一种基于指纹进行定位的方法及装置与流程

本发明涉及位置定位技术领域，特别涉及基于指纹进行定位的方法及装置。

背景技术：

指纹定位是定位技术领域的一种非常重要的定位技术，特别是指纹定位技术不受室内室外限制，应用非常广泛。它是利用某一位置上的无线信号，建立唯一指纹特征，从而实现位置定位。但随着地理位置的扩展，构建的指纹库数据量越来越大，导致定位匹配查找效率非常低，严重制约了指纹定位技术的发展和应用。

目前也提出了一些方法提升指纹定位检索效率。比如：在采样点区域建立基站标识集合的方法，匹配时能够过滤大部分不相关指纹记录。但该算法需要预先设定第二基站标识集合，然后匹配第二基站标识集合中相应基站的信号强度，找出最优匹配结果。该算法中对匹配查找第二基站标识集合并没有介绍，查找匹配算法效率仍然存在问题。

综上所述，随着指纹库数据量越来越大，指纹库的匹配查找效率仍然是一个严重问题。

技术实现要素：

根据本发明实施例提供的方案解决的技术问题是指纹库查找匹配效率低题。

根据本发明实施例提供的一种基于指纹进行定位的方法，包括：

在收到移动终端发送的用于定位的无线信号时，从所述无线信号中分解出用于定位的主区信号和邻区信号；

在预先建立的地理指纹索引表中以所述用于定位的主区信号和邻区信号组合为条件进行搜索；

根据在地理指纹索引表中搜索得到的主邻区信号组合的指纹特征记录，对所述移动终端进行定位。

优选地，所述建立地理指纹索引表包括：

通过收集无线信号特征，建立指纹特征记录；

根据每个无线信号的主区信号和邻区信号，得到主邻区信号组合；

通过将所述指纹特征记录与所述主邻区信号组合进行映射处理，建立地理指纹索引表。

优选地，所述通过收集无线信号特征，建立指纹特征记录包括：

收集地理位置上的无线信号特征；

根据收集的无线信号特征，对所述地理位置进行定位区域划分，得到多个定位区域；

通过对每个定位区域进行网格划分，得到多个定位网格；

通过对所述每个定位网格内的无线信号特征进行过滤处理，建立指纹特征记录。

优选地，所述根据每个无线信号的主区信号和邻区信号，得到主邻区信号组合包括：

通过对所述定位网格内的无线信号进行分解，得到主区信号和邻区信号；

通过将得到的主区信号与邻区信号进行组合，得到主邻区信号组合。

优选地，所述在预先建立的地理指纹索引表中以所述用于定位的主区信号和邻区信号组合为条件进行搜索包括：

通过将所述用于定位的主区信号和邻区信号进行组合，得到用于定位的主邻区信号组合；

在所述地理指纹索引表中搜索与所述用于定位的主邻区信号组合相同的主邻区信号组合。

优选地，所述根据在地理指纹索引表中搜索得到的主邻区信号组合的指纹特征记录，对所述移动终端进行定位包括：

根据搜索到的主邻区信号组合，在地理指纹索引表中得到与其相匹配的指纹特征记录；

根据所得到的指纹特征记录，在所建立的多个指纹特征记录中查找对应的定位网格，以便对所述移动终端进行定位。

根据本发明实施例提供的一种基于指纹进行定位的装置，包括：

分解无线信号模块，用于在收到移动终端发送的用于定位的无线信号时，从所述无线信号中分解出用于定位的主区信号和邻区信号；

搜索模块，用于在预先建立的地理指纹索引表中以所述用于定位的主区信号和邻区信号组合为条件进行搜索；

定位模块，用于根据在地理指纹索引表中搜索得到的主邻区信号组合的指纹特征记录，对所述移动终端进行定位。

优选地，还包括建立地理指纹索引表单元，用于通过收集无线信号特征，建立指纹特征记录，根据每个无线信号的主区信号和邻区信号，得到主邻区信号组合，以及通过将所述指纹特征记录与所述主邻区信号组合进行映射处理，建立地理指纹索引表。

