本发明涉及室内定位方法，具体涉及一种基于红外测距校准的无线网络室内定位方法。
背景技术：
目前使用最便利的定位系统当属全球定位系统，其不仅定位精度高、全天候，而且抗干扰性强，因此利用它进行节点位置估计是一种可行的解决方案。但是从体积、成本和耗能等多方面考虑，在大规模部署的无线传感器网络中显得不适用。并且，在无线传感器网络的室内应用中，由于建筑物的遮蔽，导致室内gps信号较弱而无法实现精确定位。近年来，随着大型工厂向生产智能化的转变，需要位置信息服务，以及各种大型场馆的建立，对室内位置信息服务的需求也日益增长，所以室内定位技术的研究引起人们的广泛关注，成为相关技术领域的一个研究热点。传感器节点由于其可定制、小体积和易于网络化的特性，使得基于无线网络的室内定位技术具有独特的优势。
常用的基于无线网络的室内定位技术是使用接收信号强度(rss)的指纹定位方法。指纹定位法在测量位置关系的过程中一般包括离线训练和在线测量两个阶段。离线训练阶段：首先在定位区域选择已知坐标的参考点，然后通过终端设备测得所有参考点到各个锚节点的rss，每个参考点(x，y)分别对应一个rss测量向量，视为一个指纹，最后将该指纹保存到数据库；为更准确的描述rss与空间位置的关系，通常在参考点对多个方向的rss分布进行测量，构建更加详细的数据库。在线测量阶段：用户手持移动设备，将测得的rss与数据库中的指纹进行匹配，经过匹配算法的计算，实现目标定位。
基于rss的指纹定位方法的精度取决于指纹库的准确性，然而由于无线传感器的有效定位距离不等同于有效传播距离，一旦超出无线传感器的游戏定位距离，获得的rss值存在波动，这使得指纹库存在大量噪声；且室内环境存在遮挡，不同的锚节点的有效定位距离发生变化，从而导致指纹定位方法失效，不利于大范围的推广和应用。
技术实现要素：
本发明目的在于克服现有技术的不足，尤其解决现有的基于rss的指纹定位方法中，由于室内环境复杂、无线传感器的传播距离有限，随着定位距离的增大，锚节点的rss值会发生紊乱，从而导致指纹定位方法失效的问题。
为解决上述技术问题，本发明目的在于提供一种基于红外测距校准的无线网络室内定位方法，其中，所述基于红外测距校准的无线网络室内定位方法包括：
s1：红外测距校准。利用红外线发射器和接收器，测量目标物体与锚节点之间的距离，并根据距离计算出理论rss值，将理论rss值与当前获取的rss值进行比较，计算出锚节点的有效定位距离。
s2：训练离线指纹库。首先在定位区域选择已知坐标的参考点，然后通过终端设备测得所有参考点到各个有效定位距离内的锚节点的rss，每个参考点分别对应一个rss测量向量，视为一个指纹，最后将该指纹保存到数据库。
s3：在线定位测量。用户手持移动设备，将测得的rss与数据库中的指纹进行匹配，经过匹配算法的计算，实现目标定位。
本发明方案的有益效果在于，使用红外线发射器和接收器，对各个通讯锚节点进行有效定位距离校准，在训练指纹数据库阶段，剔除了有效定位距离外的锚节点rss值，去除了指纹噪声，提高了指纹定位的精度。
附图说明
图1是本发明的一个具体实施方式中未知节点边界区域示意图。
图2为本发明的一个具体实施方式中未知节点与有通信关系的锚节点示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
图1是本发明的实施例的一种基于红外测距校准的无线网络室内定位方法的流程图。
参照图1，所述一种基于红外测距校准的无线网络室内定位方法包括：
s1：红外测距校准。利用红外线发射器和接收器，测量目标物体与锚节点之间的距离，并根据距离计算出理论rss值，将理论rss值与当前获取的rss值进行比较，计算出锚节点的有效定位距离。具体过程描述如下：
s11：计算理论rss值。将红外线发射器置于被校准的锚节点，以被校准的锚节点为中心，用户手持红外线接收器逐渐远离锚节点，可根据红外线接收器获取到当前用户位置与被校准的锚节点之间的距离，根据公式(1)计算出当前距离的理论rss值pr：
pr＝p0-10ηlog10(d/d0)-δα(1)
其中d0为参考距离(本实施例取参考距离为1米)，p表示参考距离处的rss值，η为路径衰减系数，d为当前用户位置到锚节点的距离，δα为均值为0，标准差α在[4，10]之间的高斯随机变量。
s12：计算出锚节点的有效定位距离。在每个位置，进行多次采样，根据公式(2)计算当前距离位置的rss计算误差e：
如果误差e大于设定的阈值时，则认为当前采样的位置已到达锚节点的有效定位距离的边界，将当前距离设定为该锚节点的有效定位距离。
s2：训练离线指纹库。首先在定位区域选择已知坐标的参考点，然后通过终端设备测得所有参考点到各个有效定位距离内的锚节点的rss，对于每个锚节点j，每个参考点(xi，yi)分别对应一个rss测量向量
参照图2，在本实施例中，在参考点进行rss测量时，先进行红外测距，获取参考点到锚节点1、2、3的距离，每个锚节点的有效定位距离用以锚节点为圆心，半径分别为d1，d2，d3的虚线圆表示。如果参考点与锚节点的距离超过该锚节点的有效定位距离，则不采样参考点与锚节点的rss值，否则记录该锚节点的rss值；其中，锚节点3的有效定位距离超过了当前参考点到锚节点3的距离，则锚节点1和锚节点2的rss测量值组成该参考点的rss测量向量，作为该参考点的指纹。
s3：在线定位测量。用户手持移动设备，将测得的rss与数据库中的指纹进行匹配，经过匹配算法的计算，实现目标定位。具体过程描述如下：
本实施例使用最近邻居匹配算法，给定指纹库
其中，
连续采样五次，用五次匹配结果中匹配程度最多的指纹对于的锚节点，作为与当前rss测量向量的匹配节点，认为当前位置处于该锚节点的区域。
上述为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述内容的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。