备3至少 外发与其独有的音频编码对应的音频信号。在一实施例中，所述一组音频编码具有一或多 位数值，且不同数值分别对应不同频率，以令所述音频编码对应于单个所述频率的音频或 多个所述频率的音频组合；在一实施例中，各所述频率均高于预设声音频率，所述预设声音 频率的取值范围包括：大于16kHz;在一实施例中，每组音频编码包含识别编码，所述识别 编码对应唯一识别频率，包含具有所述识别频率的音频作为所述音频信号被解码的条件。
[0056] 举例来说，可按例如下表所示的音频编码方案对高频音频进行编码。
[0057]
[0058] 如上表所示，每个编码数值对应于一个频率值，并对应有根据所对应频率值生成 的一段音频，而音频编码可以由一串编码数值所构成，从而可对应多段音频组合而成的音 频信号；而所述音频设备3即生成对应其音频编码的音频信号外放。
[0059] 如图2所示，本发明提供一种室内定位方法，应用所述的定位信息数据库对位于 所述定位范围内的待定位设备进行定位，所述方法包括：
[0060] 步骤Sl:采集并生成第一类当前定位信息、第二类当前定位信息、及第三类当前 定位信息，其中，所述第一类当前定位信息包含：在所述待定位设备位置采集到的由各第一 类无线设备接收到的第一类当前无线信号强度值集合；所述第二类当前定位信息包含：在 所述待定位设备位置所采集的：由覆盖范围包含所述待定位设备所在位置的各相关第二类 无线设备发出的各第二类当前无线信号强度值；所述第三类当前定位信息包含：根据在所 述待定位设备位置采集各所述音频设备发出的音频信号解码所生成的音频编码；
[0061] 步骤S2 :将所述第一类当前定位信息、第二类当前定位信息及第三类当前定位信 息在所述定位信息数据库内匹配而生成的定位结果加以融合，以得到最终定位结果。
[0062] 需说明的是，所述待定位设备要与所述第一类无线设备、第二类无线设备及音频 设备间进行通信，则其至少应当具有对应的三种通信模块，例如WiFi模块、蓝牙模块及拾 音设备（如麦克风等），优选的，所述待定位设备为手机或平板电脑等便携终端，众所周知， 该等现有便携终端即具有上述硬件模块。
[0063] 在一实施例中，将所述第一类当前定位信息、第二类当前定位信息及第三类当前 定位信息在所述定位信息数据库内匹配而生成的定位结果加以融合，以得到最终定位结 果，包括：将根据第二类当前定位信息和/或第三类当前定位信息的所述匹配生成的定位 结果作为限制参数，或者将第二类当前定位信息和第三类当前定位信息的其中一个经所述 匹配生成的定位结果作为另一个的限定而得到的定位结果作为限制参数在考虑该限制参 数的情况下进行第一类当前定位信息的所述匹配，以得到的定位结果为最终定位结果。
[0064] 具体来说，通过第一类无线设备（如WiFi接入点）进行定位，主要通过实时扫描 获得的WIFIRSSI信号强度集合，保存在指纹数据库中的WIFI指纹信息进行相似度匹配， 以得到最相似的一个或多个位置点。所述相似度匹配算法例如采用余弦相似性，通过公
[0066] 计算得到实时采集信号与指纹库中每一个预设位置点对应的指纹信息的相似度。 式中两个WIFIRSSI集合（例如向量形式）分别表示为A和B，A_i表示向量A中的第i个 AP的RSSI值，B_i表示向量B中的第i个AP的RSSI值；p为两个向量中，相同的AP出现 的次数;m表示向量A中AP的个数，n表示向量B中AP的个数。相似度的值越接近1，表示 两个向量越相似。为了得到更准确的坐标，优选可在此基础上进行了优化。采用K-近邻算 法（KNearestNeighbor，简称KNN)，每次匹配时找出相似度最高的K个位置，然后利用下 面公式，对这K个位置求加权平均，得到计算后的定位坐标。
