一種基于改進(jìn)WKNN的Wi-Fi室內(nèi)定位方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開一種基于改進(jìn)WKNN的Wi-Fi室內(nèi)定位方法。首先針對(duì)傳統(tǒng)WKNN算法中使用歐氏距離進(jìn)行相似度對(duì)比時(shí)造成定位精度不高的問題，將歐氏距離替換成曼哈頓距離改善定位精度。然后根據(jù)室內(nèi)路徑損耗模型中接受信號(hào)強(qiáng)度與距離的非線性關(guān)系，對(duì)曼哈頓距離中每一維度的計(jì)算賦予不同的權(quán)值，使相似度對(duì)比結(jié)果更加貼近現(xiàn)實(shí)中的物理距離。本發(fā)明專利技術(shù)中提出的定位算法過程簡(jiǎn)單，復(fù)雜度低，容易在智能終端上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位。同時(shí)，選擇人們生活中廣泛存在的Wi-Fi信號(hào)進(jìn)行室內(nèi)定位，極大的減少了定位過程中所需要的硬件開銷，具有一定的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種基于改進(jìn)WKNN的Wi-Fi室內(nèi)定位方法
本專利技術(shù)涉及室內(nèi)定位領(lǐng)域，特別是一種基于改進(jìn)WKNN的室內(nèi)定位方法。
技術(shù)介紹
隨著現(xiàn)代社會(huì)的不斷發(fā)展，城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，大型建筑日益增多，大多數(shù)人超過80％的時(shí)間都處于室內(nèi)環(huán)境。餐飲、購(gòu)物、地鐵交通以及更加智能的家居生活成為人們生活中十分重要的組成部分。公共安全、生產(chǎn)安全(地下施工、采礦等)、應(yīng)急救援(火災(zāi)以及地震救援等)、精準(zhǔn)投放商業(yè)廣告、物聯(lián)網(wǎng)、特殊人群監(jiān)控、大型場(chǎng)館管理、智慧城市建設(shè)等都需要使用準(zhǔn)確的室內(nèi)定位信息。雖然GPS在室外定位與導(dǎo)航中取得很好的效果，但是這種定位方法要求發(fā)射衛(wèi)星與接收機(jī)之間保持視距傳播，因此在有建筑物遮擋的室內(nèi)環(huán)境中，其定位性能大幅下降。近年來，短距離無線電技術(shù)和無線局域網(wǎng)高速發(fā)展，Wi-Fi、Zigbee、Bluetooth、Ad-hoc和UWB(UltraWideband)等新興的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在辦公室、工廠、家庭等大眾生活的方方面面得到了廣泛應(yīng)用。而基于短距離無線技術(shù)的測(cè)距定位開始受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注。室內(nèi)定位通常需要確定移動(dòng)終端或其持有者、設(shè)備與物品在室內(nèi)的位置信息，但是受定位基礎(chǔ)設(shè)施、定位精度以及復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境等條件的限制，比較完善的定位技術(shù)目前還無法很好地利用。隨著WLANIEEE802.11無線網(wǎng)絡(luò)的大面積鋪設(shè)，使得基于Wi-Fi進(jìn)行室內(nèi)定位時(shí)在硬件設(shè)備上的花費(fèi)大大減少，具有部署靈活、低成本、無需建立昂貴的基礎(chǔ)設(shè)施等優(yōu)點(diǎn)。基于WKNN的Wi-Fi室內(nèi)定位方法主要原理是根據(jù)待定位節(jié)點(diǎn)處測(cè)量的來自周圍接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度和指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中的參考節(jié)點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行相似度對(duì)比，取最鄰近的K個(gè)參考節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，并對(duì)每個(gè)參考節(jié)點(diǎn)賦予不同的權(quán)值，以增大較近節(jié)點(diǎn)對(duì)定位結(jié)果的影響。傳統(tǒng)的相似度對(duì)比方法中廣泛采用歐氏距離，然而無線信號(hào)在空間中傳播呈指數(shù)型衰減，所測(cè)量的信號(hào)強(qiáng)度與現(xiàn)實(shí)中的物理距離并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，因此使用歐氏距離進(jìn)行相似度對(duì)比分析時(shí)并不能取得很滿意的定位效果。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的是解決傳統(tǒng)的基于WKNN的Wi-Fi定位方法定位精度不高的問題，提供一種改進(jìn)的WKNN定位方法。首先將曼哈頓距離應(yīng)用到WKNN定位算法中，然后對(duì)曼哈頓距離進(jìn)行改進(jìn)，建立新的相似度對(duì)比方法，提高定位精度，同時(shí)降低硬件成本開銷。為實(shí)現(xiàn)本專利技術(shù)的目的，改進(jìn)WKNN的Wi-Fi定位方法主要過程分為兩個(gè)階段：離線階段和在線階段。所述離線階段主要包括以下步驟：1)待定位環(huán)境中選取一定數(shù)量的點(diǎn)作為參考節(jié)點(diǎn)，測(cè)量參考節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)位置以及參考節(jié)點(diǎn)位置上來自周圍接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度值。