专利名称：一种利用智能手机Wi-Fi功能实现楼层自动定位的方法
技术领域：
本发明涉及一种新的定位技术，具体是一种智能手机W1-Fi功能自动定位用户在建筑物中的哪一层楼的方法。
背景技术：
在当今飞速发展的基于位置的应用领域，利用智能手机进行定位占据着很重要的地位。目前，绝大多数的定位技术都需要一定的基础设施的支持，如蜂窝网络，W1-Fi无线网络和全球定位系统(GPS)。而这些技术各有各的优缺点，在精度、使用场景上都有限制。在定位技术领域中，如何定位一个用户在一栋建筑物中的哪一层，是一个很热门的问题，因为如果知道了此类信息，就可以据此给用户提供相关的服务，如广告，指路，以及救援搜寻。目前，公知的定位技术有如下几类:
第一类:基于GPS、GSM、W1-FI等信号
GPS是比较通用的定位技术，他通过卫星定位手机在地球上的经度纬度及高度信息，精度能够达到5米以内，但是这是在室外的情况，在室内情况由于受到建筑物干扰，精度降低很多，无法用来定位用户处于哪一层上。基于GSM的定位技术不管在室内室外的情况，精度都很低，不能定位用户的楼层； 基于W1-FI的定位技术主要是这样工作的，用户在室内的不同位置手机检测到周围的
W1-FI信号强度是不同的，如果预先在室内的每个位置都采集一下W1-FI的信号强度，得到W1-FI信号强度和对应位置的二元组，存储到一个数据库中。当一个新的用户要定位时，只要检测一下当前周围的W1-FI信号强度，然后与数据库中的做对比，找到最接近的，这个最接近的W1-FI信号所对应的位置就是该用户的当前位置。这种技术的缺点在于它需要室内有足够多的W1-FI热点，并且需要一个学习的过程，那就是预先到室内的每个位置采集一下数据，存储到数据库中，这样的工作量是巨大的；还有个缺点就是W1-FI信号强度受到周围环境的影响较大，同一地点不同时候的W1-FI信号强度可能变化，影响定位精度。第二类:通过手机传感器辅助定位技术
该类技术利用用户手机的感知能力辅助定位，通过手机自带传感器获得的数据可以大致追踪用户的运动路径，如走了多少步，有没有上下楼等可以通过手机的加速度传感器获得加速度数据，再依赖行为识别技术进行识别；由于这种识别方法精度不是很好，现有的技术都是需要在建筑物内安装一些校准装置，称为校准点，校准点会发出一些特殊的信号，用户的手机可以检测到这样的信号，从而校准自己的位置；这样该技术的实现就要预先在建筑物中部署大量的校准点，耗费大量人力物力，而且后期需要较多的维护工作，并不经济实用。第三类:基于RFID的定位技术
基于RFID的定位技术原理很简单，利用读卡器和标签，当它们彼此之间相互接近的时候，读卡器可以读取到标签，如果这两者中有一方位置是已知的，当读卡动作发生时另一方的位置就知道了。通常有两种方式:1、标签固定，读卡器移动；首先大量标签被部署在建筑物的不同位置，用户携带者便携式的读卡器，由于标签的位置是已知的，所以当用户读到标签时，标签的位置就是用户当前的位置。2、读卡器固定，标签移动，与上一种方法相反，用户手机上贴有标签，而建筑物内部署了许多读卡器，一旦读卡器读到用户的标签，那用户的位置就在该读卡器附近，从而实现了定位。基于RFID的定位技术精度高，但是有很多缺点，部署大量的读卡器和标签很耗时耗力，且非常昂贵。用户手机使用RFID定位技术必须贴着标签，因为一般手机不具有读卡器的功能，由于读卡器成本高，在建筑物部署到一定密度的读卡器很不经济。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是利用智能手机本身加速度感知功能和W1-Fi功能功能进行用户的楼层定位，这种方法不需要在建筑物内部署任何软硬件设施，就能够提供高精度的定位服务。本发明所述的利用智能手机W1-Fi功能实现楼层自动定位的方法，该智能手机具有加速度传感器，其包括以下步骤:
1)在同一建筑物内，利用加速度传感器收集的加速度数据识别某用户乘坐电梯的行为，同时收集该用户上下电梯时电梯口的W1-Fi信息，形成一组对应楼层的W1-Fi信号；