优选地，所述建立地理指纹索引表单元具体用于收集地理位置上的无线信号特征，根据收集的无线信号特征，对所述地理位置进行定位区域划分，得到多个定位区域，并通过对每个定位区域进行网格划分，得到多个定位网格，以及通过对所述每个定位网格内的无线信号特征进行过滤处理，建立指纹特征记录。

优选地，所述建立地理指纹索引表单元具体用于通过对所述定位网格内的无线信号进行分解，得到主区信号和邻区信号，并通过将得到的主区信号与邻区信号进行组合，得到主邻区信号组合。

根据本发明实施例提供的方案，在预估区域内查找指纹库，然后利用索引表可以快速收敛查找的指纹特征记录，效果明显优于其它算法。通过在各个区域内创建指纹库和索引表，可以实现快速查找定位服务，使得整个定位过程实现简单。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种基于指纹进行定位的方法流程图；

图2是本发明实施例提供的一种基于指纹进行定位的装置示意图；

图3是本发明实施例提供的创建地理指纹索引表的方法流程图；

图4是本发明实施例提供的利用地理指纹索引表进行查找定位的方法流程图；

图5是本发明实施例提供的创建地理指纹索引表和查找定位的结构框图；

图6是本发明实施例提供的无线信号传播衰减的示例图；

图7是本发明实施例提供的多组无线信号的传播示意图；

图8是本发明实施例提供的创建无线信号的地理指纹索引表的记录方法示意图；

图9是本发明实施例提供的voronoi图算法区域划分示例图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明实施例提供的一种基于指纹进行定位的方法流程图，如图1所示，包括：

步骤s101：在收到移动终端发送的用于定位的无线信号时，从所述无线信号中分解出用于定位的主区信号和邻区信号；

步骤s102：在预先建立的地理指纹索引表中以所述用于定位的主区信号和邻区信号组合为条件进行搜索；

步骤s103：根据在地理指纹索引表中搜索得到的主邻区信号组合的指纹特征记录，对所述移动终端进行定位。

其中，所述建立地理指纹索引表包括：过收集无线信号特征，建立指纹特征记录；根据每个无线信号的主区信号和邻区信号，得到主邻区信号组合；通过将所述指纹特征记录与所述主邻区信号组合进行映射处理，建立地理指纹索引表。具体地说，所述通过收集无线信号特征，建立指纹特征记录包括：收集地理位置上的无线信号特征；根据收集的无线信号特征，对所述地理位置进行定位区域划分，得到多个定位区域；通过对每个定位区域进行网格划分，得到多个定位网格；通过对所述每个定位网格内的无线信号特征进行过滤处理，建立指纹特征记录。具体地说，所述根据每个无线信号的主区信号和邻区信号，得到主邻区信号组合包括：通过对所述定位网格内的无线信号进行分解，得到主区信号和邻区信号；通过将得到的主区信号与邻区信号进行组合，得到主邻区信号组合。

其中，所述在预先建立的地理指纹索引表中以所述用于定位的主区信号和邻区信号组合为条件进行搜索包括：通过将所述用于定位的主区信号和邻区信号进行组合，得到用于定位的主邻区信号组合；在所述地理指纹索引表中搜索与所述用于定位的主邻区信号组合相同的主邻区信号组合。

其中，所述根据在地理指纹索引表中搜索得到的主邻区信号组合的指纹特征记录，对所述移动终端进行定位包括：根据搜索到的主邻区信号组合，在地理指纹索引表中得到与其相匹配的指纹特征记录；根据所得到的指纹特征记录，在所建立的多个指纹特征记录中查找对应的定位网格，以便对所述移动终端进行定位。

图2是本发明实施例提供的一种基于指纹进行定位的装置示意图，如图2所示，包括：分解无线信号模块201、搜索模块202以及定位模块203。所述分解无线信号模块201，用于在收到移动终端发送的用于定位的无线信号时，从所述无线信号中分解出用于定位的主区信号和邻区信号；所述搜索模块202，用于在预先建立的地理指纹索引表中以所述用于定位的主区信号和邻区信号组合为条件进行搜索；所述定位模块203，用于根据在地理指纹索引表中搜索得到的主邻区信号组合的指纹特征记录，对所述移动终端进行定位。

