基于室内区域划分的自适应切换定位方法
阅读说明：本技术 基于室内区域划分的自适应切换定位方法 (Self-adaptive switching positioning method based on indoor area division ) 是由 朱洪波 孙麟玮 朱晓荣 于 2021-06-30 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于室内区域划分的自适应切换定位方法,基于PDR和指纹定位,在室内的不同区域进行自适应切换；定位方法切换由待定位的盲节点、已知位置锚节点和用于计算的服务器与控制终端来共同完成。所述室内区域划分是根据当前已知位置节点部署的具体坐标来判断当前信号强度,依据信号质量在不同的室内区域采用不同的定位方法；本发明提供的基于室内区域划分的自适应切换定位方法,可以在较为复杂的室内环境下,通过对当前区域通信质量的评估,采用不同的定位方法,保证定位结果的精准和稳定。(The invention discloses a self-adaptive switching positioning method based on indoor area division, which is based on PDR and fingerprint positioning and carries out self-adaptive switching in different indoor areas; the positioning method switching is completed by a blind node to be positioned, an anchor node with a known position, a server for calculation and a control terminal together. The indoor area division is to judge the current signal strength according to the specific coordinates of the current known position node deployment, and adopt different positioning methods in different indoor areas according to the signal quality; the self-adaptive switching positioning method based on indoor area division can ensure the accuracy and stability of the positioning result by adopting different positioning methods through evaluating the communication quality of the current area under a more complex indoor environment.)
技术领域
本发明涉及室内定位技术领域，尤其涉及一种基于室内区域划分的自适应切换定位方法。
背景技术
随着无线通信技术的进步，人们对位置信息的关注度愈加重视，在室内环境下对人的定位变得尤为重要。目前，有很多常用室内定位的技术，例如：蓝牙技术、ZigBee技术、WiFi技术等。但是受限于自身特性，这些技术的定位准确度较低，WiFi的准确度能达到1m左右，蓝牙技术准确度只有2.5m，而且这些定位技术的抗干扰能力较差，很难在一些阻挡物比较多、通信环境较差的情况下使用。但是通过一些定位方法可以弥补这些定位技术本身存在的不足。
现在比较成熟的定位技术有指纹定位、PDR技术等，指纹定位可以解决由于信号在传输过程中出现损失导致距离估计不准确的问题，但是在使用指纹进行室内定位时，需要在现场调查并且创建一个当前场景下的指纹数据库，这个过程既费时又费力。由于技术的发展，许多传感器都可以集成在智能终端中，可以通过使用终端设备中的加速度计和陀螺仪等传感器，获取行人在运动过程中的加速度值和角速度值，并且利用这些数据，使用PDR定位方法可以计算得到行人运动过程中的位置，但是由于PDR定位方法会有累积误差产生，在长时间定位中精度降低严重。
发明内容
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于室内区域划分的自适应切换定位方法，在较为复杂的室内环境下，根据当前已知节点的覆盖情况进行自适应切换定位方案，能够根据当前的覆盖区域以及通信质量，判断当前定位应采用何种室内定位方法，以提高整体定位系统的精度和效率。
技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于室内区域划分的自适应切换定位方法，步骤如下：
步骤S1、在室内空间部署好已知位置节点即锚节点，对室内空间画网格，在网格节点上测试指纹数据并存入本地数据库；
步骤S2、根据当前锚节点的部署位置以及所采用的模块，分析其信号特征和衰落规律，将当前室内区域切分为节点覆盖区和非覆盖区；
步骤S3、待定节点进入定位区域，并与已知节点相互通信，将当前的RSSI或TOA信息上传给控制终端；
步骤S4、控制终端根据上传的相关数据，与当前数据库内的数据进行匹配，通过分类算法得出待定节点的当前位置；
步骤S5、控制终端根据得出的节点当前位置，判断当前待定节点是否在已知节点的部署覆盖范围以内；如果在覆盖范围内，则采用指纹定位的方法进行定位；否则采用PDR技术进行位置推测，当节点重回覆盖范围以内时，再次切换为指纹定位。
进一步的，所述步骤S1中，在室内环境中事先部署已知节点，并且测试当前室内空间内是否都能接收到锚节点信息；
确认信号接收无误后，根据事先在空间中划定的网格节点，测量每个网格节点处的RSSI或TOA数据，并存入本地数据库。