2)通过步骤I)收集该建筑物内所有手机用户的W1-Fi信息，利用聚类的方法对这些信号进行聚类，这样，聚类后获得的类的个数就是这栋楼的层数，然后根据W1-Fi信号的高低关系对聚类的结果进行排序，排序之后就能够得到某个楼层与类之间的一一映射关系；将所有用户的W1-Fi轨迹融合起来，获得整个建筑物的W1-Fi地 3 )将W1-Fi地图建立起来存储在云端服务器中，当用户在建筑物内运动时，定位系统收集几个周围W1-Fi信息的样本，上传到服务器中，服务器通过与W1-Fi地图的对比匹配，即可获的用户当前的楼层位置。所述步骤I)收集的每组对应楼层的W1-Fi信号均被实时传输到一个云端服务器，云端服务器执行步骤2)的聚类工作，并形成完整的建筑物的W1-Fi地图。本发明的有益效果:本发明无需知道建筑物本身的信息，如楼层高度，层数等；无需在建筑物中部署设备，如校准设备，读卡设备等，这样就极大减少了实施成本及开销；无需预先游历整个建筑物来建立地图，节省了大量人力物力；且一旦W1-Fi地图建立以后，无需再重新计算即可提供高精度的楼层定位，定位实施非常简便。
图1是用户坐垂直电梯时手机加速度传感器获得的数据；
图2是获取用户进电梯前和出电梯后较短时间的一组W1-Fi信号；
图3是获取每个用户进出电梯前后较短时间的一组W1-Fi信号；
图4是利用聚类技术对W1-Fi信号进行聚类，再根据W1-Fi信号所在楼层高低关系把类进行排序；
图5是把每个类的大小从包含楼梯口区域到包含整个楼层的W1-Fi信号； 图6是本发明的系统总体框架图。
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。要实现本发明，要解决如下几个问题，I)识别用户上下电梯的行为；2)用户轨迹的获取与分析；3)聚类算法的设计及W1-Fi地图的生成。经过加速度数据采样，我们发现上下电梯在加速度数据上具有明显的特性，利用简单的方法进行识别就达到了较好的效果，在行为识别领域，此类的行为识别方法已经较为成熟，本发明可以使用现有的识别算法进行识别。图1展示的是加速度数据，该数据是电梯上行时(图1a)和电梯下行时(图1b)在电梯中的手机的加速计读数。利用这个加速度曲线的特性，我们可以识别出用户是否乘坐了一次电梯。用户在建筑物中活动时，通过打开手机的W1-Fi功能，采集周围的W1-Fi信号，这些W1-Fi信号构成了用户连续的W1-Fi轨迹，如果用户在不同楼层间移动，那W1-Fi信号也是分段的，每段属于不同的楼层。本发明先通过手机加速度识别用户上下电梯的行为，再利用用户乘坐电梯的行为以将收集的W1-Fi轨迹进行分段，并且能够根据电梯往上或者往下知道每个段的高低关系。图2中展示了一个用户从一楼到四楼的过程，中间乘坐了一次电梯，通过行为识别能够识别出用户乘坐了电梯，在进电梯前和出电梯后的较短时间内的W1-Fi数据可以被获取，我们称为一组W1-Fi信号，这组W1-Fi信号前半部分LowerGroup是比后半部分UpperGroup要低，因为用户是坐电梯往上走的。本发明选取用户在上电梯前和下电梯后短时间的W1-Fi信号，这个信号应该是在电梯口获得的。收集多个用户在电梯口获得的W1-Fi信号，图3展示当多个用户在建筑物内运动时，利用图2展示的方法我们可以获得许多组W1-Fi信号；每组W1-Fi信号前后两部分都有高低关系。之后利用聚类的方法对这些信号进行聚类，这样，聚类后获得的类的个数就是这栋楼的层数，然后根据W1-Fi信号的高低关系对聚类的结果进行排序，排序之后就能够得到一个楼层与类的一一映射。图4是利用聚类的方法将许多用户的W1-Fi信号进行聚类，比较接近的会被放在同一个类中，由于每个用户的每组W1-Fi信号时有高低关系的，这样包含这些W1-Fi信号的类也有高低关系，我们利用这个高低关系对类进行排序，就得到了所有类的高低关系；而且每一层都会有一个类出现，虽然我们不知道该建筑物有多少层，也不知道每个类再哪一层；但是由于聚类的特性，我们知道有多少个类就有多少个楼层，根据类的高低关系，就获得了类和楼层的一一映射。至此，我们就知道这栋建筑物有多少层和每层电梯口的W1-Fi信号地图。