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基于PDR推算的指纹库更新系统设计

2022-06-16刘忞劼陈金龙裴允杰秦兴国

大众科技 2022年4期
关键词:票数权值指纹

刘忞劼 陈金龙 裴允杰 秦兴国

基于PDR推算的指纹库更新系统设计

刘忞劼 陈金龙 裴允杰 秦兴国

(桂林电子科技大学,广西 桂林 541000)

随着移动互联网的发展,用户对室内定位的需求日益增长,从而导致对定位方法的研究也变得越来越多。基于PDR的指纹定位技术是室内定位中比较主流的方法,然而随着时间的推移,指纹信息的过期问题会影响定位的精度。为了解决这个问题,文章设计了一种基于PDR推算的指纹库更新系统,用一种投票的方式来更新过期的指纹信息。

PDR导航;指纹库更新;高斯滤波;投票

引言

定位是当前全球的研究热点,主流定位系统除了美国的GPS外,还有北斗卫星导航系统、伽利略卫星导航系统、格洛纳斯卫星导航系统。但室外定位无法延伸至室内,因此涌现了很多室内定位技术。现在的室内定位大多应用于机场、商场、博物馆等大型室内场景,能够很好地提高用户的消费体验。除此之外,在监控管理方面,某些企业的车间需要对产品的运输或者人员流动进行轨迹定位,从而大大减少人力的浪费。同时在养老院或者幼儿园中,老人和小孩这两个群体都容易出现迷路等意外情况,因此可以让其佩戴定位终端,对其行程轨迹进行定位,避免危险情况的发生。由此可见,室内定位这项技术有着重要的研究意义。

在硬件上室内定位技术有基于蓝牙、WiFi、UWB、ZigBee等设备的,算法上有基于位置指纹、PDR导航、三角定位等延伸的。蓝牙信标功耗低且价格便宜,因此本系统测试时采用的是基于蓝牙信号构建的指纹库。基于距离的定位算法会因为环境因素导致测算的信标距离不准确,从而导致定位精度也不够高。基于指纹数据库的定位方法利用多径传播来构建RSSI指纹地图,能够更好地适应室内环境,而且硬件成本相对较低[1],但是其指纹库的时效性会影响其定位的精度。

为了解决指纹过期的问题,更新指纹的方式层出不穷,例如利用众包的方式来更新指纹库。但是众包方式中经过用户反馈的数据并不一定准确,因此文献[2]通过算法在后台过滤掉错误信息,从而更精确地更新指纹库。尽管众包这种方式能够有效地更新指纹库,但是其本身会增加用户的负担。为了避免这个问题,本文设计的系统通过指纹定位的在线阶段利用行人的定位信息来更新指纹库。系统在用户使用定位服务时搜集数据,无需用户主动反馈信息。通过设计指纹失效的依据,在不同的用户经过指纹失效的区域时,用一种投票的方式来探测已经过期的指纹信息,通过票数的多少来衡量指纹过期的概率大小,最终成功更新指纹库。

1 技术介绍

1.1 指纹定位

1.2 PDR导航

PDR指的是步行者航位推算,其是一种不借助外力的自主性导航。PDR导航主要是在无信标的环境下通过IMU(惯性测量单元)获取加速度、角速度、地磁航向等数据,再根据这些数据计算出行人的步长步数以及行走方向,借此推算出行人的的行走轨迹和位置信息。PDR的推算公式如下:

2 算法设计

指纹定位通常通过在离线阶段建立场景的特征指纹数据库,在线阶段将待测点RSSI值与指纹库进行对比匹配从而来估计待测点的坐标[3,4]。指纹定位也常用来修正PDR导航的轨迹,将二者结合在一起可以进行融合定位。但是指纹定位会受到环境的影响,建立的指纹库需要不断地更新,否则会出现过期问题。

本算法是基于投票理论来更新指纹库,投票理论通常有一致同意与多数票规则,其他的还有加权投票规则,否决投票规则。本算法的核心是对可能出现指纹失效的区域进行投票,在票数累计到一定数量时,即可认为该区域的指纹已经失效,同时一定数量的票数也意味着获取了足够多的数据用于更新指纹库。算法的步骤如下:

预先采集好的指纹库定义如下,一共D个指纹点,每个点搜集到N个信标的信号值:

参数1和2为模型系数,step为走一步的时间,aaa分别表示一个步长内的最大和最小加速度以及平均加速度(通过陀螺仪获取)。

将指纹定位坐标和PDR推算坐标进行互补滤波,得出最终的定位坐标(x,y),公式如下:

每走一步,则根据定位的最终坐标来调整PDR模型中的步长模型d,将1保持不变,只更新2,下一步就将2保持不变,只更新1。

图1 投票示意图

(3)考虑圆弧与指纹点覆盖的区域,计算其权值的分配情况。当圆弧覆盖三个指纹点时,权值分配为(0,1,2),中心线与圆弧交点所在的指纹点投票为0,其余两个为1和2。当覆盖两个指纹点时,中心线与圆弧交点所在的指纹点的投票为0,另一个点为1+2。当只覆盖一个点时,该点投票数为1。权值限定条件公式如下:

(4)随着用户不断的在建立了指纹库的区域行走,指纹过期区域的票数会逐渐累加,如图2所示,当出现某个指纹点的票数>阈值时,则考虑需要更新该点的指纹信息。使用高斯滤波过滤该点存储的RSSI信息,高斯滤波公式为:

(8)

高概率发生区选择概率大于0.6(经验值)的范围:

将此范围RSSI值提取出来,并根据每个RSSI对应的权值进行加权平均,最终得到更新后的指纹信息,公式如下:

