一種基于室內(nèi)定位系統(tǒng)的rssi卡爾曼濾波方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及室內(nèi)精確定位領(lǐng)域，提出一種基于室內(nèi)定位系統(tǒng)的RSSIReceived Si即alStrengthIndication接收的信號強度指示）卡爾曼濾波方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 室內(nèi)定位是指在室內(nèi)環(huán)境中實現(xiàn)位置定位，主要采用無線通訊、基站定位、慣導(dǎo) 定位等多種技術(shù)集成形成一套室內(nèi)位置定位體系，從而實現(xiàn)人員、物體等在室內(nèi)空間中 的位置監(jiān)控。常見的室內(nèi)無線定位的技術(shù)有：Wi-Fi、藍牙、紅外線、超寬帶、RFID(Radio 化equen巧Identification射頻識別）、Zi濁ee(紫蜂）和超聲波。然而Wi-Fi信號容易受 到其他信號干擾，紅外信號傳輸距離短容易被墻壁等障礙物干擾的特點限制了它們在傳統(tǒng) 移動終端上的應(yīng)用；而超帶寬、RFID、Zi濁ee和超聲波信號在現(xiàn)有的移動終端中暫時難W 搭載。因而綜合性價比和可行性分析，北京樂高樂華有限公司開發(fā)了基于藍牙信號的室內(nèi) 定位導(dǎo)航STA化et基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。就如同GPS導(dǎo)航需要向近地軌道發(fā)射幾十顆信號傳輸衛(wèi) 星一樣，STA化et系統(tǒng)也是通過鋪設(shè)全面覆蓋的藍牙Beacon來實現(xiàn)精確定位和導(dǎo)航服務(wù)。 用戶在客戶端安裝了室內(nèi)定位的軟件后，將接收到來自于附近藍牙Beacon發(fā)出的信號，通 過對該信號的RSSI進行分析進而解算出用戶在室內(nèi)的精確位置。然而客戶端接收到的每 個Beacon的RSSI受到復(fù)雜室內(nèi)電磁環(huán)境的影響，存在很大的波動，進而影響到客戶端對室 內(nèi)精確位置的估算，使得整個定位系統(tǒng)穩(wěn)定性下降。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是為了解決室內(nèi)定位客戶端接收到的藍牙信號受室內(nèi)電磁環(huán)境干 擾波動動態(tài)范圍過大的問題，通過將客戶端接收到的來自各個Beacon的RSSI進行卡爾曼 濾波處理，達到減小其動態(tài)范圍的目的，進而提高室內(nèi)定位的穩(wěn)定性。本發(fā)明首先需要搭載 了一個室內(nèi)定位的實驗場景，并將此場景均勻劃分成坐標(biāo)網(wǎng)格；然后按照星型網(wǎng)與鏈型網(wǎng) 混合的方式在該場景內(nèi)布置N個藍牙Beacon;首先通過設(shè)備客戶端在試驗場景中各個坐標(biāo) 位置分別接收來自N個藍牙Beacon的信號并制作成SSMap(SignalStrengthMap信號強度 地圖）數(shù)據(jù)庫，根據(jù)SSMap數(shù)據(jù)庫信息獲得系統(tǒng)狀態(tài)方差和距離與信號強度解算關(guān)系式；然 后進入實測階段，在室內(nèi)任意位置通過設(shè)備客戶端接收來自N個Beacon的信號，將運些信 號RSSI分N個通道儲存后設(shè)計卡爾曼濾波器進行濾波處理；最后將卡爾曼濾波后的RSSI 通過距離與信號強度關(guān)系式解算出當(dāng)前設(shè)備客戶端距離各個Beacon位置，通過=點定位 法實現(xiàn)定位。
[0004] 本發(fā)明的一種基于室內(nèi)定位系統(tǒng)的RSSI卡爾曼濾波方法，包括W下幾個步驟： 陽0化]步驟一、搭建室內(nèi)場景的藍牙Beacon環(huán)境并構(gòu)建SSMap;
[0006] 步驟二、選取實測點，獲得來自N個藍牙Beacon的RSSI數(shù)據(jù)，分N個通道儲存；
[0007] 步驟=、設(shè)計卡爾曼濾波器對接收到信號N個通道的RSSI進行濾波處理。
[0008] 本發(fā)明的優(yōu)點在于：