利用之前的W1-Fi轨迹段，我们将所有用户的W1-Fi轨迹融合起来，获得整个建筑物的W1-Fi地图。图5中，由于需要的是整个楼层的W1-Fi信号，所以这里就是将类一步一步扩大，使其包含整个楼层的W1-Fi信号。从上面介绍的方法可以发现，我们不需要游历整个建筑物来建立W1-Fi信号地图，而是利用了 一种后台自动的方法，在不干预用户正常活动的情况下，利用本来就在建筑物中活动的用户采集到的信息生成了 W1-Fi地图。在图6中:是整个系统的运行过程，看实线箭头，首先:用户在建筑物内运动的时候，手机采集加速度和W1-Fi信号数据，利用加速度识别出乘坐电梯的行为，然后上传到服务器，服务器利用聚类的方法进行聚类，获得每个楼层的类，然后排序，再扩大类，最后获得整个建筑物的W1-Fi地图。再进行定位时，看虚线箭头，一个用户的手机采集周围的W1-Fi信号，上传到服务器，服务器根据W1-Fi地图对比就知道该用户在哪个楼层了，然后把楼层信息告知该用户。总体来说，用户手机在后台运行着本方案的服务，不停收集加速度传感器数据和W1-Fi信号，并且识别用户行为，生成用户运行的轨迹。这些轨迹被实时传输到一个云端服务器，在云端服务器上运行着本方案算法，它将不同用户的轨迹通过聚类的方法合并到一起，这样生成了一张W1-Fi信号地图，在这图中可以识别出该建筑的楼层数量，以及定位用户的楼层。当一个用户需要定位自己的楼层时，打开手机W1-Fi收集周围的W1-Fi信号，然后到存储着W1-Fi地图的服务器进行查询，根据W1-Fi信号的对比就能确定该用户现在处于哪个楼层。通过采集的真实W1-Fi数据对该方法进行了充分的软件模拟，并在三栋不同建筑物的真实场景下进行了实验。实验证明该方案能够达到95%的精度将用户定位在正确的楼层上，98%的精度保证定位误差在I层以内。之后又组织了 20个志愿者进行了 5天的实地实验，实验表明定位到正确楼层的精度达到98%。本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
权利要求
1.一种利用智能手机W1-Fi功能实现楼层自动定位的方法，该智能手机具有加速度传感器，其特征在于包括以下步骤: 1)在同一建筑物内，利用加速度传感器收集的加速度数据识别某用户乘坐电梯的行为，同时收集该用户上下电梯时电梯口的W1-Fi信息，形成一组对应楼层的W1-Fi信号； 2)通过步骤I)收集该建筑物内所有手机用户的W1-Fi信息，利用聚类的方法对这些信号进行聚类，这样，聚类后获得的类的个数就是这栋楼的层数，然后根据W1-Fi信号的高低关系对聚类的结果进行排序，排序之后就能够得到某个楼层与类之间的一一映射关系；将所有用户的W1-Fi轨迹融合起来，获得整个建筑物的W1-Fi地图； 3)将W1-Fi地图建立起来存储在云端服务器中，当用户在建筑物内运动时，定位系统收集几个周围W1-Fi信息的样本，上传到服务器中，服务器通过与W1-Fi地图的对比匹配，即可获的用户当前的楼层位置。
2.根据权利要求1所述的利用智能手机W1-Fi功能实现楼层自动定位的方法，其特征在于，所述步骤I)收集的每组对应楼层的W1-Fi信号均被实时传输到一个云端服务器，云端服务器执行步骤2)的聚类工作，并形成完整的映射表，最终发送到用户的手机中。
全文摘要
一种利用智能手机Wi-Fi功能实现楼层自动定位的方法，首先利用加速度数据识别用户乘坐电梯的行为，同时收集电梯口的Wi-Fi信息，利用聚类的方法对这些信号进行聚类，根据Wi-Fi信号的高低关系对聚类的结果进行排序，排序之后就能够得到某个楼层与类之间的一一映射关系；将所有用户的Wi-Fi轨迹融合起来，获得整个建筑物的Wi-Fi地图；利用该Wi-Fi地图结合用户行为进行定位。本发明利用众包-CrowdSourcing方法，自动的建立建筑物的Wi-Fi地图，不需要预先知道建筑物的基本信息，在完全后台和自动化的方式下完成定位功能。
文档编号H04W4/04GK103152697SQ201310095519
公开日2013年6月12日 申请日期2013年3月25日 优先权日2013年3月25日
发明者吕建, 叶海波, 陶先平 申请人:南京大学