一种室内WLAN指纹定位中AP的选择方法及装置与流程
本申请涉及室内定位技术领域，特别是涉及一种室内wlan指纹定位中ap的选择方法及装置。
背景技术：
室内位置服务因其巨大的社会和经济潜力而得到广泛的关注与研究。经预测，到2020年室内位置服务的市场将达到100亿美元。现如今，以全球定位系统和北斗为主的全球卫星定位系统技术，能够提供精确的室外位置服务。但是在山谷、城市建筑密集区域以及室内环境下，障碍物的遮挡使得卫星定位信号的传播受到阻碍，卫星定位系统在这些环境下无法得到精准的定位结果。为了解决这些场景下的精准定位问题，基于wlan(wirelesslocalareanetworks，无线局域网)指纹的室内定位技术被提出。
基于wlan指纹的室内定位技术可以分为两个阶段：离线阶段和在线定位阶段。离线阶段主要是对待定位区域进行划分形成参考点网格，记录每个参考点处长时间采集的ap(accesspoint，接入点)的信号强度，并对ap的信号强度进行统计处理得到ap信号的特征参数，将参考点位置与该参考点处的ap信号的特征参数作为位置指纹保存到位置指纹库；在线定位阶段主要是获取待定位点处ap信号，将获取的ap信号与位置指纹库进行在线匹配计算得到待定位点位置。
然而，现在室内的无线通信多采用mimo(multiple-inputmultiple-output，多输入多输出系统)技术，mimo技术会导致多个ap在相同位置处信号的强度很相近，那这多个ap对定位的贡献相当于一个ap，现有基于wlan指纹的室内定位技术并不会对在相同位置处信号强度很相近的多个ap加以区分，而是把这些ap全部加入到位置指纹库里，造成位置指纹库冗余，位置指纹库冗余会导致在待定位点ap信号与位置指纹库进行在线匹配计算阶段时的在线匹配计算量过大。
技术实现要素：
本申请实施例的目的在于提供一种室内wlan指纹定位中ap的选择方法及装置，以实现降低定位时的在线匹配计算量。具体技术方案如下：
第一方面，提供了一种室内无线局域网wlan指纹定位中接入点ap的选择方法，所述方法包括：
获取各接入点ap在各检测坐标点的参考信号强度；
根据皮尔逊相关系数计算公式和获取到的参考信号强度，计算所述各ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组；
从每个ap组中选取预设数目个ap，得到有效ap，并存储各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度；
当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中的有效ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端。
可选的，所述根据皮尔逊相关系数计算公式和获取到的参考信号强度，计算所述各ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组，包括：
针对每一ap，根据该ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算参考信号强度标准差，所述参考信号强度为预设连续时长内检测到的信号强度序列；
根据该ap在所述各检测坐标点的参考信号强度标准差的平均值，计算该ap的时间稳定度；
确定所述各ap中时间稳定度大于预设时间稳定度阈值的ap；
根据皮尔逊相关系数计算公式和确定出的ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算所述确定出的ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组。
可选的，所述确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组，包括：
确定所述各ap之间的信号相似度大于预设阈值的ap，得到ap组；针对所述ap组，每一ap组中ap之间的信号相似度大于预设阈值，且每一ap组中任一ap和所述ap组以外任一ap组中任一ap之间的信号相似度不大于预设阈值。
可选的，所述当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中的有效ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端，包括：
当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的信息增益算法和所述有效ap的检测信号强度，计算所述有效ap的信息增益值，并确定信息增益值满足预设信息增益条件的定位ap；
根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap中所述定位ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中所述定位ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端。
第二方面，提供了一种室内无线局域网wlan指纹定位中接入点ap的选择装置，所述装置包括：
