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1. WO2020192182 - PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE POSITIONNEMENT EN INTÉRIEUR ET DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE

Document

说明书

发明名称 0001   0002   0003   0004   0005   0006   0007   0008   0009   0010   0011   0012   0013   0014   0015   0016   0017   0018   0019   0020   0021   0022   0023   0024   0025   0026   0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041   0042   0043   0044   0045   0046   0047   0048   0049   0050   0051   0052   0053   0054   0055   0056   0057   0058   0059   0060   0061   0062   0063   0064   0065   0066   0067   0068   0069   0070   0071   0072   0073   0074   0075   0076   0077   0078   0079   0080   0081   0082   0083   0084   0085   0086   0087   0088   0089   0090   0091   0092   0093   0094   0095   0096   0097   0098   0099   0100   0101   0102   0103   0104   0105   0106   0107   0108   0109   0110   0111   0112   0113   0114   0115   0116   0117   0118  

权利要求书

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11  

附图

1   2   3   4   5   6   7  

说明书

发明名称 : 一种室内定位方法、系统及电子设备

技术领域

[0001]
本申请属于室内定位技术领域,特别涉及一种室内定位方法、系统及电子设备。

背景技术

[0002]
随着物联网的兴起以及智能终端的发展,人们对定位与导航的需求日益增大。据诺基亚公司调查数据表明,人们活动的87%~90%时间是在室内,70%的移动终端使用在室内,80%的数据连接更是在室内,在复杂的室内环境中,例如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等,常常需要确定移动终端或者其持有者、设施与物品在室内的位置信息。目前室外的GPS、GSM定位技术已经相当完善,但是建筑物对信号的遮挡、定位时间、定位精度以及复杂的室内环境等条件的限制,GPS、GSM定位技术无法应用在室内环境中。
[0003]
目前,针对室内定位技术的解决方案包括A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术以及图像分析、信标定位计算机视觉定位等。这些室内定位技术从总体上可以归纳为几类,即GNSS技术(如伪卫星等)、无线定位技术(无线传感器、超声波、红外线等)、其他技术(计算机视觉、航位推算等)以及GNSS和无线定位技术的融合定位技术等。基于以上技术根据定位过程中所需要的信息不同室内定位的算法可以分为测距无关(range-free)和基于测距(range-based)两类,其中测距无关的定位算法有质心算法、APIT(近似三角 形内点测试法)以及DV-Hop等,其中基于测距的有TOA(基于信号到达时间)、DTOA(基于信号到达时间差)、AOA(基于信号到达角度)以及RSSI(基于信号到达强度)等。
[0004]
目前在室内定位方面应用较多的是低功耗的蓝牙技术,因为它布置方便且功耗消耗较小,在应用蓝牙定位技术的基础上一般采用基于RSSI的定位算法,RSSI为无线电信号强度。
[0005]
Min-Max定位算法是利用未知节点接收到的信号强度根据信号传播损耗公式计算出三个或以上数目的已知节点到未知节点之间的距离d 1、d 2、d 3...d n,然后以每个未知节点为中心,以所计算出的距离d 1、d 2、d 3...d n为长度在未知节点周围形成一个方形区域,已知节点Z j周围的方形区域的边长为2d j,多个未知节点可以形成多个方形区域,最后得到所有方形区域的最小重叠部分,则最小重叠区域的中心位置即认为是未知节点的估计位置,Min-Max定位算法如附图1,其中五角星为实际位置,小圆点为估计位置,大圆点为已知节点。
[0006]
E-Min-Max定位算法首先也是将接收到的信号强度值利用信号传播损耗公式将接收到的信号强度值转换为距离值,与Min-Max算法相同,最后会得到一个最小的重叠区域,不同的是E-Min-Max定位算法不认为未知节点的估计位置在重叠区域的中心位置,而是可能存在于最小重叠区域的任何位置,然后它给这个区域的每个顶点一个权重W a,这个权重表示未知节点相对于顶点坐标的相似程度,并且它提出了四个权重标准,它们分别为:
[0007]
[0008]
其中D i,j和M i,j分别表示已知节点i和最小重叠区域的顶点j中间的欧氏距离和曼哈顿距离,最终E-Min-Max定位算法认为未知节点的估计位置为:
[0009]
[0010]
Min-max定位算法对于噪声比较敏感,抗干扰能力较差,定位误差较大,E-Min-Max定位算法计算量较大,算法复杂度高,对于室内定位的时效性要求不能很好地满足。且Min-Max算法和E-Min-Max定位算法都存在一个局限性,那便是未知节点的估计位置一定在最终确定的最小重叠区域之内,而噪声的影响往往会使得未知节点的位置偏离最小重叠区域而在区域之外。
[0011]
综上所述,由于在室内环境下对于不同的建筑物而言,室内布置、材料结构、建筑物尺度的不同导致信号的路径损耗很大,与此同时建筑物的内在结构会引起信号的反射,绕射,折射和散射,从而形成多径效应,影响接收信号的幅度、相位和到达接收器的时间,这些因素会造成信号的损失,使得定位难度大。
[0012]
发明内容
[0013]
本申请提供了一种室内定位方法、系统及电子设备,旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。
