一种基于贝叶斯后验概率的定位方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及定位领域，尤其是一种基于贝叶斯后验概率的定位方法及装置。
【背景技术】
[0002] 现有的指纹识别算法，基于RSSI测距原理，将信号强度转换为发射源到接收器之 间的距离，然后基于=角形定位原理进行定位。
[0003] 由于WiFi信号抗干扰性差，若存在人为遮挡W及接收信号器材的差异，会导致接 收的WiFi有较大的误差，从而在将信号强度转换为距离时导致误差，最终对定位精度产生 影响。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是:针对现有技术存在的问题，提供一种基于贝叶斯 后验概率的定位方法及装置，在没有干扰的环境中收集训练数据，建立模型yu = ai+0i log (dij) + ey用训练数据根据极大似然法算出EU,〇1，扔；由于用户收集型号的是未知的，我们通 过改变〇1，01(对其做平移)来获得不同手机下可能的信号;将抽取的每一次信号通过贝叶斯 后验概率最大大化方法得到定位位置，进一步的，通过定位方法结合地图信息处理，得到室 内导航路线。
[0005] 本发明采用的技术方案如下：
[0006] -种基于贝叶斯后验概率的定位方法包括：
[0007] 步骤1:在无干扰环境中，将场地划分为若干网格格点，并为每个网格格点编号，得 到网格格点编号值i，通过网格格点编号值W及其周围能行走位置的网格格点编号值做一 个网状数据库；在无干扰环境中通过不同手机型号收集每个网格格点的WiFi信号强度值 YiJ;所述手机型号、网格格点编号值与手机对应的WiFi信号强度值yu相对应；
[000引步骤2:针对手机型号t建立模型yu = at+护l0g(du) + eu，得到及护的关 系，然后根据极大似然函数计算得到Qt,护，叫^，0^;通过改变Qt,护来获得不同手机对应的参 数曰及护;其中i为某一手机对应网格格点编号值，j为某一手机对应网格格点上无线路由 器编号值，yij为手机在第i点处从第j个无线路由器接收的WIFI信号;du为第i个无线路由 器到第j个无线路由器之间距离，为已知值;EU为手机在第i个网格格点对第j个无线路由器 信号的测量误差服从N(yu，0U)分布，其中为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的 均值，OU为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的方差值；
[0009]步骤3:在定位阶段，通过手机收集m个无线路由器WIFI信号，设定其中k个WIFI信 号无干扰，其余m-k个信号中存在有干扰的信号;其中，
[OOW 针对训练阶段得到不同的QZ与护，从m个ap中随机抽k个信号，代入贝叶斯后验概率 P(news I i)，得出后验概率最大化的格点编号值，所有格点编号的频数记为F;所有格点编号 的众数取出，作为储备输出一记为p;然后手机加载地图信息，对所有格点编号值进行处理 后得到室内导航路线。
[001^ 进一步的，所述步骤帥针对手机型号t建立模型7^ =日*+护l0g(du) + eu，得到 EijVW及护的关系，然后根据极大似然函数计算得到at,护，化，化；
[001引具体包括：
[0014]步骤21:针对手机信号i建立模型5^ =日*+护l〇g(du)+eu，得到EuVW及护的关 系，然后根据不同手机收集的信号数据建立极大似然函数^其中L=
，其中t为不同 手机型号，T为手机数量值;Nt为不同手机样本个数；
[001引步骤22:用梯度下降法，获得Qt，护，化j，Oij;其中a%某个型号手机的a值，护为某个 信号收到e值；为在某一信号手机在i点接收到所有无线路由器信号值，为已知值；I为 总点位编号值，为已知值;J为无线路由器的总数，为已知值。
[0016] 进一步的，所述步骤2中通过改变at,护来获得不同手机对应的参数QZW及护具体 过程是：构建日'为区间[日日，日。忡的均匀点，则日'=(1的*(日。-日日）/口；其中日日=111；[]1{日*:1 = 1, 2. . .T} ,aq=max{at: t = l ,2. . .T}，c[Z有P+1 个，[a0,aq]为包含所述a*的区间；t = l ,2. . .T;同 理产生Z为均匀点编号值，P为均匀点个数。