接收模块，用于获取各接入点ap在各检测坐标点的参考信号强度；
第一处理模块，用于根据皮尔逊相关系数计算公式和获取到的参考信号强度，计算所述各ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组；
第二处理模块，用于从每个ap组中选取预设数目个ap，得到有效ap，并存储各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度；
第三处理模块，用于当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中的有效ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端。
可选的，所述第一处理模块，具体用于：
针对每一ap，根据该ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算参考信号强度标准差，所述参考信号强度为预设连续时长内检测到的信号强度序列；
根据该ap在所述各检测坐标点的参考信号强度标准差的平均值，计算该ap的时间稳定度；
确定所述各ap中时间稳定度大于预设时间稳定度阈值的ap；
根据皮尔逊相关系数计算公式和确定出的ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算所述确定出的ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组。
可选的，所述第一处理模块，具体用于：
确定所述各ap之间的信号相似度大于预设阈值的ap，得到ap组；针对所述ap组，每一ap组中ap之间的信号相似度大于预设阈值，且每一ap组中任一ap和所述ap组以外任一ap组中任一ap之间的信号相似度不大于预设阈值。
可选的，所述第三处理模块，具体用于：
当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的信息增益算法和所述有效ap的检测信号强度，计算所述有效ap的信息增益值，并确定信息增益值满足预设信息增益条件的定位ap；
根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap中所述定位ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中所述定位ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端。
第三方面，提供了一种服务器，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使：实现第一方面所述的方法步骤。
第四方面，提供了一种机器可读存储介质，存储有机器可执行指令，在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器：实现第一方面所述的方法步骤。
本发明实施例提供的一种室内wlan指纹定位中ap的选择方法，可以在建立位置指纹库时，筛选掉信号不稳定和对定位无用的ap，降低位置指纹库的冗余。在定位阶段，在待测点接收属于位置指纹库中ap的ap信号，并对接收到的ap信号进行信息增益计算并按照信息增益进行排序，选出预设数目个ap作为定位ap，再根据定位ap的信号强度信息与位置指纹库进行在线匹配计算，有效降低了在线匹配计算量。
当然，实施本申请的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种室内wlan指纹定位中ap的选择方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种ap分组方法流程图；
图3为本发明实施例提供的一种室内wlan指纹定位中ap的选择装置结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本发明实施例还提供了一种室内无线局域网wlan指纹定位中接入点ap的选择方法，该方法应用于服务器。如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤101，获取各接入点ap在各检测坐标点的参考信号强度。
在实施中，定位服务提供商通常会在室内设置多个路由器，即提供多个无线接入点，并在室内区域内，预先设置多个检测坐标点，针对每一检测坐标点，技术人员通过终端，在该检测坐标点处按照预设的采样时间间隔和采样点数，分别采样各ap的信号强度，并发送给服务器。这样，服务器获取各接入点ap在各检测坐标点的参考信号强度。
示例性的，室内ap集合为{ap1,ap2,ap3,…,apm}、检测坐标点集合为{l1,l2,l3,…,ln}、预设的采样点数为k，终端在各检测坐标点处按照预设时间间隔对各ap的信号强度采样k次，每一ap在每一检测坐标点处有一组信号强度数据，共得到m×n组信号强度数据，每组信号强度数据有k个值，其中apj在检测坐标点li处的的一组信号强度数据为
步骤102，根据皮尔逊相关系数计算公式和获取到的参考信号强度，计算各ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组。
