一种基于蓝牙的室内定位系统及方法与流程

本发明涉及室内定位技术，具体来说是根据蓝牙信号的强度进行室内定位的系统及方法。

背景技术：

监狱、看守所是关押和改造犯罪人员的场所，对在押犯人行为的监控是保障监狱安全必不可少的管理手段。监狱智能化管理系统是提高监狱安防、技防水平的重要工具，它对于监督犯人的改造、防范监狱内突发事件的发生都起到了不可替代的作用。我国监狱设立的初衷同其他国家一样，是为了实现对罪犯的劳动改造。很多资深狱政管理人员都认为，监狱管的好不好关键看监控，如果监狱的监控功能做不好，则实际上监狱管理将会非常浪费人力物力。在押犯人多在室内活动，虽然有监控录像，但值班人员有眼球疏忽的情况。因此，我国监狱迫切需要这样一个系统。在系统中，有犯人室内位置监控功能，周界防范及报警功能。

另外，现阶段我国人口老龄化现象越来越严重，传统的养老方式已不能满足人们的需要。在物联网、智能感知、人工智能等技术的推动下，传统养老院向智慧化、人性化服务与管理方向发展已成为行业转型的必然趋势。通过室内定位系统可以实现对老人的实时位置监护，查看老人位置，每天的活动轨迹，一旦发生危险还可以“一键求助”。通过和养老院的声光报警系统、视频监控系统相结合还可以实现实时联动，防止老人走失。

针对以上两个应用场景，目前的室内定位一般采用终端发送uwb、wifi、蓝牙等近距离通信信号再经过多个接收装置接收，或者运用mems惯性导航器件进行航迹推导定位。运用uwb定位虽然精度高，但是部署成本高。mems惯性导航器件进行航迹推导定位的精度会由于随机误差的随时间积累而变差。单一运用wifi、蓝牙进行定位，根据无线信号距离损耗模型、三角质心定位或者单纯指纹点匹配来判断位置，由于2.4ghz的无线信号的波长为分米级，和室内物品尺寸属于同一量级，加之室内环境错综复杂，极易发生干涉、反射、折射等物理现象，产生多径效应，使得接收的此波段信号跳变严重，不稳定度高，从而造成上述单一的方式定位不准确。另外，如果应用整个定位空间的所有指纹点进行匹配，计算量过大，在多个终端需要同时监控的情况下，实时性难以保证。

技术实现要素：

本发明的目的，是提供一种系统和方法，精确、及时、稳定地定位多个对象。

本发明采用多算法融合+多传感器融合的方式实现上述目的，具体的技术方案为：一种基于蓝牙的室内定位系统，包括带有蓝牙信号发送装置的终端、蓝牙接收标签、定位管理服务器以及连接蓝牙接收标签和定位管理服务器的通信网络，关键在于：

所述终端中还包括加速度传感器；

所述通信网络由485集线器和通信线路组成，485集线器经通信线路分别连接蓝牙接收标签和通信网关，通信网关连接定位管理服务器；

所述系统将定位空间按现有的物理分隔划分成不同的定位区域，也是最小划分的区域，每个定位区域中设置2个及2个以上蓝牙接收标签；每个蓝牙接收标签设定一个覆盖范围，覆盖范围是该蓝牙接收标签所在定位区域及相邻的定位区域；定位管理服务器中存储定位空间的地图、各蓝牙接收标签的id及覆盖范围；

定位空间中设置定位参考点，相邻定位参考点之间的距离为2-3米，定位管理服务器中存储由定位参考点的位置信息和信号强度向量组成的指纹信息数据库，定位参考点的位置信息包括坐标和所属定位区域；

