定位方法、装置及相关设备与流程

1.本技术实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置及相关设备。


背景技术：

2.现有基于wi-fi(无线保真)测距类的定位技术一般基于wi-fi信号的质心算法主要依靠信号强度进行加权直接求取，例如：使用测距后的区域相交面积再求取质心，或者对测距结果进行分类最小二乘计算再求取质心定位等。
3.基于测距类的质心算法会因为测距本身具备比较大的不确定性因素比如环境复杂性和非视距误差等等导致误差较大。此外，基于wi-fi信号强度的质心加权没有甄别wi-fi信号是否合理的判断，也可能会导致误差较大。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种定位方法、装置及相关设备，以解决现有技术中基于测距类的质心算法存在定位误差较大的问题。
5.为解决上述问题，本技术是这样实现的：
6.第一方面，本技术实施例提供了一种定位方法，所述方法包括：基于k均值聚类算法对多个无线访问接入点ap进行分类，得到分类结果；其中，所述多个ap的无线网络均覆盖待定位设备；对第一类进行加权质心定位，得到第一加权质心位置；其中，所述第一类为所述分类结果中ap数量最多的类；所述第一加权质心位置为所述待定位设备的位置。
7.第二方面，本技术实施例提供了一种定位装置，所述装置包括：分类模块，用于基于k均值聚类算法对多个无线访问接入点ap进行分类，得到分类结果；其中，所述多个ap的无线网络均覆盖待定位设备；定位模块，用于对第一类进行加权质心定位，得到第一加权质心位置；其中，所述第一类为所述分类结果中ap数量最多的类；所述第一加权质心位置为所述待定位设备的位置。
8.第三方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征在于，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
9.第四方面，本技术实施例还提供一种可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
10.在本技术实施例中，先对覆盖待定位设备的多个ap基于k均值聚类算法进行分类，进而对分类后中的第一类进行加权质心定位，进而得到第一加权质心位置。可见，在本技术实施例中无需测距，且由于第一类为ap数量最多的类，从而可以避免位置较偏的ap，而通过加权质心定位能够得到更加准确的定位位置，从而解决了现有技术中基于测距类的质心算法存在定位误差较大的问题。
indication，rssi)值最大的第一ap，以及与第一ap距离最远的第二ap作为聚类点；
27.步骤101-12，基于k均值聚类算法，通过第一ap和第二ap对多个ap进行分类，得到分类结果；
28.其中，分类结果中的每一类满足以下之一的条件：ap数量小于第一预设值、平均距离小于第二预设值；平均距离为对第二类中所有ap到类的中心点的距离之和求平均的结果；第二类为分类结果中的任一类。
29.需要说明的是，本技术实施例中的第一预设值可以是3、4等，第二预设值可以是1km、1.5km。第一预设值和第二预设值的具体取值可以根据实际情况进行相应的设置。
30.对于上述步骤101-11和101-12在具体应用场景中，以第一预设值，以及第二预设值为1km为例，具体可以是：第一次k-means分类算法(k均值聚类算法)计算完毕后，对核心区域备选组内的所有ap位置求取均值得到该区域的中心点。然后对备选组内ap与其中心点计算一个平均距离，若这个平均距离大于1km则需要继续分类，说明此时仍然含有距离较远的点，给定位带来较大误差。k-means选取停止的条件有两个，一个是剩余ap数量已经小于3个了，另一个是剩余ap平均距离满足条件。通过该方式能够剔除距离中心点较远的ap，从而可以使得定位更加准确。
31.在本技术实施例中，对于步骤102中涉及到的对第一类进行加权质心定位，得到第一加权质心位置的方式，进一步可以包括：
32.步骤102-11，在第一类中ap数量超过第三预设值的情况下，对第一类中的ap进行排列组合；其中，每一排序组合中ap的数量为第四预设值，第四预设值小于第三预设值；
33.步骤102-12，对排列组合后的ap进行加权质心定位，得到第二加权质心位置；
34.其中，该步骤102-12进一步可以是在第二加权质心位置在核心ap的覆盖范围内的情况下，保存第二加权质心位置以及每一排列组合中ap的rssi之和；其中，第一类中接收的信号强度指示rssi取值最大的ap为核心ap。