在实施中，服务器根据获取到的参考信号强度，计算每一ap在每一检测坐标点处的信号强度平均值，用信号强度平均值表示每一ap在每一检测坐标点处的信号强度。
示例性的，apj在检测坐标点li处的一组信号强度数据为
服务器根据计算得到的每一ap在每一检测坐标点处的信号强度，根据皮尔逊相关系数计算公式(1)，计算各ap两两之间的皮尔逊相关系数，用ap之间的皮尔逊相关系数表示ap之间的信号相似度，例如ap两两之间的信号相似度等于ap两两之间的皮尔逊相关系数。
其中，a和b分别表示apa和apb，n为检测坐标点的个数，ra,i表示apa在第i个检测坐标点处的信号强度，rb,i表示apb在第i个检测坐标点处的信号强度，
如果两个ap之间的信号相似度满足预设相似度条件，则服务器判定这两个ap信号相似，否则服务器判定这两个ap信号不相似。示例性的，如果两个ap之间的信号相似度大于0.8，则服务器判定这两个ap信号相似，否则服务器判定这两个ap信号不相似。
服务器将ap分成多个ap组，其中，每一ap组中ap之间信号相似且每一ap组中任一ap和该ap组以外任一ap组中任一ap之间信号不相似。
可选的，参见图2，根据皮尔逊相关系数计算公式和获取到的参考信号强度，计算所述各ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组，具体处理步骤如下：
步骤201，针对每一ap，根据该ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算参考信号强度标准差，参考信号强度为预设连续时长内检测到的信号强度序列。
在实施中，针对每一ap，服务器计算该ap在各检测坐标点的信号强度序列的标准差，该ap在各检测坐标点的信号强度序列是服务器获取的终端在各检测坐标点对各ap信号强度的采样数据。例如，假设有n个检测坐标点，每个检测坐标点处采集n次数据，则在任意检测坐标点r处api信号强度的n个采样数据为{rssir1,rssir2,...,rssirn}，对于采样数据为0的数据，用-100dbm代替，根据标准差公式(2)计算代替后的采样数据的标准差，得到检测坐标点r处api的信号强度标准差。
其中，n表示采样点数，rssirj表示在检测坐标点r处第j次对api信号强度采样的数据，
步骤202，根据该ap在各检测坐标点的参考信号强度标准差的平均值，计算该ap的时间稳定度。
在实施中，针对每一ap，服务器根据公式(3)计算该ap在各检测坐标点的参考信号强度标准差的平均值。
其中，n为检测坐标点个数，n表示采样点数，rssirj表示在检测坐标点r处第j次对api信号强度采样的数据，
然后根据计算出的信号强度标准差的平均值和公式(4)，计算该ap的时间稳定度。
其中，v是大于0的常数，n为检测坐标点个数，n表示采样点数，rssirj表示在检测坐标点r处第j次对api信号强度采样的数据，
步骤203，确定各ap中时间稳定度大于预设时间稳定度阈值的ap。
步骤204，根据皮尔逊相关系数计算公式和确定出的ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算确定出的ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组。
可选的，确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组的具体处理可以为：确定各ap之间的信号相似度大于预设阈值的ap，得到ap组；针对ap组，每一ap组中ap之间的信号相似度大于预设阈值，且每一ap组中任一ap和该ap组以外任一ap组中任一ap之间的信号相似度不大于设阈值。
在实施中，在各ap之间，如果两个ap之间的信号相似度大于预设阈值，则服务器判定这两个ap信号相似，否则服务器判定这两个ap信号不相似。例如，如果两个ap之间的信号相似度大于0.8，则服务器判定这两个ap信号相似，否则服务器判定这两个ap信号不相似。
服务器将ap分成各个ap组，其中，每一ap组中ap之间信号相似且每一ap组中任一ap和该ap组以外任一ap组中任一ap之间信号不相似。
步骤103，从每个ap组中选取预设数目个ap，得到有效ap，并存储各有效ap在各检测坐标点的参考信号强度。
在实施中，服务器从每个ap组中选取预设数目个ap，将选取得到的ap作为有效ap，并将有效ap在各检测坐标点的参考信号强度存储起来作为位置指纹库。示例性的，服务器从每个ap组中选取一个ap作为有效ap，选取的ap是其所在ap组中信号强度最大的ap。
这样，可以筛选掉对定位无用的ap，减少指纹库冗余，降低了匹配定位计算量。
步骤104，当接收到终端发送的携带有各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的定位匹配算法、各有效ap在各检测坐标点的参考信号强度和接收到的各ap中的有效ap的检测信号强度，确定终端的坐标，并发送给所述终端。
在实施中，当服务器接收到终端携带有各ap的检测信号强度的定位请求时，服务器将各ap中有效ap的检测信号强度与各ap中有效ap的参考信号强度进行匹配计算，得到终端的的坐标，并将该坐标发送给终端。
