专利名称：一种基于射频指纹的实时定位方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及基于射频信号强度的实时定位技术。
背景技术：
近年来，随着无线通信技术的发展以及各种无线网络的广泛部署，基于无线保真 (Wireless Fidelity，简称 WiFi)和无线射频识别(Radio Frequency Identification Devices，简称RFID)等短距离无线通信技术的定位技术受到越来越多的关注。其主要原因是基于WiFi、RFID等短距离无线定位技术不仅没有视距要求，而且还不需要另外搭建昂贵的定位基础设施，目前这些短距离定位技术已成为GPS等卫星定位的有益补充，尤其适合在室内、地下、高楼林立的街区等封闭或半封闭场景应用(卫星定位在这些场景下基本失效)。考虑到由多个接收信号强度(Received Signal Strength，简称RSS)构成的信号强度矢量(也称为射频指纹)能较好地克服复杂室内场景下RSS与收发距离之间不存在良好映射关系这一难题，目前基于射频信号强度的射频指纹定位技术已成为定位技术的研究热点ο现有的射频指纹定位过程主要包括以下的步骤(1)部署。根据应用环境地理分布情况，进行网络部署(即用于定位的阅读器的布局)，形成网络分布拓扑图，并划分射频指纹采样所使用的网格。(2)采样。训练节点主动发射扫描信号，测量接收到阅读器的信号强度，将接收到的信号强度发送给定位服务器；(3)训练。定位服务器使用接收到的所有接收信号强度，计算并获得在每个网格内RSS信号的统计特征，构建RSS指纹库(也可称为训练指纹库)，并建立RSS指纹和对应网格的映射关系；(4)定位。定位终端(定位标签) 实时测量阅读器发射的信号强度，发送到定位服务器，定位服务器使用接收到的信号强度构建该定位终端的射频指纹(也可称为观测指纹)，并在训练指纹库中搜索与观测指纹最 “像”(后验概率最大)的指纹，该指纹对应的网格位置就是对该定位标签的位置估计。现有基于射频指纹定位技术存在如下问题(1)在训练阶段大都采用单一高斯分布模型来表征网格内接收信号强度的分布特性，不能准确反映复杂场景内接收信号强度的分布特性。由于射频信号受多径传播、阴影衰落、非视距阻挡、收发器硬件校准精度、人员活动、温湿度变化等随机因素影响，射频信号具有较强的时变特性和随机特性，一般情况下并不服从高斯分布，采用近似高斯模型，导致定位误差较大。(2)在定位阶段，现有射频指纹定位方法在进行指纹匹配搜索时，大都选择在整个定位区域范围内进行全局搜索，需要对每个网格进行匹配运算，定位计算开销较大，当定位区域较大，且需要定位的节点较多时，定位实时性较差。(3)在进行射频指纹匹配搜索时，现有射频指纹定位方法大都采用基于最大后验概率(即似然函数与先验概率的乘积)准则确定位置估计。在计算似然函数时，现有射频指纹定位方法只是简单地选择预定数目接收信号强度较大的阅读器，或者使用所有能接收到信号的阅读器进行计算。由于不同网格之间没有使用公共的阅读器集(在不同网格位置接收到的阅读器集合一般不同)，导致不同网格的似然函数值不具可比性。此外，阅读器集合中还可能包含一些距离非常远、信号非常弱的阅读器，这类阅读器对于该网格的似然计算没有多大的参考价值，反而会带来误差。(4)现有射频指纹定位方法没有有效利用历史数据或邻居节点信息，导致定位结果来回跳动，鲁棒性不好。受环境各种干扰因素的影响，射频信号接收信号强度波动性较大，即使精选定位区域和阅读器，也难以保证每次似然计算的准确性。(5)现有基于WiFi网络的射频指纹定位技术大都采用定位标签主动扫描方式，需要进行多次握手通信，每次扫描过程包括在所有信道发送无线扫描信号；等待阅读器应答；获得阅读器的返回信息，并测量阅读器发射信号的信号强度，基于测量到的所有阅读器的信号强度构建射频指纹向量。这样一次扫描过程的能耗包括在所有信道发送和接收两次通信能耗和中间等待阅读器应答的能耗，造成定位能耗较高。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明从系统的角度出发，提出了一种基于射频指纹的实时定位方法，提高定位精度和降低计算量，并降低定位标签能耗。