终端定时广播信息，蓝牙接收标签接收，并将接收到的信号强度发送给定位管理服务器。

一种室内定位方法，基于上述的基于蓝牙的室内定位系统实现，包括以下步骤：

前期准备：

绘制定位空间地图，在地图上设置定位参考点，在定位参考点上采集rssi（信号强度）数据，对rssi进行基于高斯滤波、卡尔曼滤波、均值滤波的融合滤波处理，得到rssi向量，将定位参考点位置信息和rssi向量组合，生成指纹数据库。

定位：

a、终端以5hz的频率发送功率为0dbm的广播信息，

b、蓝牙接收标签将收到的广播信息，连同id、信号强度发送给定位管理服务器，定位管理服务器对信息进行过滤，将正确的信息进行以下处理，

c、针对每个终端，定位管理服务器定时或收到t条广播信息时做以下处理：

对每个蓝牙接收标签，将收到该终端广播信息的信号强度求算术平均值；

生成终端的实时向量：（id1，rssi1），（id2，rssi2），......，（idn，rssin），

其中，n为蓝牙接收标签的数量，idm（1<=m<=n）为第m个蓝牙接收标签的标识码，rssim（1<=m<=n）为第m个蓝牙接收标签收到该终端信号强度的算术平均值，若标识码为idm的蓝牙接收标签未收到该终端的广播信息，则rssim置信号强度极小值-200dbm，

d、判断步骤c得到的向量，如果信号强度大于-200dbm的蓝牙接收标签数量小于n，则放弃该向量，否则，根据步骤c得到的向量，对终端进行区域定位，获得区域定位范围，n大于等于3，

e、定位管理服务器在步骤d得到区域定位范围内，选取指纹数据，对终端进行指纹匹配，在地图上显示位置，完成室内定位。

进一步地，在前期准备步骤中，

首先建立一个参考坐标系，在参考坐标系中绘制定位空间地图；

在定位参考点上采集指纹数据，生成指纹数据库包括以下步骤：

1）布置定位空间，摆放永久性物品；

2）将终端按实际使用情况设置，选取4-8种使用场景，每个场景下，终端发送100-200次广播信息；

3）每个场景下，将同一个蓝牙接收标签接收到的100-200个信号强度进行滤波处理，将（id1，rssi1），（id2，rssi2），......，（idn，rssin）和位置信息组合，作为该定位参考点的一条指纹数据存入数据库，其中，n为蓝牙接收标签的数量，idm（1<=m<=n）为第m个蓝牙接收标签的标识码，rssim（1<=m<=n）为经滤波处理后的第m个蓝牙接收标签收到信号的信号强度；若标识码为idm的蓝牙接收标签未收到广播信息，则rssim置-200dbm，即信号强度极小值。

进一步地，步骤a中，终端检测加速度传感器，当检测到快速移动时，提高发送频率。

进一步地，为每个终端设定电子围栏，如果定位结果超出电子围栏，发出告警信息。

本发明的整体思路为应用低功耗蓝牙4.0技术和加速度计惯导技术，通过多种算法融合机制，先区域定位，后精确定位。

本发明，首先对应用场所进行前期准备，合理分布蓝牙接收模块，并按物理分割划分定位区域，设置定位参考点，生成指纹信息。

定位时，首先对终端进行区域定位，再进行精确定位。

有益效果：本发明，采用多算法融合+多传感器融合的方式，克服了单一算法的缺陷；使用区域定位+精确定位的两级定位策略，避免了大量指纹信息的计算，减轻服务器的负担，加快定位速度，增强定位稳定性，提高服务器的容量；不同的定位触发策略，可以满足不同场景的应用。

与其他算法的比较：用l表示总的采样指纹点数，m表示聚类所得的类中心数，同时也是定位区域的个数，不失一般性，假设每个定位区域内指纹点数相同，即为l/m，且一般l远大于m；n表示经决策树锁定区域后所包含的区域单元个数（n>=1），则各种算法的时间复杂度如下表：