进一步的，所述步骤S2中，根据当前已知节点部署的位置，对室内划定覆盖区域和非覆盖区域；所述覆盖区域为当前已知节点所构成的几何图形的内部以及边缘位置；所述非覆盖区域为已知节点构成的几何图形外部。
进一步的，所述步骤S3中，待定节点和已知节点均为具有通信功能的模块；
其中，待定节点中包含完成PDR定位工作的各类传感器，包括加速度计数器、陀螺仪；加速度计数器返回当前节点运动的步长，陀螺仪返回当前节点是否转向以及转向的方位角；
待定节点与已知节点间相互通信，计算两者之间的RSSI或TOA信息，存入数据库或转化为距离信息。
进一步的，所述步骤S5中，当接收到的RSSI和TOA数据表明当前节点处于非覆盖区域时，在初始位置确定以后，开始切换为PDR定位方法，并每隔一段时间进行一次指纹定位进行修正。
有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益的技术效果：
本发明提供的定位方法，同时使用两种定位方法进行自适应切换定位，更好地适应复杂的室内环境；本发明将PDR定位用于锚点覆盖率低的区域，降低了室内定位设备的部署成本；本发明提供了一种性能更好的室内定位系统，两种传统定位方法优势互补，系统精度和性能均有提高；本发明首选UWB模块作为参考锚点，信号质量优良。
附图说明
图1是定位系统结构图；
图2是体系流程图；
图3是区域划分示意图；
图4是指纹定位流程图；
图5是PDR定位流程图；
图6是PDR定位技术示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
本发明所述的基于室内区域划分的自适应切换定位方法，应用的系统结构如图1所示，包括一个待定位的盲节点、一般来说三至四个或以上数量的已知位置的锚节点，和一个用于进行数据接收和发送的服务器，以及对定位策略做出切换和控制的控制终端。其中，盲节点自身带有进行PDR定位的各类传感器，控制终端中存有预先测量好的用于指纹定位的指纹数据库，控制终端分析当前待定节点的当前所处区域的覆盖情况，控制定位策略切换。
根据当前室内环境和已知节点部署的具体位置，分析当前室内信号环境，建立具体的室内区域划分；然后根据当前已知节点的估计位置，当节点处于锚节点覆盖范围内，采用指纹定位的方法，当节点处于非覆盖范围内，采用PDR进行过渡，当估计位置进入覆盖范围时，再换回指纹定位。
本发明所述的基于室内区域划分的自适应切换定位方法，如图2所示，步骤如下：
步骤S1、在室内环境中事先部署已知节点即锚节点，并且测试当前室内空间内是否都能接收到锚节点信息；
确认信号接收无误后，根据事先在空间中划定的网格节点，测量每个网格节点处的RSSI或TOA数据，并存入本地数据库，用于后续定位工作。
步骤S2、根据当前锚节点的部署位置以及所采用的模块，分析其信号特征和衰落规律，对当前室内区域进行切分，如图3所示，将整个需要定位的室内区域分为节点覆盖区和非覆盖区，在不同的区域采用不同的定位方法；
所述覆盖区域为当前已知节点所构成的几何图形的内部以及边缘位置；所述非覆盖区域为已知节点构成的几何图形外部。
步骤S3、待定节点进入定位区域，并与已知节点相互通信，将当前的RSSI或TOA信息上传给控制终端；
待定节点和已知节点均为具有通信功能的模块；其中，待定节点中包含完成PDR定位工作的各类传感器，包括加速度计数器、陀螺仪；加速度计数器返回当前节点运动的步长，陀螺仪返回当前节点是否转向以及转向的方位角；
待定节点与已知节点间相互通信，计算两者之间的RSSI或TOA信息，存入数据库或转化为距离信息，给后续的指纹定位工作使用。
步骤S4、控制终端根据上传的相关数据，与当前数据库内的数据进行匹配，通过一些常用的分类算法得出待定节点的当前位置。当一个节点需要定位时，会先根据指纹定位判断其初始位置，再开启后续的定位工作。
步骤S5、控制终端根据得出的节点当前位置，判断当前待定节点是否在已知节点的部署覆盖范围以内；当节点开启定位流程后，会根据系统中事先定义好的定位策略，当接收到的RSSI和TOA数据表明当前节点处于非覆盖区域时，节点之间的通信质量较长，RSSI和TOA数据可能会存在教导误差，此时在初始位置确定以后，开始切换为如图5所示的PDR定位方法，并每隔一段时间进行一次指纹定位进行修正；当待定节点反馈数据表明已处于覆盖区域时，则将定位方法切换为指纹定位；如果在覆盖范围内，则直接采用如图4所示的指纹定位的方法进行定位。
本发明所述的两种定位方案的具体步骤为：
指纹定位阶段：对于输入的训练集D＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}，其中为指纹数据库中的参考点指纹信息，yi∈Y为指纹信息在实验场景中所对应的参考点坐标，i＝1,2,3,...,N，N为参考点数量；输出则为指纹数据x所属的估计坐标y；
两个指纹信息之间的距离反映了两个指纹信息的相似度；若两个指纹信息之间的距离小，则两个指纹信息的相似度大；若距离大，则两个指纹信息的相似度小；常用欧式距离来进行指纹间距离度量；
假设在特征空间x中，xi,xj∈x，
欧氏距离为：
根据使度量距离达到最小的原则，选取相应的训练集数据作为结果。
PDR定位阶段：如图6所示，Sk为第k步物体运动过程中所在位置，lk为物体运动时第k步时所走的步长，θk为物体在第k步时的方向角；在使用PDR方法时，初始位置信息已经获取，通过使用智能终端采集到的运动过程中的加速度值和转向角，能够得到运动时的步长和运动方向，从而推算得到下一步的位置；
如果已经知道运动的初始位置信息，即S0(x0,y0)，可以计算出运动中任意k时刻的位置Sk(xk,yk)，公式如下：
式中li、θi是在运动过程中第i步的步长和方向角，由前一位置与当前位置之间的步长和方向角推算出当前运动的位置。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
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