可选的，当接收到终端发送的携带有各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的定位匹配算法、各有效ap在各检测坐标点的参考信号强度和接收到的各ap中的有效ap的检测信号强度，确定终端的坐标，并发送给终端的具体处理可以为：当接收到终端发送的携带有各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的信息增益算法和有效ap的检测信号强度，计算有效ap的信息增益值，并确定信息增益值满足预设信息增益条件的定位ap；根据预设的定位匹配算法、各有效ap中定位ap在各检测坐标点的参考信号强度和接收到的各ap中定位ap的检测信号强度，确定终端的坐标，并发送给终端。
在实施中，当服务器接收到终端发送的携带有各ap的检测信号强度的定位请求时，针对每一有效ap，根据该有效ap的检测信号强度和公式(5)，计算该有效ap的信息增益值。
ig(api)＝h(l)-h(l|api)(5)
其中，h(l)表示定位点的信息熵，h(l|api)表示在api信号强度已知
条件下，定位点的信息熵，ig(api)表示api的信息增益值。
h(l)可以由公式(6)计算得出。
其中，l表示定位点的位置，n为检测坐标点的数目，p(ci)＝1/n表示表示第i个检测坐标点出现的概率。
h(l|api)可由公式(7)计算得出。
其中，n表示检测坐标点个数，v表示对应api的检测信号强度，ll表示检测坐标点，p(ll,api＝v)表示在ll点处且api＝v的概率，p(ll|api＝v)表示在api＝v条件下ll出现的概率。
p(ll,api＝v)可由公式(8)计算得出。
p(ll,api＝v)＝p(ll)·p(api＝v)(8)
其中，p(li)＝1/n，n表示检测坐标点个数，p(api＝v)的求解方式如下：
针对每一有效ap，计算该有效ap在各检测坐标点信号强度的平均值μ和方差σ2，将其代入到正态分布的概率密度函数(9)中，得到该有效ap的信号强度在各检测坐标点的概率分布函数，则p(api＝v)＝f(v)。
p(ll|api＝v)可由公式(10)计算得出。
p(ll|api＝v)＝p(api＝v|ll)p(ll)/p(api＝v)(10)
其中，p(api＝v|ll)在位置ll处，api的信号强度值为v的概率，p(li)＝1/n，n表示检测坐标点个数，p(api＝v)表示api＝v的概率可由公式(9)求出。
p(api＝v|ll)的求解过程为：在检测坐标点ll处对api信号强度采样的一组信号强度数据中，确定信号强度减去v的绝对值小于预设阈值的数据个数，将得到的数据个数除以该组信号强度数据个数得到的值为p(api＝v|ll)。
服务器在各有效ap中确定信息增益值满足预设信息增益条件的定位ap，例如选择各有效ap中信息增益值大于预设阈值的ap作为定位ap。根据定位ap的检测信号强度与有效ap在各检测坐标点的参考信号强度进行匹配计算得到ap终端的坐标，并发送给所述终端。
本发明实施例提供的一种室内wlan指纹定位中ap的选择方法，可以在建立位置指纹库时，筛选掉信号不稳定和对定位无用的ap，降低位置指纹库的冗余。在定位阶段，在待测点接收属于位置指纹库中ap的ap信号，并对接收到的ap信号进行信息增益计算并按照信息增益进行排序，选出预设数目个ap作为定位ap，再根据定位ap的信号强度信息与位置指纹库进行在线匹配计算，有效降低了匹配计算量。
基于相同的技术构思，相应于图1所示方法实施例，本发明实施例还提供了室内无线局域网wlan指纹定位中接入点ap的选择装置，如图3所示，该装置包括：
接收模块301，用于获取各接入点ap在各检测坐标点的参考信号强度；
第一处理模块302，用于根据皮尔逊相关系数计算公式和获取到的参考信号强度，计算所述各ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组；
第二处理模块303，用于从每个ap组中选取预设数目个ap，得到有效ap，并存储各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度；
第三处理模块304，用于当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中的有效ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端。
可选的，所述第一处理模块302，具体用于：
针对每一ap，根据该ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算参考信号强度标准差，所述参考信号强度为预设连续时长内检测到的信号强度序列；
根据该ap在所述各检测坐标点的参考信号强度标准差的平均值，计算该ap的时间稳定度；
确定所述各ap中时间稳定度大于预设时间稳定度阈值的ap；
根据皮尔逊相关系数计算公式和确定出的ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算所述确定出的ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组。