表1各算法时间复杂度比较

由上表可以看出，直接应用指纹定位，时间复杂度非常高;分别融入基于决策树的锁定区域算法或者基于k-means聚类的定位区域缩小算法能一定程度上降低复杂度，但本融合算法能够使复杂度降至最低，并且，特别是当实际应用场景的面积非常大，所需指纹点非常多时，效果体现的更加明显，例如，如果l=1000，m=100，n=4，上述几种算法的时间复杂度依次为：1000、110、40和14，因此，在场景复杂、实时性又要求较高的情况下，本算法优势巨大。

附图说明

图1是基于蓝牙的室内定位系统的组成示意图，

图2是485集线器功能描述图，

图3是定位空间的平面图，

图4是蓝牙接收标签在定位空间的布置示意图，

图5和图6是蓝牙接收标签的覆盖范围图，

图7是一个最小划分定位区域中定位参考点的分布图，

图8是区域定位的一种情况，

图9是区域定位的另一种情况，

图10是区域切换的示意图，

图11和图12是改进的蓝牙接收标签的覆盖范围图，

图13是定位流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

参看图1，基于蓝牙的室内定位系统，包括带有蓝牙信号发送装置的终端、蓝牙接收标签、定位管理服务器以及连接蓝牙接收标签和定位管理服务器的通信网络，所述通信网络由485集线器和通信线路组成，485集线器经通信线路分别连接蓝牙接收标签和通信网关，通信网关即图中的485转以太网网关，连接定位管理服务器。

本实施例中的定位空间为一个楼层，参看图3，所述系统将定位空间按现有的物理分隔划分成不同的定位区域，本实施例中，墙和门将定位空间划分成了房间、楼道、建筑物两边的公共区域，上述区域分别定义为一个定位区域，就是物理上划分的最小区域。

在每个定位区域中，根据定位区域的面积，设置2个或2个以上蓝牙接收标签，参看图4，图中的小圆圈代表蓝牙接收标签。

每个蓝牙接收标签设定一个覆盖范围，覆盖范围是该蓝牙接收标签所在定位区域及相邻的定位区域；参看图5、图6，图中的阴影区域是图中蓝牙接收标签对应的覆盖范围。

另外，如果物理分割的单独区域比较大，可以再进行分割，如上述的楼道可以分成2-3个定位区域。

本实施例中，由于楼道比较长，改进的蓝牙接收标签的覆盖范围如图11、图12所示。

定位管理服务器中存储定位空间的地图、各蓝牙接收标签的id及覆盖范围。

定位空间中设置定位参考点，相邻定位参考点之间的距离为2-3米，定位管理服务器中设置数据库，存储定位参考点的指纹信息；指纹信息包括定位参考点的坐标、所属定位区域、信号强度向量；

如图7所示，三角形代表定位参考点的位置。在一个最小划分定位区域（这里是一个房间）中，定位参考点的设置尽量均匀，并且避开家具摆放的位置。

所有的定位区域组成了定位空间。

终端定时广播信息，蓝牙接收标签接收，并将接收到的信号强度发送给定位管理服务器。

所述终端中还包括加速度传感器。

如图2所示，本集线器方案设计为6口从机输入、1口主机输出，数据传输方向为单向上传。每个房间（定位区域）的蓝牙接收标签可串联成一条485总线，接入485集线器。mcu同时接收6个485输入端的数据帧，提取每帧正文，并重新封装，将若干帧的有效报文组为一帧，并通过主485的输出端上传，增加485传输容量，提高数据传输效率。

本实施例，终端为手腕上佩戴的手环，使用场景为监视在押犯人在特定区域内的活动，特定区域是监舍、医院等。

基于以上系统，完成室内定位。

前期准备。

首先建立一个参考坐标系，在参考坐标系中绘制定位空间地图，如图3所示，将楼层平面图的左下角设定为坐标原点，沿建筑物的一面墙设定为x轴，垂直的另一面墙为y轴；以实际尺寸绘制楼层平面图，其中包括墙体、门等物理隔离。