2)提取測(cè)量信息，對(duì)于某一個(gè)確定的參考節(jié)點(diǎn)提取內(nèi)容主要包括接入點(diǎn)ID以及接受到此接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度平均值，并將所有平均值按照接入點(diǎn)的固定順序記錄成向量的形式，比如第i個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量為RSSi＝RSSi1，RSSi2，...，RSSij，...，RSSiN，其中N為周圍接入點(diǎn)的個(gè)數(shù)。3)將參考節(jié)點(diǎn)的物理坐標(biāo)與對(duì)應(yīng)的信號(hào)強(qiáng)度向量一一對(duì)應(yīng)關(guān)系存儲(chǔ)到指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中。所述在線階段主要包括以下步驟：1)測(cè)量待定位節(jié)點(diǎn)處的信號(hào)強(qiáng)度向量，比如某一個(gè)待定位節(jié)點(diǎn)處的信號(hào)強(qiáng)度向量為RSSun＝RSS1，RSS2，...，RSSj，...，RSSN。2)計(jì)算待定位節(jié)點(diǎn)與所有參考節(jié)點(diǎn)之間的相似度。首先計(jì)算待定位節(jié)點(diǎn)與參考節(jié)點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度向量之間的“距離”，“距離”越大說明相似度越小。待定位節(jié)點(diǎn)與第i個(gè)參考節(jié)點(diǎn)之間“距離”的計(jì)算公式為：其中d為信號(hào)強(qiáng)度限定閾值，當(dāng)來自某一個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度差值大于d，則將此差值擴(kuò)大λ倍，相當(dāng)于降低了此接入點(diǎn)對(duì)定位結(jié)果的影響程度；反之當(dāng)來自某一個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度差值小于或者等于d，則將此差值縮小λ倍，相當(dāng)于增大了此接入點(diǎn)對(duì)定位結(jié)果的影響程度。3)對(duì)相似度最高的前k個(gè)參考點(diǎn)賦予不同的權(quán)值。根據(jù)待定位節(jié)點(diǎn)與參考節(jié)點(diǎn)之間接受信號(hào)強(qiáng)度相似度的不同，對(duì)相似度最高的前k個(gè)參考點(diǎn)賦予不同的權(quán)值，以提高定位精度，假如前k個(gè)參考節(jié)點(diǎn)與待定位節(jié)點(diǎn)接收信號(hào)強(qiáng)度之間的“距離”為：D1，D2...Dk，則第i個(gè)參考節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)值按如下公式計(jì)算：其中所有的wi滿足w1+w2+...+wk＝1。4)計(jì)算待定位節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。假設(shè)前k個(gè)最鄰近參考節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)為：C1，C2...Ck，則待定位節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算公式如下：與傳統(tǒng)的基于WKNN的Wi-Fi定位方法，本專利技術(shù)的有益效果是：1)將曼哈頓距離引入到WKNN算法當(dāng)中，并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，提高了定位精度。2)利用當(dāng)前社會(huì)中廣泛存在的Wi-Fi信號(hào)進(jìn)行室內(nèi)定位，極大的降低了硬件成本花銷。附圖說明圖1是本專利技術(shù)的實(shí)驗(yàn)區(qū)的布置圖。圖2是本專利技術(shù)的定位過程流程圖。具體實(shí)施方式為了使本專利技術(shù)的目的、特征、優(yōu)點(diǎn)更加明顯易懂，下面結(jié)合基礎(chǔ)基論、公式附圖，按照基本原理、宏觀流程、具體步驟的順序?qū)Ρ緦＠夹g(shù)做進(jìn)一步的詳細(xì)說明。實(shí)驗(yàn)區(qū)選擇在湖南省長(zhǎng)沙市中南大學(xué)物理與電子學(xué)院6樓，實(shí)驗(yàn)區(qū)平面圖見圖1，總大小為32米長(zhǎng)、16.5米寬，其中每一小房間為7.5米長(zhǎng)、4米寬，大房間為小房間的2倍。其中選擇了7個(gè)具有代表性的路由器接入點(diǎn)用于本次定位，在圖1中以五角星標(biāo)注。實(shí)施階段主要分為兩個(gè)步驟：離線階段的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建和在線階段的對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，流程圖見圖2。步驟1、離線階段構(gòu)建指紋庫(kù)。步驟1.1、選取參考節(jié)點(diǎn)位置。本步驟中選取的參考節(jié)點(diǎn)盡量均分與待定位空間內(nèi)。本實(shí)例中參考節(jié)點(diǎn)之間橫向相距1米，縱向相距1.5米，走廊空間選取了49個(gè)參考節(jié)點(diǎn)，每個(gè)小房間選取12個(gè)，每個(gè)大房間選取28個(gè)，在圖1中以小圓點(diǎn)標(biāo)注。步驟1.2、測(cè)量參考節(jié)點(diǎn)接收到各個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度。本步驟中利用筆記本電腦依次在每一個(gè)參考節(jié)點(diǎn)上測(cè)量來自周圍路由器接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，每一個(gè)參考點(diǎn)上測(cè)量10次，取平均值。比如在第i個(gè)參考節(jié)點(diǎn)上，接收來自第一個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度平均值為RSSi1，第二個(gè)為，RSSi2，以此類推，第7個(gè)為RSSi7，則我們可以將此參考節(jié)點(diǎn)上接收周圍接入點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度寫成向量形式RSSi＝RSSi1，RSSi2，...