35.步骤102-13，保存第二加权质心位置以及每一排列组合中ap的rssi之和；
36.步骤102-14，对保存的第二加权质心位置和rssi之和再进行加权质心定位，得到第一加权质心位置。
37.可见，在本技术实施例中第三预设值可以是5、6等，第四预设值可以是3、4等，只要第四预设值小于第三预设值即可，具体第三预设值和第四预设值的取值可以根据实际情况进行相应的设置。
38.可见，在本技术实施例中当所有的排列组合计算完成之后，对存取的所有组合的位置以及rssi再进行加权质心计算，作为最终输出结果。即对于满足核心区域的组合ap可以再次确定其计算位置在kap信号覆盖范围以内，并且由信号强度进行了加权，进一步提高了定位的精准度。
39.此外，在本技术实施例中对于步骤102中涉及到的对第一类进行加权质心定位，得到第一加权质心位置的方式，进一步可以包括：
40.步骤102-21，在第一类中ap数量小于或等于第三预设值的情况下，对第一类中ap进行加权质心定位，得到第一加权质心位置。
41.也就是说，如果第一类中的ap数量较小，则可以直接通过加权质心定位获得第一加权质心位置。
42.本技术实施例中介绍的多种可选的实施方式，在彼此不冲突的情况下可以相互结合实现，也可以单独实现，对此本技术实施例不作限定。
43.为方便理解，示例说明如下：
44.该具体示例提供了一种基于wi-fi热点分布核心区域的加权质心定位方法，该方法包括两个主要过程：一是核心点的选取及确定；二是核心点区域范围内进行加权质心定位。
45.如图2所示，核心点的选取及确定包括以下步骤：
46.步骤201，接收到的ap进行位置查询；
47.步骤202，判断是否有conap；如果没有，执行步骤203，如果有，执行步骤207；
48.步骤203，选取其中rssi最大值的ap以及与其距离最远的ap作为k值；
49.步骤204，用k-means 分类；
50.步骤205，平均距离是否大于1km；如果是，执行步骤203；如果不是，执行步骤206；
51.步骤206，选择maxrssi作为kap(核心点)。
52.步骤207，选择cona平作为kap。
53.对于上述步骤201值步骤207，首先对所有接收到的wi-fi热点(ap)进行位置查询，并在其中查找是否含有与设备连接的用于通信的热点(connect ap,conap)，如果有就直接作为kap(核心点)输出。若没有conap，选取rssi最大值的ap(max rssi ap，maxap)和与其距离最远的ap作为k值的聚类点进行k-means分类算法。完成分类后，在所分类别中，选取ap数目最多的类别作为核心区域备选组，如果有数目相等的，选取平均rssi信号强度最强的一组。
54.其中，第一次k-means分类算法计算完毕后，对核心区域备选组内的所有ap位置求取均值得到该区域的中心点。然后对备选组内ap与其中心点计算一个平均距离，若这个平均距离大于1km则需要继续分类，说明此时仍然含有距离较远的点，给定位带来较大误差。k-means选取停止的条件有两个，一个是剩余ap数量已经小于3个了，另一个是剩余ap平均距离满足条件。
55.最后满足距离条件的分类即为当期设备接收含有位置信息ap的核心区域，在该区域中选择当前maxap作为kap输出。至此，核心点以及核心区域选取完毕，位置距离较远的ap被剔除，得到的合理区间类似于无线传感网络但是其密集程度、数量、坐标准确度都远远不及无线传感网络。
56.如图3所示，核心区域加权质心定位过程包括以下步骤：
57.步骤301，选取的类别中ap是否小于4；如果不是，执行步骤302；如果是，执行步骤308；
58.步骤302，任意选取3个ap求取加权质心；
59.步骤303，求取的加权质心位置是否在kap的半径内；如果是，则执行步骤304；如果不是，则执行步骤302；
60.步骤304，存储位置cenpos并计算rssi之和sumrssi；
61.步骤305，遍历是否完成；如果完成，执行步骤306；如果没有完成，执行步骤302；
62.步骤306，求取cenpos的加权质心；
63.步骤307，求取当前ap的加权质心。
64.其中，由于选取核心区域的过程中会剔除很多接收到的ap，所以剩余ap的数量难以保证，如果剩余ap数量小于4个，就直接计算当前的加权质心即可。
65.当大于4个的时候，要对所有ap进行排列组合计算，并将计算后的位置与kap的位置进行比较，由于每个ap除了位置信息、信号强度rssi、mac地址信息以外还可以获取其理论的信号半径r，所以可以利用这个条件进一步对排列组合计算的结果进行选取。