本发明实施例还包括建立地理指纹索引表单元，用于通过收集无线信号特征，建立指纹特征记录，根据每个无线信号的主区信号和邻区信号，得到主邻区信号组合，以及通过将所述指纹特征记录与所述主邻区信号组合进行映射处理，建立地理指纹索引表。具体地说，所述建立地理指纹索引表单元具体用于收集地理位置上的无线信号特征，根据收集的无线信号特征，对所述地理位置进行定位区域划分，得到多个定位区域，并通过对每个定位区域进行网格划分，得到多个定位网格，以及通过对所述每个定位网格内的无线信号特征进行过滤处理，建立指纹特征记录。具体地说，所述建立地理指纹索引表单元具体用于通过对所述定位网格内的无线信号进行分解，得到主区信号和邻区信号，并通过将得到的主区信号与邻区信号进行组合，得到主邻区信号组合。

本发明实施例包括离线建库阶段和在线定位查找阶段，特别地说，下文中的主区与上文中的主区信号对应；下文中的邻区与上文中的邻区信号对应。

其中，离线建库流程如图3所示，包括以下步骤：

步骤s301：收集无线信号采样样本；

根据需要定位的区域，收集无线信号样本，可以通过人工采集的方式，也可以通过仿真工具自动生成采样样本点的无线信号特征，还可以两者结合的方式完成各个采样样本点的无线信号特征收集工作。

步骤s302：图算法划分区域；

选择合适的图算法，对地理位置进行区域划分。区域划分的原则是：各个区域采集的指纹数据量尽量均匀；各区域的面积尽量均匀；划分区域的形状相对规则。通常选择的区域划分图算法有voronoi图，可选择行政区域的中心点作为voronoi图中的三角形顶点，构建voronoi图，划分地理位置区域。然后把上一步骤采集到的无线信号特征记录，划分到voronoi图中的各个区域中，从而每个区域可独立构建指纹库。

步骤s303：网格划分，过滤采样点，建立该区域指纹库；

在voronoi图的每个区域内，选择合适的边长做网格划分，通常根据定位精度要求和最能代表无线信号特征的网格大小进行划分，比如5米边长或者10米边长等。由于采集的无线信号特征记录带有位置信息，可以对应到划分的每个网格中。然后对每个网格中采集的无线信号特征数据，过滤异常采样样本，建立指纹特征记录。通常可使用高斯过滤算法，过滤异常采样样本，建立指纹特征记录。因此，voronoi图中的每个区域都创建一张指纹库。也就是说，选择经纬度坐标刻度作为网格划分的方法，经纬度刻度可看作经纬度的精度选择，也即是网格大小的选择。选择每一个网格内的采集样本，通过高斯过滤算法，筛选过滤差异点，保留主要无线信号特征，用来代表该网格，即形成该网格的的无线信号指纹特征记录。

特别的，高斯过滤算法筛选无线信号特征的过程如下描述：

a、选择网格内的采样样本。

b、解析每次采集的每一个无线信号，对每个无线信号做高斯过滤，保留rssi(receivedsignalstrengthindication，接收的信号强度指示)的取值范围为[0.15σ+μ,3.09σ+μ]的无线信号。

式中，rssi表示该无线信号在该网格的信号强度；σ表示该网格接收到的无线信号的方差；μ表示该网格接收到的无线信号的平均值；n表示在该网格内接收到的无线信号的数量；i表示第i个无线信号，i的值在0～n范围内。

c、将该范围的rssi值全部取出计算平均值，即为该无线信号的最终rssi值，代表了该无线信号在该网格内的信号特征。

d、把该网格内的所有无线信号都按b～c步骤执行，即可得到该网格最终的无线信号指纹特征。

步骤s304，创建该区域的索引表。

对每个方格内的无线信号指纹特征，选取信号强度最大的前几个无线信号作为主区，剩余的作为邻区。对每一个主区分别与剩余的邻区组合，并建立与该网格的映射关系，最终得到该网格的无线信号指纹特征的索引。也就是说，由于每个网格内接收的多个无线信号存在差异，对这些无线信号划分为主区和多个邻区。主区代表了该网格的主要的指纹特征，邻区代表该网格的次要指纹特征。因此，使用主区和邻区的组合，作为该指纹记录的索引，保存为索引表记录。该索引表能够缩小指纹特征记录的检索范围，提升指纹定位速度。

