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CN107484118A - 一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法及系统 - Google Patents

一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法及系统 Download PDF

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CN107484118A
CN107484118A CN201610409715.1A CN201610409715A CN107484118A CN 107484118 A CN107484118 A CN 107484118A CN 201610409715 A CN201610409715 A CN 201610409715A CN 107484118 A CN107484118 A CN 107484118A
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China
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wifi
building
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hotspot
target structures
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CN201610409715.1A
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赵仁豫
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Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
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Didi (china) Technology Co Ltd
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Publication date
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Abstract

本发明公开了一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法及系统，涉及计算机网络技术领域，该方法包括：收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括UE的WiFi热点列表；根据WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹；将待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹；确定每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度；将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。本发明解决了目前网络定位在室内环境下定位精度不足的问题，实现建筑物级别的室内定位，提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户位置相关服务(LBS)质量。

Description

一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域，特别涉及一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法及系统。
背景技术
近年来，随着移动通信技术的快速发展，基于位置的服务(LBS)越来越受到人们的青睐，其核心技术就是定位技术。全球定位系统(GPS)在室外能达到很好的定位精度。但是，GPS在室内和高楼密布的城市由于感测不到卫星信号而无法定位。因此急需寻找一种可行的室内定位方法来弥补GPS系统的不足。
现有的室内定位方法主要有以下方式，使用专用的设备进行精确的室内定位，如蓝牙，超声等，或，基于WiFi指纹定位系统的室内定位。但是，使用专用的设备进行精确的室内定位在进行基础设施预部署以及数据采集更新时需要的经济投入比较高，进而限制了普适性识别的灵活性和规模性，且应用场景单一。而基于WiFi指纹定位系统的室内定位，室内WiFi指纹采集难度较大，专门采集的代价较大，导致在很多室内场景定位不准，如从一栋楼定位到另一栋楼，或其他更远地方。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供了一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法及系统，解决了目前网络定位在室内环境下定位精度不足的问题，实现建筑物级别的精确室内定位。
依据本发明的一个方面，提供了一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法，所述方法包括：
接收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括所述UE的WiFi热点列表；
根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹；
将所述待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹；
确定每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度；
将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。
可选地，所述WiFi热点列表包括WiFi热点标识和对应的信号强度值；
在所述根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹之前，所述方法还包括：
根据所述WiFi热点列表中的WiFi热点标识和对应的信号强度值，确定所述UE当前处于室内位置还是室外位置；
当确定所述UE当前处于室内位置时，执行所述根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹的步骤。