在个区域布置蓝牙接收标签，连接485通信网络，设定各蓝牙接收标签的覆盖范围并存储到服务器。

在各定位区域设置定位参考点的位置。

下面采集各定位参考点的指纹数据，生成指纹数据库。

众所周知，蓝牙信号的传输受环境影响非常大，为了使采集时的环境更接近实际使用环境，在采集信号时，将楼层各房间、楼道等布置为日常使用的状态，摆放上永久性物品，如桌椅、柜子等。

终端为手环，佩戴在手腕上，由于人体的遮挡，人即使在同一位置，处于不同的朝向、不同的体位时，蓝牙接收标签收到手环的广播信号强度也不同。

本实施例中，人佩戴手环，站立在定位参考点，选取人面向东、西、南、北四个方向的使用场景。在每个场景下，手环发送强度为0dbm的100次广播信息。

每个场景下，距定位参考点较近的蓝牙接收标签能够收到全部广播信息，较远的会收到一部分，有些蓝牙接收标签收不到。

采集数据期间，只有一个或少数手环发送广播信息，无线电环境较为干净，为了更精确得到指纹数据，针对收到信息的蓝牙接收标签，对收到信息的信号强度进行滤波处理。

本实施例中，对信号强度进行基于高斯滤波、卡尔曼滤波、均值滤波的融合滤波处理，将（id1，rssi1），（id2，rssi2），......，（idn，rssin）和位置信息组合，作为该定位参考点的一条指纹数据存入数据库，其中，n为蓝牙接收标签的数量，idm（1<=m<=n）为第m个蓝牙接收标签的标识码，rssim（1<=m<=n）为经滤波处理后的第m个蓝牙接收标签收到信号的信号强度；若标识码为idm的蓝牙接收标签未收到广播信息，则rssim置强度极小值-200dbm。

融合滤波处理，按照收到手环广播信号的数量，分两种情况：

情况1：如果属于某一蓝牙接收标签（ap）的rssi数量大于或等于rssi数量阈值thre_rssi_num，如50，则对属于该ap的每一条rssi数据（每条数据包括若干个ap的rssi值）求均值μ和标准差σ，对这一ap的rssi分量保留rssi值在μ-3*σ和μ+3*σ之间的数据，不在此范围内的数据作为野值剔除，处理完成后，对各ap保留的rssi数据进而卡尔曼滤波处理（以均值u为卡尔曼滤波器初值，对数据按接收顺序进行滤波），对处理后的数据再求取均值，作为该ap的指纹点rssi向量。

情况2：如果属于某一ap的rssi数量小于rssi数量阈值thre_rssi_num，则对这一ap的rssi分量直接求均值，作为该ap的指纹点rssi向量。

均值：(s1+s2+...+sk)/k，其中，k是收到广播信息的个数，s是信号强度。

上述处理过程中，信号强度极小值，即-200dbm，不做处理。在下面描述中的过程中，信号强度极小值-200dbm，是未收到信号的标志，只用作比较，不做运算处理。

本实施例中，一个定位参考点上有4条指纹数据，分属不同方向。

定位步骤。

图13定位流程图，首先接收手环广播信息，选取数据帧，生成实时向量，并对有效实时向量进行定位处理。

各步骤在以下内容中描述。

a、手环以5hz的频率发送强度为0dbm的广播信息。

b、蓝牙接收标签将收到的广播信息，连同id、信号强度发送给定位管理服务器，定位管理服务器对信息进行过滤，将正确的信息进行以下处理。

c、针对每个终端，定位管理服务器定时或收到t条广播信息时做以下处理：

对每个蓝牙接收标签，将收到该终端广播信息的信号强度求算术平均值，生成以下实时向量：（id1，rssi1），（id2，rssi2），......，（idn，rssin），