，RSSij，...，RSSi7。其中每個(gè)RSS的向量順序要與固定的接入點(diǎn)順序?qū)?yīng)。步驟1.3、構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)。本步驟中將每一個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)信息，與接收到周圍接入點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度向量一一對(duì)應(yīng)起來，并存儲(chǔ)在指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中，以便在線階段中實(shí)際定位時(shí)使用。步驟2、在線階段對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。步驟2.1、測(cè)量待定位節(jié)點(diǎn)接收到各個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度。在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中隨機(jī)選取一部分未知節(jié)點(diǎn)，記錄其真實(shí)位置坐標(biāo)，以及在這些點(diǎn)上測(cè)量的來自周圍接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量，假設(shè)其中某一點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量為RSSun＝RSS1，RSS2，...，RSS7。步驟2.2、計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)與各參考節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量之間的“距離”。利用改進(jìn)的曼哈頓距離計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)與參考節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度向量之間的“距離”，“距離”越小，則表明二者相似度越高，進(jìn)而二者的物理位置越相近，因此“距離”較小的參考節(jié)點(diǎn)對(duì)未知節(jié)點(diǎn)位置的影響較大。待定位節(jié)點(diǎn)與第i個(gè)參考節(jié)點(diǎn)之間“距離”的計(jì)算公式為：其中d為信號(hào)強(qiáng)度之差的限定閾值，當(dāng)來自某一個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度差值大于d，則將此差值擴(kuò)大λ倍，相當(dāng)于降低了此接入點(diǎn)對(duì)定位結(jié)果的影響程度；反之當(dāng)來自某一個(gè)接入點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度差值小于或者等于d，則將此差值縮小λ倍，相本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于改進(jìn)WKNN的Wi?Fi室內(nèi)定位方法，針對(duì)傳統(tǒng)的基于WKNN的Wi?Fi定位方法定位精度不高的問題，提供一種改進(jìn)的WKNN定位方法：首先將曼哈頓距離應(yīng)用到WKNN定位算法中，然后對(duì)曼哈頓距離進(jìn)行改進(jìn)，建立新的相似度對(duì)比方法，然后取前k個(gè)最鄰近節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)相似度大小對(duì)不同節(jié)點(diǎn)賦予不同的權(quán)值，最后得出定位結(jié)果，本專利技術(shù)提供了一種利用當(dāng)前室內(nèi)普遍存在的Wi?Fi信號(hào)以及日漸普及的智能終端進(jìn)行定位，提高定位精度的同時(shí)降低硬件成本開銷。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于改進(jìn)WKNN的Wi-Fi室內(nèi)定位方法，針對(duì)傳統(tǒng)的基于WKNN的Wi-Fi定位方法定位精度不高的問題，提供一種改進(jìn)的WKNN定位方法：首先將曼哈頓距離應(yīng)用到WKNN定位算法中，然后對(duì)曼哈頓距離進(jìn)行改進(jìn)，建立新的相似度對(duì)比方法，然后取前k個(gè)最鄰近節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)相似度大小對(duì)不同節(jié)點(diǎn)賦予不同的權(quán)值，最后得出定位結(jié)果，本發(fā)明提供了一種利用當(dāng)前室內(nèi)普遍存在的Wi-Fi信號(hào)以及日漸普及的智能終端進(jìn)行定位，提高定位精度的同時(shí)降低硬件成本開銷。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于曼哈頓距離進(jìn)行相似度對(duì)比的WKNN定位方法，其特征是將傳統(tǒng)WKNN算法中相似度對(duì)比時(shí)普遍使用的歐氏距離替換成曼哈頓距離。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)的曼哈頓距離進(jìn)行相似度對(duì)比的定位方法，其特征是根據(jù)如下公式對(duì)相似度進(jìn)行計(jì)算：

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李長(zhǎng)庚，劉昌童，周子傲，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中南大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：湖南,43