本发明的上述目的是通过以下技术方案实现的一方面，本发明提供了一种基于射频指纹的实时定位方法，所述方法包括步骤1)由定位标签周期性发射WiFi信号，所述WiFi信号包含该定位标签标识和 WiFi包的序列号；步骤2)由阅读器接收由定位标签发送的WiFi信号并测量该信号的信号强度；步骤3)由阅读器将定位测量信息发送到定位服务器，所述定位测量信息包含该阅读器的标识、所接收的WiFi信号中定位标签的标识、WiFi包的序列号和所测量的信号强度；步骤4)由定位服务器对从多个阅读器接收的定位测量信息进行同步，以形成对于定位标签的射频指纹，所述定位标签的射频指纹为各阅读器测量的由同一定位标签发射的同一 WiFi信号的信号强度矢量；步骤5)由定位服务器基于定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置。上述方法中，步骤1)包括以下步骤步骤11)定位标签苏醒后，使用内部集成的加速度传感器采集自身加速度数据， 并与最近一次采集的加速度数据进行比较；步骤12)如果两次加速度数据差异超过阈值，则定位标签在预定信道发射一短串包含该定位标签标识和WiFi包序列号的WiFi信号，然后进入休眠状态；如果两次加速度数据差异在阈值范围内，则定位标签直接进入休眠状态；其中，所述阈值由加速度传感器型号及精度决定，休眠周期根据应用需求而设定。上述方法中，阅读器通过UDP协议将定位测量信息发送到定位服务器，所使用的 UDP数据包包含阅读器的MAC地址、WiFi包的序列号、WiFi信号强度以及发射该WiFi信号的定位标签的MAC地址。上述方法中，步骤4)包括以下步骤由定位服务器接收来自多个阅读器传递过来的定位测量信息；
由定位服务器根据定位测量信息中所包含的定位标签的标识以及WiFi包的序列号来对信号强度值进行组合，得到各阅读器测量的对于同一定位标签发送的同一 WiFi信号的信号强度矢量。上述方法中，步骤5)由定位服务器基于所形成的定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置包括以下步骤步骤51)选取与上次估计位置的距离小于d的网格作为定位区域Sl ；步骤52)基于步骤51)所选择的定位区域Sl所覆盖的阅读器和所述定位标签的射频指纹对应的阅读器选择公共阅读器；步骤53)对于所选择的定位区域Sl内的每个网格进行如下操作把该网格内所有选择阅读器的似然值相乘，得到对应网格的似然函数值，再与该网络对应的先验概率相乘，得到对应网格的后验概率；步骤54)选择最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置的估计。上述方法中，步骤53)还包括对于与上次估计位置的距离大于d但小于D的区域S2内的每个网格计算似然概率的步骤。上述方法中，步骤54)包括以下步骤如果定位区域Sl内的最大的似然概率小于区域S2中k个似然概率时，则计算区域S2内的每个网格的后验概率，选择S2中最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置估计；否则，选择Sl中最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置估计，其中D = 2d ；k不超过区域S2内网格总数的50%。上述方法中，在步骤1之前还包括训练的步骤，所述训练步骤包括以下步骤训练节点主动发射WiFi信号，阅读器将训练节点的定位测量信息发送到定位服务器；定位服务器根据从多个阅读器所接收的定位测量信息，利用混合高斯分布对每个阅读器获取的在相同网格位置的同一个定位标签发射的多个信号强度测量值进行统计分析，并建立射频指纹和对应网格的映射关系。上述方法中，步骤52)还包括以下步骤如果选出来的公共阅读器个数太大，则选取其中信号强度最大的K个，参数K依据实际环境来调整。又一方面，本发明还提供了一种基于射频指纹的实时定位系统，所述系统包括定位标签，用于周期性发射WiFi信号，所述WiFi信号包含该定位标签标识和WiFi 包的序列号；阅读器，用于接收由定位标签发送的WiFi信号并测量该信号的信号强度，以及将定位测量信息发送到定位服务器，所述定位测量信息包含该阅读器的标识、所接收的WiFi 信号中定位标签的标识、WiFi包的序列号和所测量的信号强度；定位服务器，用于对从多个阅读器接收的定位测量信息进行同步，以形成对于定位标签的射频指纹，并且基于所形成的定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置，所述定位标签的射频指纹为各阅读器测量的由同一定位标签发射的同一 WiFi信号的信号强