66.具体的：任意选取三个ap求取加权质心位置并判断该位置是否在kap半径r范围以内，如果在则记录该位置，并将这三个ap的rssi之和(sum of 3rssi，s3rssi)一并存取。由于每个排列组合的ap数量都控制在3个(这里是借鉴apit区域计算再求平均的思想所在)，这个rssi之和就对标了由这三个ap计算的质心位置。当所有的排列组合计算完成之后，对存取的所有组合的位置以及s3rssi再进行加权质心计算，作为最终输出结果。
67.对于rssi加权计算的方法，统一解释如下：加权质心计算需要先对rssi进行一定的处理，一般接收到的rssi值为[0,-100]之间，对ap(i)的rssi(i)求取平方，再由其倒数平方和加权来计算：
[0068][0069][0070]
可见，本技术首先对接收ap进行核心点以及核心区域的确定，保证其准确性和合理性，明确了待求点在核心区域之内，降低了异常点带来的风险。其次对于满足核心区域的组合ap再次确定其计算位置在kap信号覆盖范围以内，并且由信号强度进行了加权，进一步缩小了误差范围，输出最后的定位结果。经过上述步骤计算以后，可以在一个比较合理的核心区域之内计算求得相对精确的位置。
[0071]
参见图4，图4是本技术实施例提供的定位装置的结构图。如图4所示，定位装置包括：
[0072]
分类模块42，用于基于k均值聚类算法对多个无线访问接入点ap进行分类，得到分类结果；其中，多个ap的无线网络均覆盖待定位设备；
[0073]
定位模块44，用于对第一类进行加权质心定位，得到第一加权质心位置；其中，第一类为分类结果中ap数量最多的类；第一加权质心位置为待定位设备的位置。
[0074]
可选地，本技术实施例总的分类模块42进一步可以包括：选取单元，用于从多个ap中选取接收的信号强度指示rssi值最大的第一ap，以及与第一ap距离最远的第二ap作为聚类点；分类单元，用于基于k均值聚类算法，通过第一ap和第二ap对多个ap进行分类，得到分类结果；
[0075]
其中，分类结果中的每一类满足以下之一的条件：ap数量小于第一预设值、平均距离小于第二预设值；平均距离为对第二类中所有ap到类的中心点的距离之和求平均的结果；第二类为分类结果中的任一类。
[0076]
可选地，本技术实施例总的定位模块44进一步可以包括：处理单元，用于在第一类中ap数量超过第三预设值的情况下，对第一类中的ap进行排列组合；其中，每一排序组合中ap的数量为第四预设值，第四预设值小于第三预设值；第一定位单元，用于对排列组合后的ap进行加权质心定位，得到第二加权质心位置；保存单元，用于保存第二加权质心位置以及每一排列组合中ap的rssi之和；第二定位单元，用于对保存的第二加权质心位置和rssi之和再进行加权质心定位，得到第一加权质心位置。
[0077]
其中，第一保存单元包括：保存子单元，用于在第二加权质心位置在核心ap的覆盖范围内的情况下，保存第二加权质心位置以及每一排列组合中ap的rssi之和；其中，第一类中接收的信号强度指示rssi取值最大的ap为核心ap。
[0078]
可选地，本技术实施例中的定位模块进一步可以包括：第三定位单元，用于在第一类中ap数量小于或等于第三预设值的情况下，对第一类中ap进行加权质心定位，得到第一加权质心位置。
[0079]
本技术实施例还提供一种电子设备。请参见图5，电子设备可以包括处理器501、存储器502及存储在存储器502上并可在处理器501上运行的程序5021。
[0080]
在电子设备为终端的情况下，程序5021被处理器501执行时可实现图1对应的方法实施例中的任意步骤及达到相同的有益效果，此处不再赘述。
[0081]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法的全部或者部分步骤是可以通过程序指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一可读取介质中。本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述图1对应的方法实施例中的任意步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0082]
所述的存储介质，如只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等。
[0083]
以上所述是本技术实施例的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。