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[0017] 进一步的，所述步骤3具体包括：
[001引步骤111:基于权利要求3所述后验概率P(news I i)，得到（/j-f l)2r,t个后验概率P (news Ii)最大值对应的网格格点编号值，所有格点编号值的频数记为F;然后取出所有格点 编号值的众数取出，作为第一储备输出值P;其中i = 1，2，I;news为某一时刻手机收集到 的所有WiFi信号强度值yij;
[0019] 步骤112:基于权利111，得到n个第一储备输出值记为第一全局变量[Pi，P2. . .Pn]， 将对应的频数记为第二全局变量[Fl，F2. . .Fn];
[0020] 步骤113:基于步骤111 W及步骤112,手机加载地图信息；由于地图上存在走道，假 设物体只能沿着道路移动，并且移动速度存在上限W及网状数据库的设定，则对当前收到 的信号进行抽样的频率分布向量与第二全局变量进行加权^ 寻出最终的频率分 巧 布F，对最终的频率分布F中频数最大的网格格点值为第二储备输出值，此外对第二全局变 量中离当前时间最远的频率分布做更新，若第二储备输出值满足:在第一全局变量中所有 第一储备输出值的相邻两个网格格点值范围内，则输出第二储备输出值，并用第二储备输 出值对第一全局变量做更新；否则输出第一全局变量中的第n个点；所述X表示下一秒钟的 位置最多距离当前位置两个网格格点;Fn为频率分布向量；
[0021 ]步骤114:根据第二储备输出值得到室内导航路线。
[0022] -种基于贝叶斯后验概率的定位装置包括：
[0023] 网状数据库模块，用于在无干扰环境中将场地划分为若干网格格点，并为每个网 格格点编号，得到网格格点编号值i，通过网格格点编号值W及其周围能行走位置的网格格 点编号值做一个网状数据库;在无干扰环境中通过不同手机型号收集每个网格格点的WiFi 信号强度值yu;所述手机型号、网格格点编号值与手机对应的WiFi信号强度值5^相对应；
[0024] 估计值计算模块，用于针对手机型号t建立模型化=Qt+护l〇g(du)+eu，得到Eij、 及护的关系，然后根据极大似然函数计算得到at,护，化，化;通过改变at,护来获得不同 手机对应的参数QZW及护;其中i为某一手机对应网格格点编号值，j为某一手机对应网格格 点上无线路由器编号值，yi功手机在第i点处从第j个无线路由器接收的WIFI信号;di功第 i个无线路由器到第j个无线路由器之间距离，为已知值；EU为手机在第i个网格格点对第j 个无线路由器信号的测量误差服从N(yu，〇U)分布，其中iiU为第i个网格格点收集第j个 WIFI信号误差的均值，OU为第i个网格格点收集第j个WIFI信号误差的方差值；
[0025] 贝叶斯后验概率定位模块，用于在定位阶段，通过手机收集m个无线路由器WIFI信 号，设定其中k个WIFI信号无干扰，其余m-k个信号中存在有干扰的信号;其中，
[0027] 针对训练阶段得到不同的QZ与护，从m个ap中随机抽k个信号，代入贝叶斯后验概率 P(news I i)，得出后验概率最大化的格点编号值，所有格点编号的频数记为F;所有格点编号 的众数取出，作为储备输出一记为P;然后手机加载地图信息，对所有格点编号值进行处理 后得到室内导航路线。
[0028] 进一步的，所述估计值计算模块中针对手机型号t建立模型yu = at+护log(dij) + eij，得到及护的关系，然后根据极大似然函数计算得到日t，护，化，化;具体包括：
[0029] 步骤21:针对手机信号i建立模型化=Qt+护l〇g(du)+eu，得到EuVW及护的关 系，然后根据不同手机收集的信号数据建立极大似然函数^其中L=
，其中t为不同 手机型号，T为手机数量值;Nt为不同手机样本个数；
[0030] 步骤22:用梯度下降法，获得Qt，护，化j，Oij;其中Qt为某个型号手机的a值，护为某个 信号收到e值；为在某一信号手机在i点接收到所有无线路由器信号值，为已知值；I为 总点位编号值，为已知值;J为无线路由器的总数，为已知值。
[0031] 进一步的，所述估计值计算模块中通过改变CiS护来获得不同手机对应的参数曰 及护具体过程是：构建QZ为区间[a0,aq]中的均匀点，则