其中，n为蓝牙接收标签的数量，idm（1<=m<=n）为第m个蓝牙接收标签的标识码，rssim（1<=m<=n）为第m个蓝牙接收标签收到该终端信号强度的算术平均值，若标识码为idm的蓝牙接收标签未收到该终端的广播信息，则rssim置-200dbm。这里的-200dbm与上面的一样，不代表信号强度，是没有收到信号的一个标志。

由于多个手环同时工作，无线电环境复杂，对收到的信号强度做过多的滤波处理没有太大意义，同时也占用服务器的处理时间，因此，这里只做均值处理。

d、判断步骤c得到的向量，如果信号强度大于-200dbm的蓝牙接收标签数量小于n，则放弃该向量，否则，根据步骤c得到的向量，对终端进行区域定位，获得区域定位范围，n大于等于3。

e、定位管理服务器在步骤d得到区域定位范围内，对终端进行指纹匹配，完成室内定位。

手环发送的广播信息包括：起始字节“d”、手环地址标识、加速度传感器信息、终止字节“k”。

步骤b中的过滤方法为：首先比对广播信息帧中的起始字节和终止字节，然后进行crc校验，如果都正确，认为收到的信息正确。因为蓝牙信号非常多，因此这里首先判断起始字节和终止字节，滤掉不是手环发出的信息，再做crc验证，这样可以节省服务器的处理时间。

触发步骤c进行定位的可以选择两个条件：服务器定时处理，如1秒钟处理一次；或定位管理服务器收到一个手环t条广播信息时进行处理，t选择大于5，如10。如果使用第二种触发条件，要保证接收到的广播信息的连续性。如果连续一段时间还没有收够t条，则删除前面收到的信息，或针对已收到的信息进行定位处理。

如果收到该手环广播信息的蓝牙接收标签数量很少（如少于3个），说明信号很弱或不稳定，这种情况下，定位没有意义，因此，在步骤d中，只选择有效的实时向量进行后续处理，放弃不满足要求的实时向量。

区域定位。

基于决策树的区域锁定算法充分利用强信号和弱信号之间差别所反映出的信息，能快速锁定目标范围，不过，它没有将各个分量关联起来，忽视了信号强度的整体信息，并且有时只能确定较为宽泛的区域范围；由于环境因素，接收到的信号强度与接收标签的距离也不成正比，会出现误判。k-means指纹聚类算法以向量之间距离最小为原则，能通过向量之间相似性来将定位范围进一步缩小到具体的定位区域，可作为决策树区域锁定算法的有力补充。因此，本实施例，采用多种算法融合，优势互补，能够比较精确地判断出手环所在区域。

步骤d中，终端的区域定位包括以下步骤。

首先使用基于决策树的区域锁定算法判断终端区域。

1、选取接收信号强度大于判定阀值的所有蓝牙接收标签，并按照信号强度从强到弱对蓝牙接收标签进行排序，判定阀值取为-75dbm。

2、获取两个接收信号最强蓝牙接收标签的覆盖范围，如果两个覆盖范围相同，则区域定位范围是所述覆盖范围；否则，得出两个覆盖范围的交集。

如果两个覆盖范围相同，说明同一区域内的两个蓝牙接收标签都收到了信号，且信号最强，则确定手环在次区域。

3、使用下一个蓝牙接收标签的覆盖范围与上述交集进行计算，得出下一个交集，直至遍历步骤1中选取的所有蓝牙接收标签，最后得到的交集为区域定位范围。如图8中，共有3个蓝牙接收标签收到了手环的广播信息，三个方框代表三个蓝牙接收标签的覆盖范围，阴影区域表示的交集，即选定的区域定位范围。

上述过程中，如果一个蓝牙接收标签的覆盖范围与前一个交集没有重叠，终止该步骤，前一个交集为区域定位得到的范围，如图9所示，两个覆盖范围的交集与另外一个覆盖范围没有重叠，阴影区域表示的交集为选定的区域定位范围。

