一种对讲机实时定位监控方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及物联网定位通信，特别涉及一种对讲机实时定位监控方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、现有基于物联网的对讲机定位监控技术，大多直接采用目标对讲机接收信标节点的原始接收信号强度值作为位置指纹匹配依据，位置指纹库以原始信号强度数据构建，定位过程仅通过单一信号强度特征完成指纹比对，得到的位置结果直接作为最终定位坐标。申请人发现，原始接收信号强度易受监控区域环境遮挡、信道干扰、信标发射功率漂移等因素影响，以其作为指纹匹配特征会出现特征失真，位置指纹匹配的初步位置与实际位置存在偏差，实时定位的连续性与准确性难以满足监控需求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于至少提供一种对讲机实时定位监控方法、系统、设备及存储介质，至少可以解决现有方法实时定位的连续性与准确性难以满足监控需求的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本技术的至少一个实施例提供了一种对讲机实时定位监控方法，包括：

3、获取部署在监控区域内的多个信标节点周期性广播的信标信号，所述信标信号中包含信标节点的身份标识与信号发射强度基准值；

4、接收来自目标对讲机发送的信标探测响应消息，所述信标探测响应消息由目标对讲机接收所述信标信号后生成，包含目标对讲机自身的设备标识、接收到的所述信标信号对应信标节点的身份标识以及对应的接收信号强度值；

5、根据所述信标信号中的信号发射强度基准值与所述信标探测响应消息中的接收信号强度值，计算目标对讲机与各个信标节点之间的无线信号衰减量；

6、基于计算得到的多个所述无线信号衰减量，采用位置指纹匹配算法确定所述目标对讲机的初步估计位置，所述位置指纹匹配算法通过比对当前无线衰减量与预先生成的区域信号衰减指纹库实现；

7、根据所述初步估计位置，结合目标对讲机内置传感器采集的移动状态数据，对所述初步估计位置进行移动轨迹预测与修正，生成目标对讲机的定位坐标。

8、本技术的至少一个实施例还提供了一种对讲机实时定位监控系统，包括：

9、信标广播模块，用于获取部署在监控区域内的多个信标节点周期性广播的信标信号，所述信标信号中包含信标节点的身份标识与信号发射强度基准值；

10、响应接收模块，用于接收来自目标对讲机发送的信标探测响应消息，所述信标探测响应消息由目标对讲机接收所述信标信号后生成，包含目标对讲机自身的设备标识、接收到的所述信标信号对应信标节点的身份标识以及对应的接收信号强度值；

11、衰减计算模块，用于根据所述信标信号中的信号发射强度基准值与所述信标探测响应消息中的接收信号强度值，计算目标对讲机与各个信标节点之间的无线信号衰减量；

12、位置估计模块，用于基于计算得到的多个所述无线信号衰减量，采用位置指纹匹配算法确定所述目标对讲机的初步估计位置，所述位置指纹匹配算法通过比对当前无线衰减量与预先生成的区域信号衰减指纹库实现；

13、定位修正模块，用于根据所述初步估计位置，结合目标对讲机内置传感器采集的移动状态数据，对所述初步估计位置进行移动轨迹预测与修正，生成目标对讲机的定位坐标。

14、本技术的至少一个实施例还提供了一种电子设备，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至少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对讲机实时定位监控方法。

15、本技术的至少一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的对讲机实时定位监控方法。

16、本实施例的基于物联网的对讲机实时定位监控方法，通过计算目标对讲机与各个信标节点之间的无线信号衰减量作为位置指纹匹配特征，而非直接使用rssi值，有效剔除了信标发射功率漂移等非环境干扰因素，降低了信号特征失真程度。同时，结合对讲机内置传感器采集的移动状态数据，对初步估计位置进行移动轨迹预测与修正，进一步提升了定位结果的准确性和轨迹连续性。由此，显著提高了对讲机在动态移动场景下的定位性能，满足了高精度实时定位的需求。

17、在一些可选的实施例中，根据所述信标信号中的信号发射强度基准值与所述信标探测响应消息中的接收信号强度值，计算目标对讲机与各个信标节点之间的无线信号衰减量，包括：

