一種室內定位追蹤方法
【技術領域】
[0001 ] 本發明涉及室內定位技術領域，特別涉及一種室內定位追蹤方法。
【背景技術】
[0002]目前，隨著無線局域網的發展，許多建筑內部都已經部署了一個或多個WIFI訪問點。在此基礎上，基于WIFI的室內定位技術也得到了一定的發展。
[0003]然而，對于同一室內位置，隨著時間的變化同一 WIFI訪問點的信號強度并不是固定不變的，而是存在一定的波動，由此使得目前基于WIFI的室內定位技術在定位追蹤的過程中存在較大的誤差。
[0004]綜上所述可以看出，如何提高室內定位追蹤過程的精確度是目前亟待解決的問題。

【發明內容】

[0005]有鑒于此，本發明的目的在于提供一種室內定位追蹤方法，提尚了室內定位追蹤過程的精確度。其具體方案如下:
[0006]一種室內定位追蹤方法，應用于智能移動終端，所述智能移動終端包括WIFI信號接收模塊、加速度傳感器和磁力計；所述方法包括:
[0007]利用所述WIFI信號接收模塊，采集當前定位時刻下室內所有能夠接收到的WIFI信號的信號強度，得到所述當前定位時刻下的WIFI指紋；
[0008]利用所述當前定位時刻下的WIFI指紋和預先構建的WIFI指紋數據庫，計算得到所述當前定位時刻下用戶的第一位置估計信息；
[0009]分別利用所述加速度傳感器和所述磁力計，相應地采集當前目標移動時間段內的加速度信息和方向信息，所述當前目標移動時間段為位于所述當前定位時刻與上一定位時刻之間的時間段；
[0010]基于所述加速度信息和所述方向信息計算得到所述當前定位時刻下用戶的第二位置估計信息，具體包括，對所述加速度信息和所述方向信息進行分析處理，相應地得到用戶的移動矢量信息，將所述移動矢量信息與所述上一定位時刻下用戶的第二位置估計信息進行相加處理，得到所述當前定位時刻下用戶的第二位置估計信息；其中，初始定位時刻下用戶的第二位置估計信息為與所述初始定位時刻下用戶的第一位置估計信息相一致的信息;
[0011]將所述當前定位時刻下的第一位置估計信息和所述當前定位時刻下的第二位置估計信息分別乘以各自的權重系數后相加，得到所述當前定位時刻下用戶的位置信息。
[0012]優選的，所述對所述加速度信息和所述方向信息進行分析處理，相應地得到用戶的移動矢量信息的過程包括:
[0013]對所述加速度信息和所述方向信息進行分析，得到攜帶有移動方向信息的用戶移動步數；將所述用戶移動步數與預設的用戶步長信息進行相乘處理，相應地得到所述移動矢量信息。
[0014]優選的，所述WIFI指紋數據庫的構建過程包括:
[0015]對室內空間進行網格化處理，得到室內網格集；
[0016]依次將所述室內網格集中每一個網格頂點所在的位置作為采集點，對該采集點上所有能夠接收到的WIFI信號的信號強度進行采集，得到與每一個網格頂點對應的WIFI指紋；并將每一個WIFI指紋中具有最強信號強度的WIFI信號所對應的WIFI訪問點的編號作為該WIFI指紋的編號；
[0017]將每一個網格頂點的坐標、相應的WIFI指紋以及該WFI指紋的編號存儲到數據庫中，得到所述WIFI指紋數據庫。
[0018]優選的，所述室內網格集中的每對相鄰網格頂點之間的頂點間距均相等。
[0019]優選的，所述頂點間距為大于或等于噪聲閾值間距的間距；所述噪聲閾值間距為當室內存在噪聲信號時，能夠通過分辨WIFI信號的信號強度來區分兩個采集點的最小間距。
[0020]優選的，所述依次將所述室內網格集中每一個網格頂點所在的位置作為采集點，對該采集點上所有能夠接收到的WIFI信號的信號強度進行采集，得到與每一個網格頂點對應的WIFI指紋的過程包括:
[0021 ] 依次將所述室內網格集中每一個網格頂點所在的位置作為采集點，對該采集點上所有能夠接收到的WIFI信號中的每一個WIFI信號的信號強度均進行多次重復采集后取均值，得到與每一個網格頂點對應的WIFI指紋。
