基于地磁辅助WiFi智能手机用户室内定位方法
本发明涉及地磁辅助WiFi智能手机用户的室内定位方法，包括离线和在线阶段，离线数据采集阶段包括：根据建筑平面地图将待定位区划分为小网格；数据采集通过智能手机定位为区域：智能手机用户在每个网格中心采集手机WiFi信号强度和地磁强度数据一段时间；在线定位阶段，包括：位置初始化，计算每个指纹的权重，选择最重最大的k指纹，以其位置加权为初始位置：手持智能手机来回旋转，初始传感器；更新Rss权重和地磁权重；更新权重；估计位置。本发明只能通过智能手机实现更高的室内定位精度。
【专利说明】
基于地磁辅助W i F i智能手机用户室内定位方法
技术领域
本发明属于移动终端应用领域，用智能手机获取地磁场信息和WiFi信号强 对用户进行高精度的室内定位。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信技术的发展和成熟，基于位置的服务(Location Based SerVice，LBS)越来越多的需求。而可以提供较准确位置服务的全球定位系统(GPS)由于建 室内定位不能应用于建筑物的遮挡等原因。根据室内定位技术，人员的室内定位技术主要是指无线定位 内无线定位技术主要分为两种：一种是根据信号传输模型确定人和发射的测距方法 源之间的距离通过几何变换来确定；另一种是非测距方法，接收到的无线信 编号强度组作为与位置相关的指纹，根据模式匹配的原理采用指纹法进行匹配定位。第 一种方法需要建立额外的硬件环境，严重受非视距和多径的影响。因此，当环境复杂时 定位效果差，难以推广应用。第二种方法也需要额外的硬件环境，但没有 线局域网(WiFi)随着硬件设备的逐步普及和广泛的密集部署，这种额外的硬件设备需求也越来越大 基于位置指纹的定位方法受非视距和多径影响较小，因此该方法更适合实际使用 际应用。而且随着智能终端的不断发展，智能手机集成了各种传感器(磁力计、加速度计、陀螺 仪器等。)而且功能越来越强大，这为使用智能手机实现用户准确定位提供了可能。
[0003] 虽然利用WiFi信号强度来进行室内定位是目前最可行的方法之一，但是由于某些 在走廊、厕所、无线信号很弱的地方，这种方法就会失效。地磁场是地球的固体 有资源，是一个矢量场，具有全天候、全天候、全地区的特点。建筑结构和材料确定 在这种情况下，室内地磁场非常稳定，因此利用地磁场信息进行辅助WiFi能达到高精度，无死角室 内定位。
[0004] 许多研究人员对如何利用地磁信息进行室内定位提出了研究，但仍有问题 问题处理不好，首先磁场强度很弱(只有几十左右)uT )，其次，对指纹法有利 用单个磁场强度作为指纹来区分不同位置的分辨率太低。虽然三轴磁力计可以获得三维磁力计 地磁场强度数据，但磁力计获得的三个数据会随着传感器坐标系的变化而变化， 这些因素限制了地磁场在室内定位中的应用。
【发明内容】
[0005] 本发明涉及地磁辅助WiFi的智能手机用户室内定位方法，利用室内无处 不在的地磁场信息辅助WiFi信号强度，不依赖于额外的设备，智能手机用户只是 在部署无线局域网的环境中，可以通过手机获得自己的位置。本发明的技术方案如下：
[0006] -基于地磁辅助WiFi智能手机用户的室内定位方法包括离线阶段和在线阶段 在离线指纹库中设置指纹，
离线数据采集阶段包括以下步骤：
[0008] 1)根据建筑平面地图将待定位区划分为小网格；
[0009] 2)通过智能手机将数据采集定位为区域:智能手机用户在每个网格中使用手机 中心采集WiFi信号强度和地磁强度数据一段时间；
[0010] 3)平均每个网格收集的数据，构建离线指纹库并存储在手机中；每个离线 指纹存储容易： ,.1:/…其中(Λ·/，.v/ )在离线指纹的位置， 坐标改变离线指纹的地磁场强度后，获得绝对坐标系 下平均值，离线指纹库中的指纹皮=在网格中心RP接收到的η个WiFi信 号，即K,信号强度的平均值；
[0011]在线定位阶段，包括以下步骤：
[0012] 1)位置初始化，智能手机定位系统获得第一组WiFi信号强度数据 A =[..，
[0014]选择权重最大的k指纹，以其位置加权为初始位置：
[0016] 2)手持智能手机来回旋转，初始化传感器；
[0017] 3)更新Rss权重:获得在线指纹时R^R1，!?2, ..，Rn]，分别计算R和离线指纹 库中每个离线指纹的欧氏距离=|/?-i?/f，并计算Rss权重：
[0019] 4)地磁数据坐标变换:获得在线指纹R时，也会获得三轴磁力计数据Mag =
[Magx，Magy，Magz]三轴角度计数据Φ =[α，β, γ ]，利用(J^^Mag坐标变换：
[0021 ]其中Rx，Ry和Rz与绝对坐标系相比，单独传感器坐标系的旋转矩阵：
[0023] 5)更新地磁权重，分别计算Mag' = [1^\，]\&^%，]\^与指纹库中所有指纹相比 Magi的欧氏距离= ,并计算地磁权重：
[0025] 6)更新权重:
[0027] 7)加权计算位置，选择权重最大的k指纹，以其位置加权为估计位置。 [0028]本发明的定位系统已经在智能手机中实现，开发运行在Andro i d系统的APP，利用 手机自带的WiFi接收信号强度的模块，地磁强度数据的磁力计，角度传感器 获得沿绝对坐标系旋转的智能手机。雇佣来判断本发明定位系统的精度和鲁棒性 五人手持安卓智能手机在室内环境中进行定位实验，定位区域分为lm乘lm 本发明的平均定位误差约为1.5m左右，只使 用接收的WiFi当信号强度时，定位精度智能达到2-3m，由此可见，基于地磁辅助WiFi进行室 内定位可以达到更高的精度。
附图说明
[0029] 图1为智能手机传感器坐标轴示意图。
[0030] 图2为系统离线阶段流程框图。
[0031]图3是系统在线阶段流程框图。
具体实施方法
基于地磁辅助的[0032]下面结合附图发明WiFi智能手机用户室内定位方法 进一步描述。
[0033] 智能手机作为一种随身携带的电子设备，自带磁力计、加速度计、陀螺仪等 种传感器。本发明通过智能手机自带的磁力计获取地磁场强度数据，通过智能手机自带 的WiFi模块来获得WiFi通过地磁信号强度，结合角度传感器数据增加地磁信息的重量 息辅助WiFi智能手机用户的高精度室内定位。
[0034] 手机传感器坐标如图1所示，用户手持胸部智能手机，手机y轴指向运动方向 屏幕向上显示了具体的例子，手机中的磁力计和角度计约为25Hz速度获取数 据，而Wi F i模块的采样速率由手机本身决定，约为1 Hz左右。离线阶段待定为区域网格 小可以在0.6m到lm之间，每个指纹采集的时间可以保证地磁强度数据超过100组，离线阶 如图2所示。根据这些数据，本发明的定位方法实时估计用户位置并显示在线阶段 如图3所示，步骤如下：
[0035]在线定位阶段，包括以下步骤：
[0036] 1)位置初始化，智能手机定位系统获得第一组WiFi信号强度数据 凡=[?..,,
[0038]选择权重最大的3-5个指纹，以其位置加权为初始位置：
[0040] 2)传感器初始化，手持智能手机来回旋转，初始化传感器。
[0041] 3)更新Rss权重：当获得一个在线指纹RztR1，!?2, . . .，Rn]，分别计算R和离线指纹 库中每个离线指纹的欧氏距离都很严格|f，并计算Rss权重：
[0043] 4)地磁数据坐标变换:获得在线指纹R时，也会获得三轴磁力计数据Mag =
[Magx，Magy，Magz]三轴角度计数据Φ =[α，β, γ ]，使用坐标变换：
[0045]其中Rx，Ry和Rz与绝对坐标系相比，单独传感器坐标系的旋转矩阵：
[0047] 5)更新地磁权重:分别计算Mag ' = [Mag ' x，Mag ' y，Mag ' z ]指纹库中所有离线指纹 地磁强度的欧氏距离降低~ ，并计算地磁权重：
[0049] 6)更新权重:
[0050] w( = wf4' · wf,，s 〇
[0051] 7)加权计算位置，根据经验和实验结果，最大权重选择的数量不应太大约3 在6之间，以其位置的加权作为估计位置：
[0053] 8)智能手机WiFi再次扫描模块WiFi当信号获得一组接收信号强度时，系统将 重复(3)到(7)步估计用户位置。
【主权项】
1. 基于地磁辅助WiFi智能手机用户的室内定位方法，包括离线和在线阶段， 均为离线指纹库中的指纹， W下一步包括离线数据采集阶段： 1) 待定位区域按建筑物平面地图划分为小网格； 2) 通过智能手机对待定位为区域进行数据采集：智能手机用户在每个网格中拿着手机， 采集WiFi一段时间的信号强度和地磁强度数据； 3) 平均每个网格采集的数据，构建离线指纹库并存储在手机中；每个离线指纹 存储为乂二h' ·片'，Μ巧;· Μ巧;·论贫f，起成..，及。，开始:yf >在离线指纹的位置， Μα对于离线指纹的地磁场强度，坐标变化后得到绝对坐标系 下平均值，离线指纹库中的指纹岭=[巧，1，也，…，及,"]在网格中屯，RP接收到的η个WiFi信 号，即[全，和.3..，炎."]信号强度的平均值； 在线定位阶段，下一步包括W： 1 )位置初始化，智能手机定位系统获得第一组WiFi信号强度数据 =[成，的，…，计算Ro欧离线指纹库中计算每个指纹的欧洲距离欺诈 指纹权重：选择权重最大的k指纹，W其位置的加权作为初始位置：2） 手持智能手机来回旋转，初始传感器； 3) 更新Rss权重:获得在线指纹时R=[Ri，R2, . . .，r]，R和离线指纹库分别计算 每一个离线指纹的欧氏距离并计算Rss权重4) 地磁数据坐标变换：在获得在线指纹R时，也会获得Ξ轴磁力计数据Mag= [Magx, Magy，Magz]和Ξ轴角度计数据Φ =[α,β, 丫]，利用φ对Mag进行坐标变换：其中Rx，Ry和Rz分别传感器坐标系相对于绝对坐标系的旋转矩阵：5)更新地磁权重，分别计算Mag ' = [Mag ' X, Mag ' y, Mag ' z ]与指纹库中所有指纹的Magi的 欧氏距离成=1始您M/g. f，并计算地磁权重：7)加权计算位置，选择权重最大的k个指纹，W他们的位置的加权作为估计位置。
【文档编号】G01S1/08GK106093843SQ201610379059
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年5月31日
【发明人】马永涛, 窦智
【申请人】天津大学