可选地，所述方法还包括：
预先建立所述WiFi指纹库。
可选地，所述预先建立所述WiFi指纹库包括：
连续采集UE的GPS信息和WiFi热点列表，所述GPS信息为所述UE在室外所采集的，所述WiFi热点列表为在所述UE的GPS信息的间断点所采集的；
将地图界面进行划分，得到多个网格区域，将所述地图界面中的建筑物标记在对应网格区域的中心；
根据所述UE的GPS轨迹，将所述UE的GPS信息的间断点标记在所述网格区域的建筑物上；
在所有采集记录中GPS信息的间断点一致的场景中，统计采集记录中WiFi热点列表中的WiFi热点出现在各网格区域的建筑物的次数，并根据统计结果生成每一热点的WiFi指纹，得到所述WiFi指纹库。
可选地，所述确定每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度，包括：
确定所述待定位WiFi指纹相对每一候选WIFI指纹对应的目标建筑物的联合概率，将所述联合概率作为相应建筑物的联合置信度。
可选地，所述将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，包括：
根据联合置信度对各个目标建筑物进行排序；
根据排序结果，将联合置信度大于置信度阈值的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，或
按照联合置信度从大到小的顺序选取预设数量的目标建筑物，将选取的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE。
依据本发明的另一个方面，提供了一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位系统，所述系统包括：
接收单元，用于接收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括所述UE的WiFi热点列表；
指纹确定单元，用于根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹；
匹配单元，用于将所述指纹确定单元得到的待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹；
建筑物确定单元，用于确定所述匹配单元匹配出的每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度；
发送单元，用于将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。
可选地，所述WiFi热点列表包括WiFi热点标识和对应的信号强度值；
所述系统还包括：
判定单元，用于根据所述WiFi热点列表中的WiFi热点标识和对应的信号强度值，确定所述UE当前处于室内位置还是室外位置；
所述指纹确定单元，具体用于当所述判定单元确定所述UE当前处于室内位置时，执行所述根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WIFI指纹的操作。
可选地，所述系统还包括：
配置单元，用于预先建立所述WiFi指纹库。
可选地，所述配置单元，包括：
采集模块，用于连续采集UE的GPS信息和WiFi热点列表，所述GPS信息为所述UE在室外所采集的，所述WiFi热点列表为在所述UE的GPS信息的间断点所采集的；
第一标记模块，用于将地图界面进行划分，得到多个网格区域，将所述地图界面中的建筑物标记在对应网格区域的中心；
第二标记模块，用于根据所述UE的GPS轨迹，将所述UE的GPS信息的间断点标记在所述网格区域的建筑物上；
生成模块，用于在所有采集记录中GPS信息的间断点一致的场景中，统计采集记录中WiFi热点列表中的WiFi热点出现在各网格区域的建筑物的次数，并根据统计结果生成每一热点的WiFi指纹，得到所述WiFi指纹库。
可选地，所述位置确定单元，具体用于确定所述待定位WiFi指纹相对每一候选WIFI指纹对应的目标建筑物的联合概率，将所述联合概率作为相应建筑物的联合置信度。
可选地，所述发送单元，具体用于根据联合置信度对各个目标建筑物进行排序；根据排序结果，将联合置信度大于置信度阈值的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，或，按照联合置信度从大到小的顺序选取预设数量的目标建筑物，将选取的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE。
本发明提供的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法及系统，通过将UE所在地的待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹，并将每一候选WIFI指纹对应的目标建筑物和对应的联合置信度发送到UE，以供UE定位到建筑物，解决目前网络定位在室内环境下定位精度不足的问题，实现建筑物级别的室内定位，提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户位置相关服务(LBS)质量。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。
图1是本公开一种实施方式的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法的流程图；
图2是本公开另一种实施方式的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法的流程图；
图3是本公开一种实施方式的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位系统的结构框图；
图4是本公开另一种实施方式的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下对本公开实施例中提及的部分词语进行举例说明。
本领域技术人员应当理解，本发明实施例中提及的用户设备(User Equipment，简称UE)是指呼叫服务方，如交通工具叫车服务中的乘客，所使用的移动终端或个人计算机(Personal Computer，简称PC)等设备。例如智能手机、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、车载电脑(carputer)、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备(如Google Glass、Oculus Rift、Hololens、Gear VR)等。