[0014]
为了解决上述问题,本申请提供了如下技术方案:
[0015]
一种室内定位方法,包括以下步骤:
[0016]
步骤a:根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离;
[0017]
步骤b:以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域;
[0018]
步骤c:以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域;
[0019]
步骤d:根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置;
[0020]
步骤e:以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0021]
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤a中,所述根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离具体为:
[0022]
[0023]
式中,d为发射端与接收端之间的距离;d 0为近地参考距离,P L(d)代表发射端到距离为d处的路径损耗;n为路径损耗指数,X 0为均值为零的高斯分布噪声。
[0024]
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中,所述以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域具体为:
[0025]
定义A为使得 最小的节点,即 则A、B、C、D定义如下:
[0026]
[0027]
其中A、B、C和D分别为所述最小重叠区域的四个顶点。
[0028]
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤e中,所述以最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置具体包括:迭代进行所述新的更小区域的最优顶点位置计算,并判断是否到达设置的迭代次数,如果到达设定的迭代次数,将最后一次迭代过程中的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0029]
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤e中,所述新的更小区域与所述方形区域的大小相同。
[0030]
本申请实施例采取的另一技术方案为:一种室内定位系统,包括:
[0031]
距离计算模块:用于根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离;
[0032]
重叠区域计算模块:用于以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域;
[0033]
区域缩小模块:用于以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域;
[0034]
顶点位置计算模块:用于根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置;
[0035]
更小区域计算模块:用于以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0036]
本申请实施例采取的技术方案还包括:所述距离计算模块根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离具体为:
[0037]
[0038]
式中,d为发射端与接收端之间的距离;d 0为近地参考距离,P L(d)代表发射端到距离为d处的路径损耗;n为路径损耗指数,X 0为均值为零的高斯分布噪声。
[0039]
本申请实施例采取的技术方案还包括:所述重叠区域计算模块以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域具体为:
[0040]
定义A为使得 最小的节点,即 则A、B、C、D定义如下:
[0041]
[0042]
其中A、B、C和D分别为所述最小重叠区域的四个顶点。
[0043]
本申请实施例采取的技术方案还包括迭代模块,所述迭代模块用于迭代进行所述新的更小区域的最优顶点位置计算,并判断是否到达设置的迭代次数,如果到达设定的迭代次数,将最后一次迭代过程中的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0044]
本申请实施例采取的技术方案还包括:所述新的更小区域与所述方形区域的大小相同。
[0045]
本申请实施例采取的又一技术方案为:一种电子设备,包括:
[0046]
至少一个处理器;以及
[0047]
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
[0048]
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述的室内定位方法的以下操作:
[0049]
步骤a:根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离;
[0050]
步骤b:以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域;
[0051]
步骤c:以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域;
[0052]
步骤d:根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置;
[0053]
步骤e:以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0054]
相对于现有技术,本申请实施例产生的有益效果在于:本申请实施例的室内定位方法、系统及电子设备提出了一种能够有效应对外界噪声变化的I-Min-Max定位算法,该算法基于测距的基础上,通过有限次迭代的最小二乘法定位算法对未知节点进行位置估计,定位算法复杂度更小,运算时间更少,能够在不提高计算量的基础上有效提高定位精度,保证室内位置定位的准确性,具有鲁棒性强及算法简单的特性。同时,在有噪声的情况下I-Min-Max定位算法具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。