可选的，所述第一处理模块302，具体用于：
确定所述各ap之间的信号相似度大于预设阈值的ap，得到ap组；针对所述ap组，每一ap组中ap之间的信号相似度大于预设阈值，且每一ap组中任一ap和所述ap组以外任一ap组中任一ap之间的信号相似度不大于预设阈值。
可选的，第三处理模块304，具体用于：
当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的信息增益算法和所述有效ap的检测信号强度，计算所述有效ap的信息增益值，并确定信息增益值满足预设信息增益条件的定位ap；
根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap中所述定位ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中所述定位ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端。
本发明实施例还提供了一种服务器，如图4所示，包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信；
存储器403，用于存放计算机程序；
处理器401，用于执行存储器403上所存放的程序时，以使该节点设备执行如下步骤，该步骤包括：
获取各接入点ap在各检测坐标点的参考信号强度；
根据皮尔逊相关系数计算公式和获取到的参考信号强度，计算所述各ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组；
从每个ap组中选取预设数目个ap，得到有效ap，并存储各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度；
当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中的有效ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端。
可选的，所述根据皮尔逊相关系数计算公式和获取到的参考信号强度，计算所述各ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组，包括：
针对每一ap，根据该ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算参考信号强度标准差，所述参考信号强度为预设连续时长内检测到的信号强度序列；
根据该ap在所述各检测坐标点的参考信号强度标准差的平均值，计算该ap的时间稳定度；
确定所述各ap中时间稳定度大于预设时间稳定度阈值的ap；
根据皮尔逊相关系数计算公式和确定出的ap在各检测坐标点的参考信号强度，计算所述确定出的ap之间的信号相似度，并确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组。
可选的，所述确定信号相似度满足预设相似度条件的ap，得到ap组，包括：
确定所述各ap之间的信号相似度大于预设阈值的ap，得到ap组；针对所述ap组，每一ap组中ap之间的信号相似度大于预设阈值，且每一ap组中任一ap和所述ap组以外任一ap组中任一ap之间的信号相似度不大于预设阈值。
可选的，所述当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中的有效ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端，包括：
当接收到终端发送的携带有所述各ap的检测信号强度的定位请求时，根据预设的信息增益算法和所述有效ap的检测信号强度，计算所述有效ap的信息增益值，并确定信息增益值满足预设信息增益条件的定位ap；
根据预设的定位匹配算法、所述各有效ap中所述定位ap在所述各检测坐标点的参考信号强度和接收到的所述各ap中所述定位ap的检测信号强度，确定所述终端的坐标，并发送给所述终端。
机器可读存储介质可以包括ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)，也可以包括nvm(non-volatilememory，非易失性存储器)，例如至少一个磁盘存储器。另外，机器可读存储介质还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述处理器可以是通用处理器，包括cpu(centralprocessingunit，中央处理器)、np(networkprocessor，网络处理器)等；还可以是dsp(digitalsignalprocessing，数字信号处理器)、asic(applicationspecificintegratedcircuit，专用集成电路)、fpga(field-programmablegatearray，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。
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