度矢量。
上述系统中，定位标签苏醒后，使用内部集成的加速度传感器采集自身加速度数据，并与最近一次采集的加速度数据进行比较；如果两次加速度数据差异超过阈值，则定位标签在预定信道发射一短串包含该定位标签标识和WiFi包序列号的WiFi信号，然后进入休眠状态；如果两次加速度数据差异在阈值范围内，则定位标签直接进入休眠状态；其中， 所述阈值由加速度传感器型号及精度决定，休眠周期根据应用需求而设定。上述系统中，阅读器通过UDP协议将定位测量信息发送到定位服务器，所使用的 UDP数据包包含阅读器的MAC地址、WiFi包的序列号、WiFi信号强度以及发射该WiFi信号的定位标签的MAC地址。上述系统中，定位服务器包括信息处理模块和定位引擎，所述信息处理模块用于接收来自多个阅读器传递过来的定位测量信息并根据定位测量信息中所包含的定位标签的标识以及WiFi包的序列号来对信号强度值进行组合，得到各阅读器测量的对于同一定位标签发送的同一 WiFi信号的信号强度矢量；所述定位引擎基于所形成的定位标签的射频指纹，采用如权利要求5、6、7、8和10 之一所述的方法来估计该定位标签的位置。与现有技术相比，本发明采用定位标签主动发射短数据包，阅读器测量的工作模式，尽可能地减少定位标签发射数据量，降低定位标签能耗，延长标签单次充电后的工作时间。此外，通过构建混合高斯分布模型、基于公共阅读器集的预定数目最大信号强度阅读器挑选、自适应区域搜索等机制，提高定位精度和降低计算量。
以下参照附图对本发明实施例作进一步说明，其中图1为根据本发明实施例的基于射频指纹实时定位系统架构示意图；图2为根据本发明实施例的基于射频指纹的实时定位方法的流程图；图3为根据本发明实施例的定位标签的整体架构示意图；图4为根据本发明实施例的定位标签的工作流程示意图；图5为OpenWrt开源系统中包含mac80211模块的CompatWireless模块示意图；图6根据本发明实施例的定位服务器上信息同步模块的示意图；图7为根据本发明实施例的定位服务器上定位引擎的工作流程图；图8为根据本发明实施例的一个实验环境的示意图；图9为根据本发明实施例的定位效果示意图；图10为根据本发明实施例的定位引擎实时定位的性能示意图。
具体实施例方式为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明， 并不用于限定本发明。图1所示的是基于射频指纹实时定位系统的一个实施例的架构示意图。该系统包括定位标签、阅读器(AP或无线路由器)和定位服务器。定位标签为可发射WiFi信号的待定位终端；阅读器为在待定位区域内部署的与有线网络连接的接入点，能够接收并解析指定信道的WiFi信号，并把接收到的WiFi信号相关信息通过有线或无线方式传送到定位服务器；定位服务器为处理能力较强的计算机，主要负责完成节点定位计算以及定位结果的动态展示，同时为外部用户提供可以访问定位结果的接口。图2为基于射频指纹的实时定位方法的一个实施例的流程图，其描述了图1所示的实时定位系统完成一次定位的具体过程，主要步骤如下1)定位标签定期苏醒后，使用内部集成的加速度传感器采集自身加速度数据，并与最近一次采集的加速度数据进行比较，如果两次加速度数据差异超过阈值，则定位标签在预定信道发射一短串包含自身标识(如MAC地址)和数据包序列号的WiFi信号，然后进入下一步；如果两次加速度数据差异在阈值范围内，则定位标签直接进入下一步。2)定位标签进入休眠状态，休眠周期由应用需求决定。例如，对于定位实时性要求较高或者运动比较剧烈的人员，休眠周期小于1秒；对于静态物品或者较少运动的物品，休眠周期可设置为1小时等。3)各阅读器测量定位标签发射的WiFi数据包的信号强度，并提取定位标签发射的WiFi数据包的序列号及该标签的MAC地址。4)阅读器将提取的WiFi数据包信号强度值、包序列号、标签MAC地址以及阅读器 MAC地址进行打包，然后发送到定位服务器。