如果上述得到的区域定位范围大于一个最小划分定位区域，本实施例中，区域定位范围是两个以上的房间，或房间和楼道等区域，使用k-means指纹聚类算法进一步确定定位区域。

将一个最小划分定位区域内定位参考点的指纹数据作为一个分类，计算出每个分类的分类中心；使用步骤c中得到的终端实时向量，计算终端实时向量与每个分类中心的欧氏距离，选取欧氏距离最近的分类中心对应的定位区域为区域定位范围。

本实施例中，分类中心的数值通过以下方法计算。

如图7所示，三角形代表定位参考点的位置，共有6个定位参考点，记为p1-p6，每个点上有4个指纹数据，共24个指纹数据，记为p1_1，p1_2，......p6_3，p6_4，指纹数据中信号强度的格式均为：

（id1，rssi1），（id2，rssi2），......，（idn，rssin），

可见，对应蓝牙接收标签id1的信号强度数据有24个，将这24个数据求算术平均值rssi1_p。

同样，对应蓝牙接收标签id2-idn的信号强度数据也都有24个，求算术平均值rssi2_p，......rssin_p。

以上计算剔除-200dbm的信号强度。

分类中心的信号强度为（id1，rssi1_p），（id2，rssi2_p），......，（idn，rssin_p）。

步骤c中得到的终端实时向量：（id1，rssi1），（id2，rssi2），......，（idn，rssin）与分类中心对应rssi向量（id1，rssi1_p），（id2，rssi2_p），......，（idn，rssin_p）的欧氏距离为：

。

上述公式中，为保证一般性，列出了所有的信号强度进行计算，实际计算中，选取rssii和rssii-p都不等于-200dbm的值进行计算。

按上述方法计算终端与每个分类中心的欧氏距离，选取欧氏距离值最小的分类中心对应的定位区域为区域定位范围。

由于定位管理服务器是隔一段时间定位一次，在两次定位期间，佩戴手环的人员有可能从一个定位区域移动到另外一个定位区域。由于广播信号的不确定性，也有可能造成误判。为了避免这种情况的发生，本实施例中，如果新判定的区域定位范围与该终端上次的定位位置不处于相同的定位区域，使用类关税保护算法加以确认：

步骤c中得到的终端实时向量中，原定位区域中的蓝牙接收标签对应的信号强度最大值为op，新判定的定位区域中的蓝牙接收标签对应的信号强度为np，设定无线信号缓冲值rssi_triff，如果op+rssi_triff大于np+rssi_triff，则判定终端仍然位于原定位区域，即未发生定位区域切换，否则，判定终端位于新定位区域，即发生了定位区域切换；rssi_triff根据具体应用场景确定，一般取值范围在8dbm-12dbm。

参考图10，房间内为原定位区域，房间外的楼道为新判定的定位区域，房间内有两个蓝牙接收标签，楼道内，图中显示了两个蓝牙接收标签。

如果房间内两个蓝牙接收标签收到的信号强度分别为-60dbm和-70dbm，取最大值，op=-60dbm；楼道内，蓝牙接收标签收到的最大信号强度为np=-50dbm，本实施例中，rssi_triff=10dbm，这里，op+10=-50，np-10=-60，判定手环仍处于房间内。

如果房间内两个蓝牙接收标签收到的信号强度分别为-75dbm和-80dbm，取最大值，op=-75dbm；楼道内，蓝牙接收标签收到的最大信号强度为np=-50dbm，rssi_triff=10dbm，这里，op+10=-65，np-10=-60，判定手环发生了定位切换，走出了房间，位于楼道内。