18、从所述信标探测响应消息中解析信标节点的身份标识及接收信号强度值；

19、根据所述信标节点的身份标识，查询对应信标节点的信号发射强度基准值；

20、基于所述信号发射强度基准值与所述接收信号强度值，计算理论空间路径损耗；

21、将所述理论空间路径损耗与根据监控区域环境类型预设的环境衰减因子相乘，得到综合环境路径损耗；

22、计算所述综合环境路径损耗与所述基准自由空间损耗之间的差值，作为无线信号衰减量。

23、在一些可选的实施例中，基于计算得到的多个所述无线信号衰减量，采用位置指纹匹配算法确定所述目标对讲机的初步估计位置，包括：

24、构建位置指纹匹配算法的输入向量，所述输入向量的维度等于监控区域内信标节点的数量，所述输入向量中每个元素的值是计算得到的目标对讲机与对应信标节点之间的无线信号衰减量，对于未在信标探测响应消息中出现的信标节点，其对应元素值填充为预设的无效衰减量；

25、从预先生成的区域信号衰减指纹库中，读取预先采集的多个参考点的位置指纹向量，每个所述参考点的位置指纹向量包含所述参考点的坐标及其对应各个信标节点的参考无线信号衰减量；

26、计算所述输入向量与每一参考点的参考无线信号衰减量之间的相似度；

27、选取最相似的若干个参考点，作为候选匹配参考点；

28、对所述候选匹配参考点的坐标进行加权平均计算，加权平均计算结果作为所述目标对讲机的初步估计位置。

29、在一些可选的实施例中，接收来自目标对讲机发送的信标探测响应消息之前，还包括：

30、在监控区域内按照预设的网格密度布置多个指纹采集点，记录每个指纹采集点的坐标；

31、在每个所述指纹采集点，控制指纹采集设备按固定时间间隔采集来自所有信标节点的信号，记录每个信标节点对应的接收信号强度样本集合；

32、对每个信标节点在每个指纹采集点记录的所述接收信号强度样本集合进行统计分析，去除异常值后计算平均接收信号强度；

33、根据每个信标节点已知的所述信号发射强度基准值与所述平均接收信号强度，计算信标节点在指纹采集点的参考无线信号衰减量；

34、汇总所有指纹采集点的坐标及其对应的所有信标节点的所述参考无线信号衰减量，构建并存储区域信号衰减指纹库。

35、在一些可选的实施例中，根据所述初步估计位置，结合目标对讲机内置传感器采集的移动状态数据，对所述初步估计位置进行移动轨迹预测与修正，生成目标对讲机的定位坐标，包括：

36、从目标对讲机内置的加速度计和陀螺仪中，读取移动状态数据，所述移动状态数据包括三轴加速度值、三轴角速度值以及数据采集的时间戳；

37、对所述三轴加速度值进行积分运算，结合初始速度条件，解算出目标对讲机在连续时间间隔内的位移增量；

38、利用所述三轴角速度值，通过姿态解算获得目标对讲机的航向角变化量；

39、将所述位移增量与所述航向角变化量结合，构建目标对讲机在局部坐标系下的相对运动轨迹；

40、将所述相对运动轨迹的起点对齐到上一次定位生成的定位坐标，推算得到目标对讲机基于惯性导航的预测位置；

41、将所述预测位置与当前计算得到的所述初步估计位置进行数据融合，对所述预测位置与当前计算得到的所述初步估计位置进行加权处理，得到目标对讲机的定位坐标。

42、在一些可选的实施例中，对所述三轴加速度值进行积分运算，结合初始速度条件，解算出目标对讲机在连续时间间隔内的位移增量，包括：

43、对原始的三轴加速度值进行去噪处理；

44、对去噪后的三轴加速度值进行重力加速度分量的剥离，得到载体坐标系下的纯运动加速度；

45、对所述纯运动加速度在时间域上进行一次积分，结合前一时刻的速度值，计算出当前时刻的速度向量，所述前一时刻的速度值的初始值设定为零；

46、对计算出的所述速度向量在时间域上进行二次积分，得到所述目标对讲机在连续时间间隔内的所述位移增量。

47、在一些可选的实施例中，上述的对讲机实时定位监控方法，还包括：对所述区域信号衰减指纹库进行动态更新；对所述区域信号衰减指纹库进行动态更新，包括：

48、周期性接收监控区域内所有在线对讲机上报的所述信标探测响应消息及最终生成的定位坐标；

49、将预设时长内聚集超过阈值的信标探测响应消息的定位坐标对应的位置判定为高频活动点；

50、提取所述高频活动点处所有信标探测响应消息对应的无线信号衰减量，计算其统计均值；

51、将所述统计均值与所述区域信号衰减指纹库中距离所述高频活动点最近的参考点的参考无线信号衰减量进行比对；

52、若比对结果表明差异超过预设的更新阈值，则利用所述统计均值更新所述区域信号衰减指纹库中对应参考点的参考无线信号衰减量。