申请/专利权人：理大产学研基地(深圳)有限公司

申请日：2021-12-06

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN114353787B

主分类号：G01C21/16

分类号：G01C21/16;G01C21/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2022.05.03#实质审查的生效;2022.04.15#公开

摘要：本发明公开了一种多源融合定位方法，所述方法包括：通过用户终端内的微机电系统传感器组获取待修正定位信息；确定所述用户终端对应的目标定位算法，根据所述目标定位算法确定参考定位信息，其中，所述目标定位算法为所述用户终端通过行动热点执行的定位算法；根据所述参考定位信息对所述待修正定位信息进行修正，得到所述用户终端对应的目标定位信息。本发明的融合了行动热点和微机电系统传感器两种定位源输出的定位结果，解决了现有技术中使用单一的室内定位源难以得到准确的定位结果的问题。

主权项：1.一种多源融合定位方法，其特征在于，所述方法包括：通过用户终端内的微机电系统传感器组获取待修正定位信息；确定所述用户终端对应的目标定位算法，根据所述目标定位算法确定参考定位信息，其中，所述目标定位算法为所述用户终端通过行动热点执行的定位算法；根据所述参考定位信息对所述待修正定位信息进行修正，得到所述用户终端对应的目标定位信息；当所述目标定位算法为行动热点测距算法和行动热点指纹算法时，所述确定所述用户终端对应的目标定位算法，根据所述目标定位算法确定参考定位信息，包括：获取若干第一接入点分别与所述用户终端之间的信道状态数据；将若干所述第一接入点分别对应的所述信道状态数据输入所述行动热点测距算法，得到若干第一接入点分别与所述用户终端之间的距离数据；根据若干所述第一接入点分别对应的所述距离数据确定第一参考定位信息；获取若干第二接入点分别与所述用户终端之间的信号强度数据；将若干所述第二接入点分别对应的所述信号强度数据输入所述行动热点指纹算法，得到第二参考定位信息；将所述第一参考定位信息和所述第二参考定位信息作为所述参考定位信息；若干所述第一接入点包括第一接入分点和第二接入分点，所述根据若干所述第一接入点分别对应的所述距离数据确定所述第一参考定位信息，包括：获取所述第一接入分点和所述第二接入分点分别对应的位置信息；根据所述第一接入分点和所述第二接入分点分别对应的所述距离数据和所述位置信息，确定测距定位信息；根据所述第一接入分点和所述第二接入分点分别对应的所述位置信息以及所述测距定位信息，构建待检验向量；判断所述待检验向量是否闭环成立，当所述待检验向量闭环成立时，将所述测距定位信息作为所述第一参考定位信息；闭环检测的原理为：构造行动热点测距算法的测距模型：Lobserved＝LFTM+dbias+dN+drandom其中，Lobserved为接收端得到的测距距离值，LFTM为真实值，dbias为初始零偏值，dN为非视距误差值，drandom为随机误差值；建立闭环模型，在理想状态下的闭环模型为： 其中，和分别表示由A,B,C三点之间构造的向量；添加误差量后的闭环模型如下： 其中，新增的参数dp表示由位置更新带来的不确定性误差；闭环模型方程转成由向量形式转成坐标形式： 其中，XBC和YBC分别表示闭环向量的坐标拆解结果，和分别表示基于预测的位置坐标到两个Wi-Fi基站之间的坐标差值；根据预测的位置坐标对行动热点测距结果构造对应向量： 其中，和表示基于更新的位置构造出的测距向量，表示A,B两点之间实际测距结果，表示预测位置A与Wi-Fi接入点对应的B点之间的欧氏距离；构造出坐标形式的闭环向量： 其中，为闭环向量，最终的闭环结果是否成立用以下方程来表述： 其中，为闭环向量模值，Dr为测距的随机误差的方差，Dp为预测位置的不确定性误差的方差，μ为缩放比例；当闭环向量模值大于右侧的计算结果时，判断该闭环向量受到非视距误差的干扰；所述将若干所述第二接入点分别对应的所述信号强度数据输入所述行动热点指纹算法，得到所述第二参考定位信息，包括：获取预设的行动热点指纹数据库，其中，所述行动热点指纹数据库中包含有若干参考接入点，每一所述参考接入点均具有信号强度标签和地址标签；将若干所述第二接入点分别对应的所述信号强度数据与所述行动热点指纹数据库进行比对，得到候选的若干所述参考接入点；将若干所述参考接入点输入最近邻匹配算法，得到候选的若干所述参考接入点分别对应的权重值；根据候选的若干所述参考接入点分别对应的所述权重值和所述地址标签，确定所述第二参考定位信息；最近邻匹配算法中K值自适应调整的方法为： 式中，为K个最近邻值中距离最近的值，Dist，other为其他值，当γ小于设定的阈值κ时，保留满足条件的K个近邻值，从而完成K值大小的自适应调整；计算得出的加权位置如下： 其中，为相应的每个最近邻位置的权值大小，POSxi，yi为相应的二维位置坐标。

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