[0068] 其中n为找到的最相似的n个位置点，即KNN中的K，x_i和y_i是其中的第i个位 置的二维坐标，sim_i是当前WIFIRSSI信息与第i个位置的指纹信息的相似度，SimTotal 为n个位置相似度之和。
[0069] 在一实施例中，所述根据第二类当前定位信息在所述定位信息数据库内匹配而生 成的定位结果，包括：判断各所述第二类当前无线信号强度值是否高于预设阈值；若是，则 将高于预设阈值的第二类当前无线信号强度值所对应的相关第二类无线设备所在位置信 息作为定位结果；若否，则根据第二类当前无线信号强度值与各相关第二类无线设备的第 二类参考无线信号强度值比较，并据以获取各相关第二类无线设备的无线覆盖范围来确定 待定位设备所在区域作为定位结果。
[0070] 具体来说，图3展示了一种利用第二类当前定位信息（即蓝牙定位）的具体实施 流程；从图示流程可知，利用第二类当前定位信息进行定位（即蓝牙定位）分为两种：点定 位和区域定位。点定位，即定位到某一个预设位置点坐标上。当待定位设备移动到（例如 由用户携带而移动）第二类无线设备（即蓝牙无线设备，iBeacon)附近时，收到的RSSI信 号很强，大于某个阈值，即认为用户的位置在iBeacon部署的位置上，该阈值是可配置的， 阈值决定该情况下的定位误差，一股可根据iBeacon的发射功率进行实测后配置；而所述 区域定位，即确定某个定位区域，并把区域中的预设位置点作为参数传递给前述利用指纹 定位进行处理（即所述融合的一部分），当搜索到某个iBeacon的信号，但是信号强度没有 达到点定位的阈值时，就可以利用待定位设备所得到的第二类无线信号强度值在所述定位 信息数据库中匹配，从而确定待定位设备所位于的各第二类无线设备的无线信号覆盖区域 的信息，从而确定该待定位设备所在大致区域。
[0071] 这意味着就在该iBeacon的覆盖范围内，而所述融合之下，前述WiFi指纹信息定 位只需要计算该区域中的所有位置点的指纹信息，大大减少计算量，并能限制最大误差不 超过这个iBeacon的覆盖范围；优选的，定位系统不断扫描附近的iBeacon，当一次扫描结 束后，如果扫描得到附近有iBeacon，则根据iBeacon的蓝牙信号强度值，确定需要进行点 定位还是区域定位；当然，该图示实施例仅为举例，并非以此为限。
[0072] 在一实施例中，所述根据第三类当前定位信息在所述定位信息数据库内匹配而生 成定位结果，包括：将通过所述音频解码获得的音频编码同定位信息数据库内的第三类定 位参考信息中的音频编码进行匹配；在匹配一致时，将匹配到的音频编码所关联的预设位 置点的位置信息作为定位结果。
[0073] 具体来说，如图4所示，提供了一个音频定位具体实现的实施例，所述音频解码的 过程为：待定位设备实时检测拾音设备（如图示的"听筒"），获取来自音频设备的音频信 息，并对音频信息进行变换（例如快速傅里叶变换（FFT))，得到频域的信息。由于得到的 频域信息包含了普通的语音信息，音频解码之前需要把高频的编码信息从所有的音频信 息中分离出来，所以解码前需要先进行高通滤波，把低频的语音信息过滤了，保留频率在 16kHz(优选为图示的17kHz)以上的数据，之所以选择这样的取值范围是因为声音频率大 于该数值的音频信号已无法为大部分人的人耳所感知，为了加强效果，亦可采用17kHz以 上的频率生成音频信号。而根据前述列表中的标识位的说明，对音频信号进行分析的过程 中，当且仅当检测到的频率为17500Hz时才进入解码流程，从而防止多组编码混淆而带来 的解码错误。进入解码流程后，逐位