附图说明

[0055]
图1是Min-Max定位算法示意图;
[0056]
图2是本申请实施例的室内定位方法的流程图;
[0057]
图3是本申请实施例的室内定位系统的结构示意图;
[0058]
图4和图5分别为不同信噪比情况下不同算法之间的均方根误差对比以及室内环境下已知节点数目不同情况下不同算法之间均方根误差对比示意图;
[0059]
图6为分别在周围行人较多、周围行人少、只有测试员、周围障碍较少和周围障碍较多五种情况下针对I-Min-Max、Min-Max和E-Min-Max三种算法的估计误差对比示意图;
[0060]
图7是本申请实施例提供的室内定位方法的硬件设备结构示意图。

具体实施方式

[0061]
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
[0062]
针对于复杂室内环境下室内定位的问题,为了使定位能够确保准确性的情况下也具有较低的时延,本申请提出了一种能够有效应对外界噪声变化的I-Min-Max定位算法,该算法基于测距的基础上对未知节点进行位置估计,能够在不提高计算量的基础上有效提高定位精度。
[0063]
考虑在一个二维的空间范围内,已知节点的发射功率已知且坐标点记为 未知节点记为P=(p x,p y),已知节点和未知节点之间的距离记为d 1、d 2、d 3...d n,则本申请实施例的室内定位方法如图2所示。本申请实施例的室内定位方法具体包括以下步骤:
[0064]
步骤100:测量未知节点基于传感器的接收功率,并根据以下公式计算出至少三个已知节点和未知节点之间的距离:
[0065]
[0066]
其中d为发射端与接收端之间的距离(m);d 0为近地参考距离,一般为1m;P L(d)代表发射端到距离为d处的路径损耗;n为路径损耗指数,是与环境相关的值;X 0为均值为零的高斯分布噪声,单位为dB。通过测量接收信号的强度利用公式(1)即可算得接收端与发射端节点之间的大概距离。
[0067]
步骤110:在以距离为半径的已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域;
[0068]
步骤110中,定义A为使得 最小的节点,即 由此A、B、C、D定义如下:
[0069]
[0070]
则A、B、C和D分别为最小重叠区域的四个顶点。
[0071]
步骤120:以最小重叠区域的几何中心为中心对其进行等比例缩小,得到一个新的更小的方形区域;
[0072]
步骤120中,等比例缩小的缩小比例系数为ω,本申请实施例中取值为ω=0.5,具体可根据实际操作进行设定。将新的方形区域的四个顶点坐标分别为 其中e代表它的迭代次数,1、2、3、4则分别代表新的方形区域的四个顶点。
[0073]
步骤130:根据迭代最小二乘法计算得到新的方形区域的最优的一个顶点位置为:
[0074]
[0075]
步骤140:以该最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,该更小区域与步骤120中的方形区域大小相同;
[0076]
步骤150:迭代计算新的更小区域的最优顶点位置,并重新执行步骤140;
[0077]
步骤160:判断是否到达设置的迭代次数,如果到达设定的迭代次数,执行步骤170;否则,继续执行步骤150;
[0078]
步骤160中,本申请实施例设定迭代次数e=3,具体可根据实际操作进行设定。实验证明较少的迭代次数即可改善定位误差,使得本申请能够在不提高计算量的基础上提高定位的准确度,且对噪声有很强的对抗性。
[0079]
步骤170:将最后一次迭代过程中的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0080]
请参阅图3,是本申请实施例的室内定位系统的结构示意图。本申请实施例的室内定位系统包括距离计算模块、重叠区域计算模块、区域缩小模块、顶点位置计算模块、更小区域计算模块和迭代模块。
[0081]
距离计算模块:用于测量未知节点基于传感器的接收功率,并根据以下公式计算出至少三个已知节点和未知节点之间的距离:
[0082]
[0083]
式中d为发射端与接收端之间的距离(m);d 0为近地参考距离,一般为1m;P L(d)代表发射端到距离为d处的路径损耗;n为路径损耗指数,是与环境相关的值;X 0为均值为零的高斯分布噪声,单位为dB。通过测量接收信号的强度利用公式(1)即可算得接收端与发射端节点之间的大概距离。
[0084]
重叠区域计算模块:用于在以距离为半径的已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域;其中,定义A为使得 最小的节点,即 由此A、B、C、D定义如下:
[0085]
[0086]
则A、B、C和D分别为最小重叠区域的四个顶点。
[0087]
区域缩小模块:用于以最小重叠区域的几何中心为中心对其进行等比例缩小,得到一个新的更小的方形区域;其中,等比例缩小的缩小比例系数为ω,本申请实施例中取值为ω=0.5,具体可根据实际操作进行设定。将新的方形区域的四个顶点坐标分别为 其中e代表它的迭代次数,1、2、3、4则分别代表新的方形区域的四个顶点。
[0088]
顶点位置计算模块:用于根据迭代最小二乘法计算得到新的方形区域的最优的一个顶点位置为:
[0089]
[0090]
更小区域计算模块:用于以该最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,该更小区域与区域缩小模块得到的方形区域大小相同;
[0091]
迭代模块:用于根据设置的迭代次数,迭代进行新的更小区域的最优顶点位置计算,并在到达设定的迭代次数后,将最后一次迭代过程中的最优顶点位 置作为未知节点的估计位置。其中,本申请实施例设定迭代次数e=3,具体可根据实际操作进行设定。实验证明较少的迭代次数即可改善定位误差,使得本申请能够在不提高计算量的基础上提高定位的准确度,且对噪声有很强的对抗性。
[0092]
