一种基于无线信号数据融合的室内定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及室内定位方法，属于移动计算和信号处理交叉技术应用领域，尤其涉 及一种基于无线信号数据融合的室内定位方法。
【背景技术】
[0002] 大规模室内环境的定位方法力求通过不同的无线信号技术，利用相应的距离计算 方法，在大规模室内环境中，对待定位节点进行快速、高效的精准定位，从而得到精确的物 体坐标。
[0003] 目前的室内定位算法都是基于无线网络（WirelessFidelity,Wi-Fi)、 无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN)、射频识别（RadioFrequency Identification,RFID)、蓝牙（Bluetooth)以及超宽带（UltraWideBand,UWB)等无线技 术中的一种。利用一些典型的定位算法，诸如SPA(self-positioningalgorithm)相对定 位算法，凸规划定位算法，DV-Hop定位算法、DV-distance定位算法，MDS-MAP定位算法等。 再根据算法要求，利用三边测量，三角测量等坐标测算方法计算得到待定坐标。
[0004] 室内定位算法的性能指标有定位精度、时间开销、定位实时性、算法复杂度等。其 中，定位精度是室内定位算法的关键指标。一些利用单一无线技术进行室内定位的方法在 理论上可预见较高的定位精度，但这些算法大多都有使用前提条件：有的要求待定位节点 必须与已知节点直接相邻，使得已知节点密度过高；有的过度依赖于网络部署条件，例如 DV-Hop定位算法和DV-distance定位算法仅适用于密集部署的各向同性网络。同时，这些 室内定位方法的定位精度依赖于其应用的定位技术，以Wi-Fi定位技术为例：当所部署的 Wi-Fi设备都能够正常运行时，结合优秀的定位方法能够获得较好的定位精度，不过一旦 Wi-Fi设备发生异常甚至无法工作时，将严重影响定位方法的定位效果，大大降低室内定位 的定位精度，甚至出现无法进行定位的情况，鲁棒性较差。可见，仅仅考虑单一无线技术在 室内环境的定位是不足的，特别是在诸如博物馆，机场候机厅，商业中心等环境复杂的大型 室内定位场景，其中人员众多，人流量大，在需要较高定位精度的同时还需要提供实时的室 内定位服务，这样就不得不解决定位方法的鲁棒性问题。
[0005][0006][0007] 现有技术大都没有解决内噪声对定位精度的影响以及定位盲区问题，也不能给出 一个直观的关于定位位置周围环境的描述。
【发明内容】
[0008] 本发明采用的技术方案如下：
[0009] 一种基于无线信号数据融合的室内定位方法，将Wi-Fi信号和RFID信号进行数据 融合，再针对移动节点进行室内定位，其步骤如下：
[0010] 步骤一：在室内定位前，将Wi-Fi路由器呈近似正三角的形式分布在室内环境中， 将RFID按需部署在室内固定物上；
[0011] 步骤二：在室内定位过程中，移动节点根据不同的无线信号覆盖情况，可分为只能 接收到Wi-Fi信号，只能接收到RFID信号以及Wi-Fi和RFID信号均能接收到这三种不同 的定位情况进行定位；
[0012] 步骤三：根据这三种不同的定位情况，利用卡尔曼滤波器对移动节点接收到的无 线信号进行自循环迭代处理，分别得到相应的接收信号强度（ReceivedSignalStrength Indication,RSSI)值；
[0013] 步骤四：最终，根据得到的RSSI值，结合三边测量的方法得到移动节点的室内定 位坐标，其中，当针对Wi-Fi信号得到的数据进行三边测量时，选取能够形成近似正三角形 的Wi-Fi路由器组进行三边测量计算。
[0014] 所述的定位前已知节点的部署情况，将Wi-Fi节点呈近似等边三角形的方式进 行部署，而不采用规则的、均匀的网格状节点部署方式，将RFID标签按需部署在室内固定 物上，并在室内场景的角落，距离Wi-Fi节点较远的位置，以及人流量较大的地方额外部署 RFID标签；