[0022]優選的，所述利用所述當前定位時刻下的WIFI指紋與預先構建的WIFI指紋數據庫，計算得到所述當前定位時刻下用戶的第一位置估計信息的過程包括:
[0023]確定所述當前定位時刻下的WIFI指紋的編號；
[0024]從所述WIFI指紋數據庫中，取出與所述當前定位時刻下的WIFI指紋的編號相一致的所有WIFI指紋，形成WIFI指紋樣本空間；
[0025]利用定位算法對所述WIFI指紋樣本空間進行處理，得到所述當前定位時刻下用戶的第一位置估計信息。
[0026]優選的，所述定位算法為K最鄰近分類算法。
[0027]優選的，所述利用所述當前定位時刻下的WIFI指紋與預先構建的WIFI指紋數據庫，計算得到所述當前定位時刻下用戶的第一位置估計信息的過程包括:
[0028]確定所述當前定位時刻下的WIFI指紋的編號；
[0029]從所述WIFI指紋數據庫中，取出與所述當前定位時刻下的WIFI指紋的編號相一致的所有WIFI指紋，形成WIFI指紋樣本空間；
[0030]利用定位算法對所述WIFI指紋樣本空間進行處理，得到所述當前定位時刻下用戶的待修正位置信息；
[0031 ] 利用所述當前定位時刻下的卡爾曼濾波器對所述當前定位時刻下用戶的待修正位置信息進行修正處理，得到所述當前定位時刻下用戶的第一位置估計信息；
[0032]其中，所述初始定位時刻下用戶的第一位置估計信息為與所述初始定位時刻下用戶的待修正位置信息相一致的信息；所述當前定位時刻下的卡爾曼濾波器為利用目標位移矢量對所述上一定位時刻下的卡爾曼濾波器進行重置后得到的卡爾曼濾波器；所述目標位移矢量為所述當前定位時刻下用戶的待修正位置信息與所述上一定位時刻下用戶的第一位置估計信息之間的位移矢量。
[0033]優選的，所述定位算法為K最鄰近分類算法。
[0034]本發明中，通過利用當前定位時刻下的WIFI指紋和預先構建的WIFI指紋數據庫，計算得到當前定位時刻下用戶的第一位置估計信息；基于加速度信息和方向信息計算得到當前定位時刻下用戶的第二位置估計信息；最后將當前定位時刻下的第一位置估計信息和第二位置估計信息分別乘以各自的權重系數后相加，得到當前定位時刻下用戶的位置信息。可見，本發明在進行室內定位追蹤時，通過對基于WIFI指紋得到的第一位置估計信息以及基于加速度信息和方向信息得到的第二位置估計信息分別施加不同的權重系數，相加后得到用戶的位置信息，這樣相當于利用加速度信息和方向信息對基于WIFI指紋得到的第一位置估計信息進行了校正處理，從而提高了最終得到的用戶位置信息的精確度，也即，本發明提尚了室內定位追蹤過程的精確度。
【附圖說明】
[0035]為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。
[0036]圖1為本發明實施例公開的一種室內定位追蹤方法流程圖；
[0037]圖2為本發明實施例公開的一種構建WIFI指紋數據庫的流程圖；
[0038]圖3為本發明實施例公開的一種計算第一位置估計信息的流程圖；
[0039]圖4為本發明實施例公開的另一種計算第一位置估計信息的流程圖。
【具體實施方式】
[0040]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0041]本發明實施例公開了一種室內定位追蹤方法，應用于智能移動終端，智能移動終端包括WIFI信號接收模塊、加速度傳感器和磁力計；圖1為本實施例中的室內定位追蹤方法的流程圖，需要說明的是，步驟SlOl和步驟S102之間不存在時間先后順序。上述室內定位追蹤方法包括:
[0042]步驟SlOl:利用WIFI信號接收模塊，采集當前定位時刻下室內所有能夠接收到的WIFI信號的信號強度，得到當前定位時刻下的WIFI指紋；利用當前定位時刻下的WIFI指紋和預先構建的WIFI指紋數據庫，計算得到當前定位時刻下用戶的第一位置估計信息。
[0043]步驟S102:分別利用加速度傳感器和磁力計，相應地采集當前目標移動時間段內的加速度信息和方向信息，當前目標移