一种面向电力室内通信运维场景的无线定位方法及系统与流程

技术特征：

1.一种面向电力室内通信运维场景的无线定位方法，其特征在于，所述方法包括：

采集待测点处各个无线接入点的信号强度信息，形成待测场强序列，并将所述待测场强序列和无线接入点的环境信息与预先建立的相应环境信息下的指纹数据库中的指纹数据进行匹配，估算待测点的具体位置；

所述预先建立的指纹数据库包括：环境因素。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先建立指纹数据库包括：

离线建立指纹数据库C1；

对所述离线建立的指纹数据库C1进行迭代更新，建立面向不同环境的指纹数据库。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述离线建立指纹数据库C1，包括：

a，部署若干无线接入点，利用信号场强扫描仪器监测信号覆盖区域的信号场强；基于信号场强对定位场景进行分类，不同的信号场强对应不同的定位场景；

b，部署各类型定位场景的参考点，同一场景下的参考点数量根据定位精度要求和部署成本进行设定；

c，在所述参考点处安装信号接收装置，遍历所有参考点，对分布于各参考点附近的无线接入点进行多次采样，将每次采样无线接入点的信号场强信息定义为指纹数据，并根据预先定义的数据格式进行存储，生成指纹数据库C1。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预定义的数据格式为：指纹数据库名称，定位场景，参考点，可信度标签，位置信息；其中，

所述可信度标签基于无线接入点的MAC地址进行标注，包括：设置指纹数据的可信度CL初始值为1，记作CL1，增长步长为1；若指纹数据对应的无线接入点的MAC地址合法，则当前指纹数据可信，将可信度叠加1；否则，可信度不变。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对离线建立的指纹数据库C1进行迭代更新，建立面向不同环境的指纹数据库，包括：

将实时采集的信号场强与指纹数据库C1中相应位置上的指纹数据进行对比，若两者差值均小于预设阈值，则增加C1中指纹数据的可信度，直到数据差异趋于稳定；

若个别数据差值高于预设阈值，则定义差值高于预设阈值的指纹数据为不可信数据，并增加C1中其余指纹数据的可信度，直到数据差异趋于稳定；

若所有数据差值均高于预设阈值，则将实时采集的信号场强进行存储，生成指纹数据库C2，并将所述C2的信号场强平均值定义为C2的环境阈值；

通过迭代更新，获得与C1、C2对应的不同环境下的指纹数据库C3…CQ，并将各环境下的指纹数据库中信号场强平均值定义为相应的环境阈值；其中，Q表示指纹数据库种类。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待测场强序列和无线接入点的环境信息与预先建立的相应环境信息下的指纹数据库中的指纹数据进行匹配，包括：选取与待测场强序列相同环境下的指纹数据库主参考点；

将待测场强序列与指纹数据库主参考点相同位置的数据进行对比，剔除所述待测场强序列中存在差异的数据；

根据主参考点的位置信息确定所述待测场强序列的定位场景和欧式距离，并根据所述主参考点指纹数据的可信度，计算加权系数，输出最终的定位结果。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述选取与待测场强序列相同环境下的指纹数据库主参考点，根据主参考点的位置信息确定所述待测场强序列的定位场景，包括：

比较待测场强序列的平均场强大小与环境阈值的一致性，选择对应环境的指纹数据库Ci；

与所述指纹数据库Ci中所有参考点的信号场强进行方差计算，定义最小方差的参考点RPi为主参考点，依据主参考点的位置信息确定待测场强序列的定位场景。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据主参考点的位置信息确定待测场强序列的欧式距离，包括：按照指纹数据的可信度高低顺序，依次计算欧式距离；从计算结果中选取K个最短距离的参考点作为匹配指纹，以最短距离的占比和K个指纹的可信值乘积作为加权权重。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，通过下式确定待测场强序列的欧式距离：

vti表示第i个参考点的参考序列可信度，vtin表示序列i中第n个指纹数据的可信度；di表示欧式距离，ε为正数值，wi表示综合欧式距离和可信度的加权系数。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述通过下式进行加权系数的计算，输出最终的定位结果：

11.一种面向电力室内通信运维场景的无线定位系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于实时采集待测点处各个无线接入点的信号强度信息，形成待测场强序列；

匹配模块，用于将待测场强序列和无线接入点的环境信息与预先建立的相应环境信息下的指纹数据库中的指纹数据进行匹配，估算待测点的具体位置。

12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述匹配模块，包括：

预定义单元，用于离线建立指纹数据库C1；

更新单元，用于对离线建立的指纹数据库C1进行迭代更新，建立面向不同环境的指纹数据库；

选取单元，用于选取与待测场强序列相同环境下的指纹数据库主参考点；

剔除单元，用于将待测场强序列与指纹数据库主参考点相同位置的数据进行对比，剔除所述待测场强序列中存在差异的数据；

确定单元，用于根据主参考点的位置信息确定所述待测场强序列的定位场景和欧式距离，并根据所述主参考点指纹数据的可信度，计算加权系数，输出最终的定位结果。

13.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述预定义单元，包括：

第一部署子单元，用于部署若干无线接入点，利用信号场强扫描仪器监测信号覆盖区域的信号场强；基于信号场强对定位场景进行分类，不同的信号场强对应不同的定位场景；

第一部署子单元，用于部署各类型定位场景的参考点，同一场景下的参考点数量根据定位精度要求和部署成本进行设定；

采样子单元，用于在参考点处安装信号接收装置，遍历所有参考点，对分布于各参考点附近的无线接入点进行多次采样，将每次采样无线接入点的信号场强信息定义为指纹数据，并根据预先定义的数据格式进行存储，生成指纹数据库C1。

14.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述更新单元，包括：

对比子单元，用于将实时采集的信号场强与指纹数据库C1中相应位置上的指纹数据进行对比，若两者差值均小于预设阈值，则增加C1中指纹数据的可信度，直到数据差异趋于稳定；

第一判定子单元，用于若个别数据差值高于预设阈值，则定义差值高于预设阈值的指纹数据为不可信数据，并增加C1中其余指纹数据的可信度，直到数据差异趋于稳定；

第二判定子单元，用于若所有数据差值均高于预设阈值，则将实时采集的信号场强进行存储，生成指纹数据库C2，并将所述C2的信号场强平均值定义为C2的环境阈值；

获取子单元，用于通过迭代更新，获得与C1、C2对应的不同环境下的指纹数据库C3…CQ，并将各环境下的指纹数据库中信号场强平均值定义为相应的环境阈值；其中，Q表示指纹数据库种类。

15.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述确定单元，包括：

定位场景确定子单元，用于比较待测场强序列的平均场强大小与环境阈值的一致性，选择对应环境的指纹数据库Ci；与所述指纹数据库Ci中所有参考点的信号场强进行方差计算，定义最小方差的参考点RPi为主参考点，依据主参考点的位置信息确定待测场强序列的定位场景；

定位场景确定子单元，用于按照指纹数据的可信度高低顺序，依次计算欧式距离；从计算结果中选取K个最短距离的参考点作为匹配指纹，以最短距离的占比和K个指纹的可信值乘积作为加权权重。