5)定位服务器接收各阅读器传递过来的定位测量数据。该测量数据包含了定位标签的信号强度、MAC地址、数据包序列号以及测量阅读器的MAC地址等信息。6)定位服务器对接收的定位测量数据进行同步处理。在对所有阅读器采集并发送过来的数据包进行解析后，先后以标签MAC地址以及数据包序列号为标准对信号强度值进行组合，得到各阅读器对同一定位标签发送的同一 WiFi信号包的信号强度测量矢量，用以构建定位射频指纹(即观测指纹)。7)定位服务器将经过同步处理后形成的定位射频指纹(各阅读器读取的由同一定位标签发射的同一 WiFi数据包的信号强度矢量)提交给定位引擎，由定位引擎完成定位计算。下面参照图3-10对上述定位系统和定位方法进行更详细的讨论。1定位标签图3所示的定位标签的一个实施例的架构示意图。在本实施例中，定位标签采用的是GainSpan公司的低功耗SoC (System on Chip)芯片GS1011，使用uVelOsity实时操作系统，在此基础上编写标签驱动程序和应用层程序。在本实施例中，为了降低能耗，为定位标签(也可简称为标签)设计了休眠和唤醒机制，并在GSlOll基础上扩展了 ADI公司的加速度传感器ADXL202。如表1所示，定位标签休眠时功率只有0. 3mW，若延长单位时间内定位标签休眠时间百分比，将能大大地节省其能耗。此外，由于携带者在行走时，标签会上下颠簸，因此，当标签唤醒后，首先对加速度传感器进行数据采集，若采集到的加速度数据变化较小，则说明标签很可能没有移动。此时，标签将跳过信号发射阶段(节点的能耗主要用于发射信号)，直接进入休眠状态。表 权利要求
1.一种基于射频指纹的实时定位方法，所述方法包括步骤1)由定位标签周期性发射WiFi信号，所述WiFi信号包含该定位标签标识和WiFi 包的序列号；步骤2)由阅读器接收由定位标签发送的WiFi信号并测量该信号的信号强度； 步骤3)由阅读器将定位测量信息发送到定位服务器，所述定位测量信息包含该阅读器的标识、所接收的WiFi信号中定位标签的标识、WiFi包的序列号和所测量的信号强度； 步骤4)由定位服务器对从多个阅读器接收的定位测量信息进行同步，以形成对于定位标签的射频指纹，所述定位标签的射频指纹为各阅读器测量的由同一定位标签发射的同一 WiFi信号的信号强度矢量；步骤5)由定位服务器基于定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤1)包括以下步骤步骤11)定位标签苏醒后，使用内部集成的加速度传感器采集自身加速度数据，并与最近一次采集的加速度数据进行比较；步骤12)如果两次加速度数据差异超过阈值，则定位标签在预定信道发射一短串包含该定位标签标识和WiFi包序列号的WiFi信号，然后进入休眠状态；如果两次加速度数据差异在阈值范围内，则定位标签直接进入休眠状态；其中，所述阈值由加速度传感器型号及精度决定，休眠周期根据应用需求而设定。
3.根据权利要求1所述的方法，在步骤3)中阅读器通过UDP协议将定位测量信息发送到定位服务器，所使用的UDP数据包包含阅读器的MAC地址、WiFi包的序列号、WiFi信号强度以及发射该WiFi信号的定位标签的MAC地址。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤4)包括以下步骤 由定位服务器接收来自多个阅读器传递过来的定位测量信息；由定位服务器根据定位测量信息中所包含的定位标签的标识以及WiFi包的序列号来对信号强度值进行组合，得到各阅读器测量的对于同一定位标签发送的同一 WiFi信号的信号强度矢量。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤5)由定位服务器基于步骤4)所形成的定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置包括以下步骤步骤51)选取与上次估计位置的距离小于d的网格作为定位区域Sl ； 步骤52)基于步骤51)所选择的定位区域Sl所覆盖的阅读器和所述定位标签的射频指纹对应的阅读器选择公共阅读器；步骤53)对于所选择的定位区域Sl内的每个网格进行如下操作 把该网格内所有选择阅读器的似然值相乘，得到对应网格的似然函数值，再与该网络对应的先验概率相乘，得到对应网格的后验概率；步骤54)选择最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置的估计。