RSSI表示从(,w)取出的RSSI信息,n表示权值为w的RSSI个数。更新完后,将该点的票数归0,并将该点存储的(,w)信息删除。

这样可以避免后续更新指纹点时重复使用搜集到的RSSI信息,从而提高指纹更新的准确率。同时为了避免指纹点存储的指纹信息在未达到票数阈值之前就过期,在长时间没有行人通过该区域时,需要定期清理残存的指纹信息。

3 系统设计

该系统包括客户端和服务端,使用的终端为手机。客户端每次定位都会将上一次定位的结果保留下来,在指纹定位和PDR定位出现偏差需要投票时,将记录的信息发往服务端。航向角为相对于地图y轴正方向顺时针旋转的偏差度数,0代表不投票,1代表投票,如表1所示。

表1 客户端信息表

服务端接收到客户端发送的信息,则统计各个指纹点的票数情况,通过预先设定的阈值来判断是否需要更新,1代表需要更新,0代表无需更新,如表2所示。

表2 服务端投票表

每个指纹点都记录了接收到的RSSI信息和权值,不同的RSSI信息对应着不同的权值,如表3所示。

表3 指纹点权值表

每更新一次指纹点都将其更新后的数据发给用户,客户端用于更新本地的指纹库。整个系统流程设计如图3所示。

图3 系统流程设计图

4 系统测试

测试场景在50 m×50 m的平面区域,已事先构建好指纹库,每个指纹点信息覆盖1 m×1 m的区域。考虑PDR航向角方向的偏移概率,将0设置为0.7,1=2=0.15。根据文献[6]所述,设立步长模型初始参数值1=01053,2=0.2195。互补滤波权值P1设置为0.2,P2设置为0.8。考虑在有指纹点票数达到10时则对其进行更新。

测试开始时更改场景中一个蓝牙信标的的信号强度,如图4所示,黑色实心点即为异常的蓝牙信标。在15个人20分钟的随机行走下,指纹失效的区域被行走轨迹所覆盖,指纹失效区域的票数也在不断的累计。票数达到阈值后,更新算法开始运行,同时记录下被更新的指纹点,以便后续测试更新的效果如何。

图4 测试区域图

图5 采集信息图

5 结束语

针对室内定位中指纹库的失效问题,本文设计的系统通过对比PDR定位和指纹定位的差异大小来作为指纹失效的依据。为避免偶然的RSSI波动情况,采取投票的方式来累计指纹失效的概率,当票数达到一定值时,采信此时的指纹信息已经失效,这时候更新指纹库会更加有信服力,能够避免误更新的情况发生。通过利用上一个定位点和PDR航向角方向来探测可能失效的指纹区域,并考虑到航向角偏移的情况,在45°的区域采取不同的权值进行投票。在人员流动较大的区域,例如商场或景区,利用游客的定位数据能够很快地探测出失效的指纹点,并能获取到足够的数据来更新指纹库。相较于传统的指纹库更新方式,本文设计的系统不需要额外的辅助点帮助更新指纹库,也不需要在规定的轨迹下搜集数据,能够有效地节省人力资源。

[1] 杨斌,李灯熬,赵菊敏. 基于区域划分的局部更新指纹定位算法[J]. 计算机工程与应用,2018,54(17): 56-61.

[2] Chang K, Han D. Crowdsourcing-based radio map update automation for Wi-Fi positioning systems[C]. Conference: the 3rd ACM SIGSPATIAL International Workshop, 2014.

[3] 张苍松,郭军,崔娇,等. 基于RSSI的室内定位算法优化技术[J]. 计算机工程与应用,2015,51(3): 235-238.

[4] Gholoobi A, Stavrou S. RSS based localization using a new WKNN approach[C]. International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks, 2015.

[5] 田洪亮,钱志鸿,梁潇,等. 离散度WKNN位置指纹Wi-Fi定位算法[J]. 哈尔滨工业大学学报,2017,49(5): 94-99.

[6] Arthur D, Vassilvitskii S. K-means + + : the advantages of careful seeding[C]. Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on discrete algorithms, 2007.

[7] 田丰. 基于指纹和PDR的室内定位研究[D]. 重庆: 重庆大学,2015.

Design of Fingerprint Database Update System Based on PDR Calculation

With the development of mobile Internet, users' demand for indoor positioning is increasing, which leads to more and more research on positioning methods. Fingerprint location technology based on PDR is the mainstream method in indoor location. However, with the passage of time, the expiration of fingerprint information will affect the accuracy of location. In order to solve this problem, this paper designs a fingerprint database update system based on PDR calculation, which updates the expired fingerprint information by voting.

PDR navigation; fingerprint database update; Gaussian filtering; vote

TP391

A

1008-1151(2022)04-0018-04

2022-01-26

广西自然科学基金面上项目“阿尔兹海默病诊断的多模态特征提取方法研究”(2020GXNSFAA297061);广西重点研发计划“面向全域旅游的桂林国际旅游胜地景区客流大数据监测平台研究及应用示范”(桂科AB21075004);广西重点研发计划“溶洞型景区智能导游室内定位及位置服务关键技术研究及应用示范”(桂科AB18221011);广西可信软件重点实验室课题“面向智慧旅游软件的数据安全技术研究”(kx201621);广西可信软件重点实验室课题“基于SOA的广西重点实验室管理系统分析与设计”(kx201715);广西图像图形与智能处理重点实验室课题“基于手势的体感交互关键技术研究及应用示范”(GIIP201702)。

刘忞劼(1996-),男,桂林电子科技大学在读硕士研究生,研究方向为图像处理。

陈金龙(1979-),男,桂林电子科技大学正高级实验师,研究方向为智慧旅游、机器学习。

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