对所有网格内的无线信号指纹特征都建立索引，即可得到索引表。特别的，voronoi图中的每个区域创建一个索引表。

其中，在线定位查找流程如图4所示，包括以下步骤：

步骤s401：图算法计算归属区域。

根据定位条件中的主区、邻区，找到主区、邻区所在的位置，然后计算主区和邻区的中心点所在位置，预设一个误差半径，形成一个圆。然后在图算法划分的区域图上，映射出该中心点所在的圆的覆盖范围，即是所要找的目标区域。

步骤s402：查找区域内的索引表。

根据定位点的无线信号划分主区和邻区，并把每一个主区与每一个邻区分别组合，在索引表中查找映射的网格。

步骤s403：统计指纹记录。

统计网格出现次数最多的一组无线信号指纹特征记录，也就是该网格上无线信号与定位点的无线信号最匹配的一组无线信号指纹特征。

步骤s404：计算欧式距离，找出值最小的那组指纹特征记录。

对找到的这一组无线信号指纹特征记录，与定位点的信号强度计算欧氏距离，选择欧氏距离最小的一条无线信号指纹特征记录对应的网格，把该网格的位置作为最终的定位结果。

也就是说，首先，根据定位条件选择voronoi图中的某一个或几个区域，然后在选定区域内查找索引表。其中，选择voronoi图的区域的定位条件可以是主基站所在区域。根据定位点的无线信号特征，划分为主区和多个邻区。以主区和邻区的组合搜索索引表，可找到包含该主邻区组合的所有指纹特征记录；同理，以定位条件中所有的主区和邻区的组合为条件，在索引表中搜索，可以找到当前定位点的所有主邻区组合的指纹特征记录，该方法缩小了无线信号特征指纹库的查找范围；然后，统计主邻区组合出现的次数。统计的方法是，在多个主邻区组合搜索索引表的结果中，统计每一条指纹记录出现的次数，出现次数最多的指纹记录，该指纹记录匹配主区和邻区最多，也就是匹配度最好的一组记录；最后，根据定位点的信号强度，与上一步骤中找到的一组指纹特征记录，在信号强度分量上计算欧氏距离，找出欧氏距离最小的那条指纹特征记录对应的网格，即为匹配度最高的网格，把该网格位置作为最终的定位结果。

图5是本发明实施例提供的创建地理指纹索引表和查找定位的结构框图，如图5所示，包括：无线信号采集模块501、区域划分模块502、创建指纹库模块503、创建索引表模块504、区域查找模块505、指纹特征查找模块506以及求最优匹配指纹模块507。

下面对各模块详细说明：

其中，所述无线信号采集模块501，用于可利用手持终端采集地理位置上的无线信号特征，无线信号特征包括：位置信息、基站小区、信号强度、wifi信号及其信号强度等。可多次采集以收集准确的无线信号特征，也可结合软件仿真的方式实现无线信号采集模块，即利用仿真工具自动生成区域的无线信号特征。

所述区域划分模块502，用于在采集指纹数据所在的区域平面上，按照一定的规则选取一些点，然后按照voronoi图算法划分区域。通常在平面上选择点的方法是选择区域的中心点。也就是说，在大规模指纹定位中，对大区域上采集的无线信号特征数据，按区域划分为多块，分块分别处理。通常使用的区域划分图算法有vornoi分区法，该方法是由一组连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形构成。使用该方法划分的区域，区域与区域是连续的，且构成区域的多边形是相对规则的。