[0009] 本發(fā)明克服了室內(nèi)電磁環(huán)境影響所帶來的客戶端接收到各個藍牙Beacon的RSSI 波動動態(tài)范圍大的缺點，通過控制各通道RSSI的動態(tài)范圍，有效地提高了室內(nèi)定位的精 度。
【附圖說明】
[0010] 圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)流程圖； W11] 圖2是本發(fā)明所搭建的室內(nèi)場景圖；
[0012] 圖3是本發(fā)明中minor30Beacon在整個室內(nèi)環(huán)境中的SSMap分布； 陽013] 圖4是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第1通道藍牙BeaconRSSI經(jīng)過卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽014] 圖5是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第2通道藍牙BeaconRSSI經(jīng)過卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽015] 圖6是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第3通道藍牙BeaconRSSI經(jīng)過卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽016] 圖7是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第4通道藍牙BeaconRSSI經(jīng)過卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽017] 圖8是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第5通道藍牙BeaconRSSI經(jīng)過卡爾曼 濾波處理前后的效果圖； 陽018] 圖9是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第6通道藍牙BeaconRSSI經(jīng)過卡爾曼 濾波處理前后的效果圖；
[0019] 圖10是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第7通道藍牙BeaconRSSI經(jīng)過卡爾曼 濾波處理前后的效果圖；
[0020] 圖11是本發(fā)明中網(wǎng)格坐標(biāo)（16, 9)位置處第8通道藍牙BeaconRSSI經(jīng)過卡爾曼 濾波處理前后的效果圖。
【具體實施方式】
[0021] 下面將結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明。
[0022] 本發(fā)明是一種基于室內(nèi)定位系統(tǒng)的RSSI卡爾曼濾波方法，其流程圖如圖1所示， 包括W下幾個步驟：
[0023] 步驟一、搭建室內(nèi)場景的藍牙Beacon環(huán)境并構(gòu)建SSMap。 陽〇24] 具體為： 陽0巧]第一步，搭建室內(nèi)場景。
[0026] 假定該場景有M個樓層，并且每一個樓層按照WXLXH的空間分布均勻布局，其 中：W是樓層的寬度，L是樓層長度，H是樓層凈高；然后將每一層的水平面按照長寬均勻間 距劃分成AXB個坐標(biāo)網(wǎng)格；在每一層場景的屋頂上按照星型網(wǎng)與鏈型網(wǎng)混合的方式等間 隔地部署共計N個具有相同的信號發(fā)射功率的藍牙Beacon,且每個藍牙Beacon的廣播信號 中包含了記載其層數(shù)信息的majorID與記載其位置信息的minorID。
[0027]第二步，構(gòu)建SSMap。
[002引搭載一個高度為hi設(shè)備接收平臺，將平臺依次置于每一層AXB坐標(biāo)網(wǎng)格的中心 然后分N個通道分別對N個藍牙Beacon進行RSSI的數(shù)據(jù)獲取并記錄；同時，要求在同一 個坐標(biāo)網(wǎng)格的RSSI數(shù)據(jù)獲取至少需要ti的采樣時間積累W獲得該坐標(biāo)位置處單個通道的 100個的數(shù)據(jù)積累；運樣W來，通過AXBXNXMX100的RSSI數(shù)據(jù)庫可W有效建立SSMap。
