相关信息。
[0044] 其中，在本发明的一个实施例中，在步骤S2中，判断信号发生器是否满足预设条 件，具体包括：设每个检测点对每个信号发生器的测量次数为M，实际测量到信号发生器的 次数为N，如果N/M〉0. 8,则判定信号发生器满足预设条件。
[0045] 步骤S3 :将同一检测点测得的不同信号发生器的特征信号的强度变换到预设区 间，W实现数据预处理。换言之，该步骤即数据预处理过程，即将同一个检测点测得的不同 信号发射器的特征信号强度值变换到一个相对较小的预设区间，W减少此后进行数据训练 时的计算量。
[0046] 其中，在本发明的一个实施例中，将同一检测点测得的不同信号发生器的特征信 号的强度变换到预设区间的变换公式为： 阳047] value=Xi冊er+ (Xupper-Xl冊er)X(X-Xi) / (而-又1)， W48] 其中，value为变换后的值，Xkwr, Xupper分别为预设区间的下限和上限，X1为该组 数据中的最小值，X2为该组数据中的最大值，X为待变换特征信号的强度。
[0049] 步骤S4:对预处理后的特征信号进行训练，得到分类器，其中，预处理后的特征信 号包括信号强度和室内/室外标志位。
[0050] 在本发明的一个实施例中，步骤S4即数据训练的过程，其具体包括：
[0051] 设训练数据集合为（Xi，yi)， 阳化2] Xi= (rssirssi。，."rssiik,…，rssiim)，
[0053] 其中，rssiik为第i个检测点采集到的第k个信号发射器发射的特征信号的强度 经过预处理后的值（即步骤S3中的value值），yi表示预处理后的特征信号的室内外标志 位，也反映了检测点的室内外状态，如果该特征信号位于室内，则取值为1，否则，取值 为-1。 阳054] 进一步地，通过支持向量机方法求取核函数： 阳化引
[0056]其中，x，Xi为预处理后的特征信号的强度向量，求取a准使的下面公式中W(a) 取最大值，
[0057] W(a) =Sr=ICti- 1/2SILiSf=I(XiajViVjK(Xi，Xj),
[005引 n为检测点的个数，同时，有W下约束：
[0059] ZC=JL[Wi= '0' 0 <CXj< 1y= 1,2 …，的,，
[0060] 采用序贯最小优化算法，并利用拉格朗日乘子法求得上述两个方程的解（用璋表 示），并通过训练得到分类器： a
[0061]f:(键二 ajViWxj,X) +.'b* i=i 阳06引其中， 阳06引阶二1 -涩1呜货K細,Xs)，
[0064]其中，Xg为取y,=1的任意参与数据训练的向量。
[00化]步骤S5 :将实时采样得到的目标的特征信号经过如步骤S2和步骤S3的处理之 后，得到第一向量，并将第一向量代入分类器并输出分类结果，如果分类结果小于0,则判定 目标处于室外，如果分类结果大于0,则判定目标处于室内。具体地说，首先判断室内外状 态，将实时采样得到的目标的特征信号经过如步骤S2和步骤S3的处理之后，得到第一向量 X,
[0066] X= (rssii, rssiz,…rssik,…，rssim)，
[0067] 其中，rssik为实时检测到的第k个信号发射器发射的特征信号的强度经过预处理 后的值（即步骤S3中的value值）。 W側进一步地，将向量X带入步骤S4中得到的分类器，得到分类结果f(X)。如果f(X) <0,则判定目标处于室外，如果f(X)〉0,则判定目标处于室内。 W例进一步地，在本发明的一个实施例中，例如图3所示，在步骤S5之后还包括：
[0070] 步骤S6 :当判定标处于室内时，采用室内定位系统对目标进行定位。或者，当判定 目标处于室外时，采用室外定位系统对目标进行定位。
[0071] 在本发明的一个实施例中，本发明上述设及的特正信号例如为WIFI信号、蓝牙信 号或RFID信号等。