所述创建指纹库模块503，用于过滤网格内异常的无线信号特征，并计算该网格的指纹特征记录。指纹特征记录包含的属性有：网格位置信息，主区及信号强度，多个邻区及信号强度，主服务wifi信号及信号强度，邻区wifi及信号强度。可使用高斯过滤算法，选择采集信号的信号强度做高斯计算，得到网格的指纹特征记录。在每一个划分的区域内，创建一张指纹库，用于描述该区域的无线信号指纹特征。具体地说，该模块包含了无线信号采集区域的网格划分和无线信号指纹特征提取方法。网格划分可使用经纬度刻度对区域进行网格划分，在同一个网格内的无线信号采集样本具有相同的经纬度刻度。无线信号特征提取方法使用了高斯过滤算法，提取网格内主要的无线信号特征，过滤异常的无线信号特征。

所述创建索引表模块504，用于对每一张指纹库中网格生成的无线信号指纹特征记录，划分该记录的主区和邻区，使用主区和邻区的组合构建出该指纹特征记录的索引，并且该索引与网格对应。保存每一个网格内的每一条无线信号指纹特征记录的索引，从而创建索引表，以便提供快速查找该指纹特征记录服务。

所述区域查找模块505，用于通过定位条件中的主区和邻区所在位置，预估定位点所在的区域，然后映射到指纹库时的区域划分图上，从而确定目标区域。也就是说，在指纹定位时，根据定位条件预估定位点所在的范围，并根据定位条件中主区、邻区所在位置可以预估定位点所在的区域，然后在预估区域内做指纹定位查找匹配。

所述指纹特征查找模块506，用于查找最优的一组指纹特征记录。在找到的目标区域对应的索引表上，匹配查找指纹库。指纹定位时，对于定位的无线信号特征，找出主区和邻区，构建主邻区组合，在索引表中查找包含该主邻区组合的指纹特征记录，然后统计出现次数最多的一组网格，即为主区和邻区匹配的网格。

所述求最优匹配指纹模块507，用于求解最优匹配指纹特征记录。在指纹特征查找模块506找到的一组网格的无线信号指纹特征记录，与定位点的无线信号特征计算欧氏距离，把欧氏距离最小的一条无线信号指纹特征记录对应的网格位置作为最终的定位结果。

图6是本发明实施例提供的无线信号传播衰减的示例图，如图6所示，包括：网格划分，利用经纬度在地理位置上的刻度，可以均匀的把一片区域划分网格；无线信号源，具体的包括基站信号发射台，无线wifi等；无线信号的传播，无线信号在传播过程中，存在衰减；比如微蜂窝场景下，其衰减模型为：

pl[db]＝-35.4+26log10(d)+20log10(fc)

其中，pl[db]表示发射功率为fc的信号源,经过传输距离d后的信号强度；fc表示载波中心频率，单位mhz；d表示传输距离，单位m，取值范围>＝20m。

图7是本发明实施例提供的多组无线信号的传播示意图，如图7所示，多个信号源在区域每个网格形成的无线信号特征，即为无线信号采集模块需要收集的采样样本。

图8是本发明实施例提供的创建无线信号的地理指纹索引表的记录方法示意图，如图8所示，无线信号特征指纹记录可表示为一组由信号源id，和其在该网格的信号强度共同组成的特征指纹记录，该指纹记录代表了该网格的无线信号特征，具有唯一性。索引表可表示为每一条无线信号特征指纹记录的索引，索引表示为无线信号特征指纹记录的主区和邻区的组合，并且与网格即网格的一条无线信号特征指纹记录对应。指纹定位时，先搜索索引表主区和邻区的组合条件，可快速找到无线信号特征指纹记录，避免了指纹库的遍历查找，提升检索效率。

图9是本发明实施例提供的voronoi图算法区域划分示例图，如图9所示，图中a、b、c、d是平面上的点，按照最近邻点相连规则，构成三角形abc和三角形acd。然后分别做每一条边的中垂线，如图中虚线所示，三角形的三条中垂线交于一点，即图中的a点和b点。由虚线段构成的区域，则是voronoi图算法做出的区域划分。

其中，图中实线表示区域中心点连线；虚线表示区域划分边界线。

根据本发明实施例提供的方案，可快速查找无线信号特征指纹库，而且对性能要求低，内存占用少，能够提升指纹定位检索速度。

尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。