信号强度加减缓冲值只在这里使用，其他场合还使用原数据。

区域内精确定位。

确定了定位区域，已经将手环定位到了一个较小的区域，如一个房间内或楼道内。下面在小范围内对手环进行精确定位。

首先在选定的区域定位范围内，按照以下原则选取指纹数据：

e1-1实时向量中有信号的标签，全部包含在指纹数据中有信号的标签中。

e1-2选择实时向量中信号最强和次强的蓝牙接收标签；在指纹数据中，上述两个标签的信号强度在最强和次强信号±rssi_toler范围内，rssi_toler为误差容许值，取值范围是6dbm-10dbm，本实施例中，取8dbm。

具体描述如下。

终端的实时向量中，将所有接收到手环广播信息的蓝牙接收标签做一个集合s，

找到最强的接收信号强度p1，次强的接收信号强度p2，

找到接收信号强度为p1和p2的蓝牙接收标签，id-1和id-2，

选取的条件是：

条件1：

在区域定位范围内的指纹数据中，rssim>-200dbm的idm集合包含集合s中所有项，其中，1<=m<=n。如集合s={1,2,3,4,5}，指纹数据中rssim>-200dbm的idm集合={1,2,3,4,5,6,8,10}，则满足要求；指纹数据中rssim>-200dbm的idm集合={1,2,4,5,6,8,10}，没有s集合中的3，则不满足要求。

条件2：

在区域定位范围内的指纹数据中，蓝牙接收标签的id为id-1，且信号强度为p1±8dbm的指纹数据，以及蓝牙接收标签的id为id-2，且信号强度为p2±8dbm的指纹数据。

选取同时满足条件1和条件2的指纹数据进行下面计算。

选取终端实时向量中强度值大于-200dbm的rssi分量，计算其与选取的各指纹数据中对应部分的欧氏距离；

终端实时向量：（id1，rssi1），（id2，rssi2），......，（idn，rssin）

指纹数据统一表示为：（id1，r1），（id2，r2），......，（idn，rn）

欧氏距离：。

为简单起见，上面公式中，没有剔除强度值等于-200dbm的rssi分量，实际计算中剔除。

如果某一指纹数据与终端实时向量间欧氏距离为0，则该指纹数据对应的定位参考点的坐标为定位坐标点。

否则，计算各欧氏距离的倒数，求取平方值后做归一化处理，以此为权项，根据各点坐标计算出定位点。

本实施例中，选取4个指纹数据，与终端向量的欧氏距离分别为d1、d2、d3、d4，先求：sum=(1/d1)²+(1/d2)²+(1/d3)²+(1/d4)²

然后计算4个指纹数据的权项：

a_1=(1/d1)²/sum

a_2=(1/d2)²/sum

a_3=(1/d3)²/sum

a_4=(1/d4)²/sum

上述满足σa_i=1。

以a_i为加权因子，将4个指纹数据的坐标加权求和，

x=x1*a_1+x2*a_2+x3*a_3+x4*a_4

y=y1*a_1+y2*a_2+y3*a_3+y4*a_4

其中，(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)为4个指纹数据对应的坐标。

将(x,y)作为待定位点的位置坐标，显示位置，并将该坐标值和选取的参考指纹组号作为历史位置信息，存储到实时位置数据库。

手环内设加速度传感器，对加速度传感器的数据处理有两种方式：

1、手环处理。

2、服务器处理。

手环处理时，完成以下功能：

手环的加速广播。

考虑到手环佩戴者有可能突然奔跑，本发明中，手环终端检测加速度传感器，当检测到快速移动时，提高发送频率。配合服务器收到一个手环t条广播信息时进行处理，可以快速响应。

手环为终端产品，电池的续航能力非常重要。为了节省电力，手环检测加速度传感器，当静止时，停止发送。

如果手环不处理，则将加速度传感器的数据发送给服务器；步骤c中，定位管理服务器首先判断各广播信息中的加速度传感器信息，如果加速度传感器信息表明手环为静止或微动状态，停止定位过程。

每个犯人允许的活动区域是不同的，为每个手环设定电子围栏，如果定位结果超出电子围栏，发出告警信息。