[0072] 综上，根据本发明实施例的基于特征信号指纹库的室内外定位切换方法，利用支 持向量机强大的分类特性，能够有效地甄别室内室外的环境特征，有利于快速准确地实现 室内定位系统和室外定位系统之间的无缝切换，为用户提供全方位的定位。该方法能够在 目标室内外状态发生转换时选用正确的系统进行实时的不间断的定位，有效地提高了资源 利用率，避免了同时利用两种定位系统导致的电量消耗，W及选用不适当定位系统造成的 定位误差。
[0073] 为了便于更好的理解本发明，W下结合附图，W具体的实施例来对本发明上述实 施例的基于特征信号指纹库的室内外定位切换方法进行更加详细、具体地描述。
[0074] 在本实施例中，W特征信号为WIFI信号为例进行说明，则在该实施例中，基于 WIFI信号的室内外定位切换方法包括W下步骤：
[00巧]步骤1 :数据采集。首先确定需要进行室内外切换的区域（如商场入口，地铁入口， 小区住宅楼入口等），在该入口周围按等间隔（如1.5米）网格进行描点（检测点）。重复 测量并记录指定点处能接收到的每个信号接入点AP的mac值，W及每个AP对应的接收信 号强度（用地表示），并据此建立特征信号数据库。
[0076] 步骤2:数据过滤。统计每个点对每个AP的测量次数M和实际测量到AP的次数 N。如果N/M〉0. 8则表明此接入点的数据适合用于室内外切换，并计算此AP点接收到的接收 信号强度的平均值。否则表明数据质量不适合于室内外切换，则删除该AP点的相关信息。
[0077] 步骤3 :数据预处理。将同一个点测得的不同AP的接收信号强度值变换到一个相 对较小的区间（预设区间），W减少此后进行数据训练时的计算量。其具体变换公式为： 阳078] value = Xi冊er+ (Xupper-Xl冊er) X (X-Xi) / (而-又1)，
[0079] 其中，value为变换后的值，Xuppw分别为待转换到区间的下限和上限值，X1 为该组数据中的最小值（一般为-1)，X2( -般为0)为该组数据中的最大值，X为待变换的 接收信号强度值。
[0080] 步骤4 :数据训练。训练数据集合为（Xi，yi)，
[0081] Xi=(rssiii,rssin, ."rssi化，???，rssiim)，
[0082] 其中，rssiik为第i个采样点（检测点）采集到的第k个WIFI的接收信号强度经 过预处理后的值（即步骤3中的value值）。表示预处理后的WIFI信号的室内外标志 位，也反映了采样点的室内外状态。如果采样点在室内，则取值为1，否则，取值为-1。
[0083] 由支持向量机方法，取核函数：
[0084]
[0085] 其中，X，Xi为经预处理后的接收信号强度向量。求取a准使的下面公式中W(a) 取最大值，
[0086] W(〇-熙1% -(言）祀1举1罕,'>巧'1<(乂巧），
[0087] n为采样点的个数同时，有W下约束：
[0088] SHia新二 0 0 < 巧《'1 尽=1,客,蝴，
[0089] 此时，采用序贯最小优化算法，利用拉格朗日乘子法可W求得上述两个方程的解 (用鴻表示），
[0090] 此时，经过训练得到分类器为：
[0091] f(x)= <yiK(Xi,X) + 护， WW] 其中 阳〇9引护=1 -涩1的斯K知,Xs),
[0094] 其中，Xg为取y,= 1的任意参与数据训练的向量。
[0095] 进一步地，如图2所示，在室内定位系统或室外定位系统检测到目标靠近可能出 现室内外切换的部分（如商城口口，地下车库入口，小区楼口口等）时，将启动室内外定位 切换的流程。
[0096] 图3为室内外定位切换方法的具体流程，其中实时数据为目标接收到的各AP(用 其mac值记录）和接收到其的WIFI信号强度值。然后进行数据过滤和数据预处理，其方法 与步骤2-步骤3相同。
[0097] 步骤5 :进行室内外状态判定：将实时采样得到的WIFI信号强度数据经过如W上 步骤2和步骤3的处理之后，得到向量X，
[0098] X= (rssii,rssiz,…rssik,…，rssim)，
[0099] 其中，rssik为实时检测到的第k个WIFI的接收信号强度经过预处理后的值（即 数据预处理过程中的val