[0029] 第S步，計算系統(tǒng)狀態(tài)方差與觀測方差。
[0030] 首先調(diào)用i通道下的SSMap的所有RSSI數(shù)據(jù)存成化W矩陣，用Matl油中var函 數(shù)求得該通道下所有RSSI數(shù)據(jù)的方差，用Q(i)記錄，然后用觀測設(shè)備誤差分度值的平方為 參考值建立系統(tǒng)的觀測方差，用R(i)記錄，最后將i從1到N進行遍歷。
[0031] 步驟二、選取實測點，獲得來自N個藍牙Beacon的RSSI數(shù)據(jù)，分N個通道儲存。 陽0巧具體為：
[0033] 在室內(nèi)場景AXB坐標(biāo)網(wǎng)格中選取任一坐標(biāo)位置的實測點，通過客戶端接收來自N 個藍牙Beacon分別的RSSI數(shù)據(jù)。要求在該實測點的RSSI數(shù)據(jù)獲取至少需要t2的采樣時 間積累W獲得該實測點位置處單個通道下的g個RSSI數(shù)據(jù)積累；然后計算該實測點各通道 下的RSSI數(shù)據(jù)的波動最大值、波動最小值W及波動動態(tài)范圍，連同RSSI數(shù)據(jù)本身Wxml文 件格式傳遞給后續(xù)的卡爾曼濾波器的處理。
[0034] 步驟=、設(shè)計卡爾曼濾波器對接收到信號N個通道的RSSI進行濾波處理。 陽0對具體為：
[0036] 第一步，卡爾曼濾波器模型建立?？柭鼮V波器的設(shè)計分為系統(tǒng)狀態(tài)方程的預(yù)測 和校正。首先列出系統(tǒng)的狀態(tài)方程，先從系統(tǒng)狀態(tài)方程一般式入手：
[0037]X(i,k+1) =AX(i,k)+W(i,k) (1)
[0038] S(i,k) =CX(i,k)+V(i,k) 似
[0039] 式中，X(i，k)和X(i，k+1)為系統(tǒng)狀態(tài)向量，分別代表著實測點分別在k時刻與 k+1時刻接收信號第i個通道中待優(yōu)化的RSSI估計值；S(i，k)為系統(tǒng)觀測向量，代表著 實測點在k時刻接收信號第i個通道中RSSI的觀測值；而A為系統(tǒng)矩陣，C為系統(tǒng)輸出矩 陣;W(i，k)和V(i，k)分別為在k時刻第i個通道的系統(tǒng)狀態(tài)噪聲與觀測噪聲，且近似認(rèn)為 W(i，k)和V(i，k)是相互獨立的零均值白噪聲序列，滿足： W40] E[W(i,k)] =E[V(i,k)] = 0 做 陽 04UE[W(i，k)W(i，k)T] =Qa) (4) 陽0創(chuàng) E[V(i，k)V(i，k)T] =Ra)巧）
[0043] 由此狀態(tài)方程，可W列出卡爾曼濾波器方程的預(yù)測過程：
[0044] P(i,k|k-1) =AP(i,k-l|k-l)A"+Q(i) (6)
[0045] X(t，k\k- !) =A文(i.k-!\k- !) +BU{i，k} (7}
[0046] 式中，X(i，kIk-1)是第i個通道中在k時刻利用k-1時刻狀態(tài)預(yù)測的結(jié)果， i化巧是第i個通道中在k時刻利用k-1時刻狀態(tài)最優(yōu)的結(jié)果，U(i，k)是在k時刻第 i個通道中的狀態(tài)控制量，而P(i，kIk-1)是如，A'I/、?-/;對應(yīng)的協(xié)方差矩陣，P(i，k-11k-1) 是如，A-1|於-1)對應(yīng)的協(xié)方差矩陣。
[0047] 進一步，可W列出卡爾曼濾波器方程的校正過程：
[0048] K(i，k) =P(i，k|k-l)CT[CP(i，k|k-l)CT+R(i)] 1 做
[0049]
(9) 陽0 加]P(i，k|k) = [I(i)-K(i，k)幻P(i，k|k-1) (10)
[0051] 式中，K(i，k)為第i個通道中的卡爾曼增益，它的作用是使得后驗估計誤差協(xié)方 差最小。
[0052] 具體到室內(nèi)定位對藍牙BeaconRSSI進行濾波處理的問題上，由于系統(tǒng)設(shè)計對同 一個實測點接收信號處理有t2采樣時間g個R