经过实验验证和仿真,证明本申请算法的可靠性和有效性。在实验验证中将蓝牙节点作为已知节点,根据蓝牙的发射功率以及信号传播损耗公式(1)计算出已知节点和未知节点之间的距离,从而应用I-Min-Max定位算法进行定位。可以理解,本申请中的I-Min-Max定位算法同样适用其他基于测距的定位技术之中,例如wifi定位技术等。验证结果如图4和图5所示,分别为不同信噪比情况下不同算法之间的均方根误差对比以及室内环境下已知节点数目不同情况下不同算法之间均方根误差对比示意图。由验证结果可以看出不同的噪声环境下和不同已知节点数目的情况下I-Min-Max算法的偏差均更小,证明I-Min-Max定位算法的误差更小。图6是分别在周围行人较多、周围行人少、只有测试员、周围障碍较少和周围障碍较多五种情况下针对I-Min-Max、Min-Max和E-Min-Max三种算法的估计误差对比示意图,可以表明本申请提出的I-Min-Max定位算法在不同的场景下算法性能都能显示出优越性,具有很强的鲁棒性。
[0093]
图7是本申请实施例提供的室内定位方法的硬件设备结构示意图。如图7所示,该设备包括一个或多个处理器以及存储器。以一个处理器为例,该设备还可以包括:输入系统和输出系统。
[0094]
处理器、存储器、输入系统和输出系统可以通过总线或者其他方式连接,图7中以通过总线连接为例。
[0095]
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、 非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例的处理方法。
[0096]
存储器可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储数据等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0097]
输入系统可接收输入的数字或字符信息,以及产生信号输入。输出系统可包括显示屏等显示设备。
[0098]
所述一个或者多个模块存储在所述存储器中,当被所述一个或者多个处理器执行时,执行上述任一方法实施例的以下操作:
[0099]
步骤a:根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离;
[0100]
步骤b:以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域;
[0101]
步骤c:以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域;
[0102]
步骤d:根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置;
[0103]
步骤e:以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新 的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0104]
上述产品可执行本申请实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本申请实施例提供的方法。
[0105]
本申请实施例提供了一种非暂态(非易失性)计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行以下操作:
[0106]
步骤a:根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离;
[0107]
步骤b:以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域;
[0108]
步骤c:以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域;
[0109]
步骤d:根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置;
[0110]
步骤e:以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0111]
本申请实施例提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,使所述计算机执行以下操作:
[0112]
步骤a:根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离;
[0113]
步骤b:以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域;
[0114]
步骤c:以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域;
[0115]
步骤d:根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置;
[0116]
步骤e:以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[0117]
本申请实施例的室内定位方法、系统及电子设备提出了一种能够有效应对外界噪声变化的I-Min-Max定位算法,该算法基于测距的基础上,通过有限次迭代的最小二乘法定位算法对未知节点进行位置估计,定位算法复杂度更小,运算时间更少,能够在不提高计算量的基础上有效提高定位精度,保证室内位置定位的准确性,具有鲁棒性强及算法简单的特性。同时,在有噪声的情况下I-Min-Max定位算法具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。
[0118]
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本申请中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本申请所示的这些实施例,而是要符合与本申请所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