[0015] 所述的定位情况，即此时移动节点只能接收到Wi-Fi信号；假设一共能接收n个 Wi-Fi节点的信号，以3个移动节点能接收到信号的Wi-Fi节点为一组，筛选出所有能组成 近似等边三角形的Wi-Fi节点组，共有n'组。对所有Wi-Fi信号的RSSI值用卡尔曼滤波 器进行处理，用三边测量的方法，分别根据符合等边三角形分布的n'组Wi-Fi节点和其他 '组Wi-Fi节点计算出估计坐标（x/，y/)和（Xi,yj，然后对所有坐标求均值，得到定 位坐标（X，y);
[0016] 所述的定位情况，即此时移动节点只能接收到RFID信号；不妨设接收到m个RFID 信号，则根据卡尔曼滤波器处理过的RSSI值，应用三边测量定位的方法对移动节点进行位 置计算，得到坐标值UpyP，最后对求得的坐标值取平均值，得到定位坐标（x，y);
[0017] 所述的定位情况，即此时移动节点既能接收到Wi-Fi信号又能接收到RFID信号； 根据经由卡尔曼滤波器处理的RFID信号的RSSI值，用三边测量定位的方法对移动节点进 行位置估算，得到基于RFID信号的位置估算坐标（x"，y")，再筛选出所有近似正三角 形的Wi-Fi节点组，用卡尔曼滤波器处理后的RSSI值进行三边测量计算，得到基于Wi-Fi 信号的位置估算坐标（X'，y'），然后将上述两个坐标取平均值，得到移动节点的定位坐标 (x,y)；
[0018] 对移动节点接收到的无线信号均要利用卡尔曼滤波器进行处理，将接收到的RSSI 初始值代入卡尔曼滤波器的自循环迭代过程，然后根据处理过的RSSI值，利用三边测量方 法计算得到移动节点的定位坐标。
[0019] 对于移动节点的室内定位结果包含了两个部分，一个是具体的坐标值，另一个是 具体的位置描述信息。
[0020] 本发明具有以下有益效果：
[0021] 1、在利用Wi-Fi和RFID的数据融合进行位置定位前，首先利用滤波优化算法对 接收得到的无线信号RSSI值进行降噪处理，再根据三边测量计算方法，采用经降噪处理的 RSSI值计算出位置坐标，从而提高室内定位精度。并且，由于无线信号经由滤波优化算法处 理，即使Wi-Fi和RFID两种无线技术中的一种因设备原因无法正常工作，另外一种无线技 术仍可以提供实时的室内定位服务，鲁棒性较强。
[0022] 2、Wi-Fi路由器以近似正三角形的方式部署在整个定位环境中，RFID标签按需部 署，在有更高的定位精度要求或者室内噪声较高的区域进行RFID标签的密集部署，灵活性 高，能够根据定位要求有针对性地快速提高局域定位精度。另外，在室内定位环境的边角 处，如墙角、室内拐角、窗口等以及距离Wi-Fi路由器的远端位置也部署RFID标签，避免因 Wi-Fi通信距离限制或室内噪声变化所引起的定位盲区的产生，实现定位环境中定位网络 的全覆盖。
[0023] 3、利用RFID标签可存储少量数据的特性，在定位前分别将用于部署在不同物体 上的RFID标签中的存储信息录入数据库，将RFID标签的位置信息和相应的被部署物体的 基本信息有机结合，进行具象化定位。在进行室内定位时，不但可以得到待定位物体的室内 定位坐标，还可以得到直观的室内物品的位置信息，如：待定位者M的定位坐标为（5,21)，M 位于在唐三彩展柜旁。
[0024] 4、本发明的基于无线信号数据融合的室内定位思想可以拓展到其他的有效通信 距离相差较大的两个或几个室内定位技术的融合应用中去（如Zigbee和RFID融合定位， Wi-Fi和低功耗蓝牙技术融合定位等），具有一定的普适性。并且本发明减少了Wi-Fi接入 设备的使用，加入了廉价的RFID标签，进而在保持定位精度的同时降低了设备成本。
【附图说明】
[0025] 图1为卡尔曼滤波器预测方块图
[0026] 图2为本发明适用的大型博物馆的定位场景图。