6.根据权利要求5所述的方法，其中步骤53)还包括对于与上次估计位置的距离大于d但小于D的区域S2内的每个网格计算似然概率的步骤。
7.根据权利要求6所述的方法，其中步骤54)包括以下步骤如果定位区域Sl内的最大的似然概率小于区域S2中k个似然概率时，则计算区域S2内的每个网格的后验概率，选择S2中最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置估计；否则，选择Sl中最大后验概率对应的网格作为对定位标签的位置估计。
8.根据权利要求7所述的方法，其中D= 2d ;k不超过区域S2内网格总数的50%。
9.根据权利要求1所述的方法，在步骤1之前还包括训练的步骤，所述训练步骤包括以下步骤训练节点主动发射WiFi信号，阅读器将训练节点的定位测量信息发送到定位服务器；定位服务器根据从多个阅读器所接收的定位测量信息，利用混合高斯分布对每个阅读器获取的在相同网格位置的同一个定位标签发射的多个信号强度测量值进行统计分析，并建立射频指纹和对应网格的映射关系。
10.根据权利要求5所述的方法，步骤52)还包括以下步骤如果选出来的公共阅读器个数太大，则选取其中信号强度最大的K个，参数K依据实际环境来调整。
11.一种基于射频指纹的实时定位系统，所述系统包括定位标签，用于周期性发射WiFi信号，所述WiFi信号包含该定位标签标识和WiFi包的序列号；阅读器，用于接收由定位标签发送的WiFi信号并测量该信号的信号强度，以及将定位测量信息发送到定位服务器，所述定位测量信息包含该阅读器的标识、所接收的WiFi信号中定位标签的标识、WiFi包的序列号和所测量的信号强度；定位服务器，用于对从多个阅读器接收的定位测量信息进行同步，以形成对于定位标签的射频指纹，并且基于所形成的定位标签的射频指纹来估计该定位标签的位置，所述定位标签的射频指纹为各阅读器测量的由同一定位标签发射的同一 WiFi信号的信号强度矢量。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，定位标签苏醒后，使用内部集成的加速度传感器采集自身加速度数据，并与最近一次采集的加速度数据进行比较；如果两次加速度数据差异超过阈值，则定位标签在预定信道发射一短串包含该定位标签标识和WiFi包序列号的WiFi信号，然后进入休眠状态；如果两次加速度数据差异在阈值范围内，则定位标签直接进入休眠状态；其中，所述阈值由加速度传感器型号及精度决定，休眠周期根据应用需求而设定。
13.根据权利要求11所述的系统，其中，阅读器通过UDP协议将定位测量信息发送到定位服务器，所使用的UDP数据包包含阅读器的MAC地址、WiFi包的序列号、WiFi信号强度以及发射该WiFi信号的定位标签的MAC地址。
14.根据权利要求11所述的系统，其中，定位服务器包括信息处理模块和定位引擎，所述信息处理模块用于接收来自多个阅读器传递过来的定位测量信息并根据定位测量信息中所包含的定位标签的标识以及WiFi包的序列号来对信号强度值进行组合，得到各阅读器测量的对于同一定位标签发送的同一 WiFi信号的信号强度矢量；所述定位引擎基于所形成的定位标签的射频指纹，采用如权利要求5、6、7、8和10之一所述的方法来估计该定位标签的位置。
全文摘要
本发明提供一种基于射频指纹的实时定位系统，采用定位标签主动发射短数据包，阅读器测量相应信号强度并发送到定位服务器，定位服务器负责数据同步并估计定位标签的位置。该系统减少了定位标签发射数据量，降低定位标签能耗，延长标签单次充电后的工作时间，而且由于定位服务器采用了混合高斯分布模型、基于公共阅读器集的预定数目最大信号强度阅读器挑选、自适应区域搜索等机制，提高该系统的定位精度并降低了计算量。
文档编号G06K17/00GK102333372SQ20111027335
公开日2012年1月25日 申请日期2011年9月15日 优先权日2011年9月15日
发明者徐俊俊, 李慧, 罗海勇, 赵方 申请人:中国科学院计算技术研究所