权利要求书

[权利要求 1]
一种室内定位方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤a:根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离; 步骤b:以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域; 步骤c:以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域; 步骤d:根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置; 步骤e:以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[权利要求 2]
根据权利要求1所述的室内定位方法,其特征在于,在所述步骤a中,所述根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离具体为: 式中,d为发射端与接收端之间的距离;d 0为近地参考距离,P L(d)代表发射端到距离为d处的路径损耗;n为路径损耗指数,X 0为均值为零的高斯分布噪声。
[权利要求 3]
根据权利要求2所述的室内定位方法,其特征在于,在所述步骤b中,所述以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域具体为: 定义A为使得 最小的节点,即 则A、B、C、D定义如下: 其中A、B、C和D分别为所述最小重叠区域的四个顶点。
[权利要求 4]
根据权利要求3所述的室内定位方法,其特征在于,在所述步骤e中,所述以最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置具体包括:迭代进行所述新的更小区域的最优顶点位置计算,并判断是否到达设置的迭代次数,如果到达设定的迭代次数,将最后一次迭代过程中的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[权利要求 5]
根据权利要求4所述的室内定位方法,其特征在于,在所述步骤e中,所述新的更小区域与所述方形区域的大小相同。
[权利要求 6]
一种室内定位系统,其特征在于,包括: 距离计算模块:用于根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离; 重叠区域计算模块:用于以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域; 区域缩小模块:用于以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域; 顶点位置计算模块:用于根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置; 更小区域计算模块:用于以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[权利要求 7]
根据权利要求6所述的室内定位系统,其特征在于,所述距离计算模块根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离具体为: 式中,d为发射端与接收端之间的距离;d 0为近地参考距离,P L(d)代表发射端到距离为d处的路径损耗;n为路径损耗指数,X 0为均值为零的高斯分布噪声。
[权利要求 8]
根据权利要求7所述的室内定位系统,其特征在于,所述重叠区域计算模块以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域具体为: 定义A为使得 最小的节点,即 则A、B、C、D定义如下: 其中A、B、C和D分别为所述最小重叠区域的四个顶点。
[权利要求 9]
根据权利要求8所述的室内定位系统,其特征在于,还包括迭代模块,所述迭代模块用于迭代进行所述新的更小区域的最优顶点位置计算,并判断是否到达设置的迭代次数,如果到达设定的迭代次数,将最后一次迭代过程中的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。
[权利要求 10]
根据权利要求9所述的室内定位系统,其特征在于,所述新的更小区域与所述方形区域的大小相同。
[权利要求 11]
一种电子设备,包括: 至少一个处理器;以及 与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中, 所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述1至5任一项所述的室内定位方法的以下操作: 步骤a:根据信号传播损耗公式计算出至少三个已知节点与未知节点之间的距离; 步骤b:以所述距离为半径,在至少三个已知节点周围得到至少三个方形区域,并根据所述至少三个方形区域的重叠部分得到最小重叠区域; 步骤c:以所述最小重叠区域的几何中心为中心对最小重叠区域进行等比例缩小,得到一个新的方形区域; 步骤d:根据迭代最小二乘法迭代计算得到所述新的方形区域的最优顶点位置; 步骤e:以所述最优顶点位置作为新的中心点,在其周围重新形成一个新的更小区域,并将所述更小区域的最优顶点位置作为未知节点的估计位置。

附图

[ 图 1]  
[ 图 2]  
[ 图 3]  
[ 图 4]  
[ 图 5]  
[ 图 6]  
[ 图 7]