图1是本公开一种实施方式的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法的流程图。本实施例可适用于基于WIFI指纹技术为用户提供定位服务的情况，该方法可以由基于WIFI指纹技术的定位系统来执行，该系统可以由硬件和/或软件的形式实现。参照图1，本实施方式的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法包括以下步骤：
步骤S11：接收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括所述UE的WiFi热点列表。
本步骤中，用户设备在进行定位请求时，通过将UE扫描的WiFi热点列表携带在UE发送的定位请求中并发送到定位系统，以实现后续的定位。其中，所述定位请求中还携带有该UE的用户标识。
步骤S12：根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹。
需要说明的是，WiFi指纹是指某些位置的WIFI信号状态集合。例如UE获得的各WiFi热点以及各WiFi热点对应的接收信号强度(Receive Signal Strength，RSS)。其中，本发明实施例中的待定位WiFi指纹是指UE所在地的WiFi信号状态集合。
在实际应用中，用户设备UE会自动扫描所在地可连接的WiFi热点以及各WiFi热点对应的接收信号强度，得到WiFi热点列表，定位系统可通过获取UE的WiFi热点列表，以实现根据UE的WiFi热点列表确定UE所在地的待定位WiFi指纹。
步骤S13：将所述待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹。
本实施例中，定位系统预先建立有预设室内WiFi指纹库，定位系统获知UE所在地的待定位WiFi指纹后，基于此与预设室内WiFi指纹库中的各WIFI指纹进行相似度匹配，找到满足相似度要求的至少一个WIFI指纹，作为候选指纹。
步骤S14：确定每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度；
本实施例中，每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物具体为与该候选WiFi指纹最匹配的建筑物。
举例来说，可从预设室内WiFi指纹库中查询候选WiFi指纹对应的候选建筑物及相应置信度列表，进而计算每一目标建筑物对应的联合置信度。例如，针对每一候选建筑物计算联合概率为用户提供每一目标建筑物对应的联合置信度，或，利用候选WiFi指纹辨识度为用户提供每一目标建筑物对应的联合置信度。其中，指纹辨识度是指，指纹间相似度随指纹间距离变化的程度。
步骤S15：将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。
本发明实施例提供的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法，通过将UE所在地的待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹，并将每一候选WIFI指纹对应的目标建筑物和对应的联合置信度发送到UE，以供UE定位到建筑物，解决目前网络定位在室内环境下定位精度不足的问题，实现建筑物级别的室内定位，提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户位置相关服务(LBS)质量。
下面通过一个具体实施例对本发明技术方案进行解释说明，以进一步体现本发明的有益效果。
假设用户a在室内通过UE请求打车服务，首先需要定位系统得到其所在位置即始发地，具体可以为某一建筑物，如某一大厦、购物中心、公园或大学等。
此时，用户设备UE会自动扫描所在位置，可连接的WiFi热点以及各WiFi热点对应的接收信号强度，得到WiFi热点列表，并将WiFi热点列表上传到定位系统，定位系统可通过获取到的UE的WiFi热点列表，确定UE所在位置的待定位WiFi指纹，通过将待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹。在实际应用中，可通过向量间距离比较算法或相似度匹配算法实现候选WiFi指纹的获取。具体地，定位系统根据UE所在位置的待定位WiFi指纹向量与预设室内WiFi指纹库中的各WIFI指纹向量进行向量之间的相似度匹配，查找到满足预设相似度要求的至少一个WIFI指纹，并将查找到的WIFI指纹作为候选WiFi指纹。然后，将每一候选WIFI指纹的目标建筑物和对应的联合置信度发送到UE，UE可根据目标建筑物以及对应的联合置信度选择其中的一个建筑物作为定位结果，并以此作为始发地发送打车请求，提高用户在室内发单叫车时，发送位置的准确性。
其中，向量间距离比较算法，用于衡量个体在空间上存在的距离，距离越远说明个体间的差异越大。例如，欧几里得距离(Euclidean Distance)、明可夫斯基距离(MinkowskiDistance)、马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance)等距离度量算法。相似度匹配算法，即计算个体间的相似程度，与距离度量相反，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，差异越大。例如，向量空间余弦相似度(Cosine Similarity)、皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient)以及Jaccard相似系数等相似度度量算法。
下面以向量空间余弦相似度算法为例进行具体说明。
余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。公式如下：
设待定位WiFi指纹向量A＝(A1,A2,...,An)，预设室内WiFi指纹库中的一个WIFI指纹向量B＝(B1,B2,...,Bn)。计算向量A和向量B的余弦，公式如下：
余弦值的范围在[-1,1]之间，余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，他们的方向越一致，也就是两个向量越相似，夹角等于0，即两个向量相等。在一个优选实施中，可将预设室内WiFi指纹库中对应余弦值大于0.8的WIFI指纹向量作为候选WiFi指纹。
在本发明的一个可选实施例中，定位系统还可从预设室内WiFi指纹库中查询每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物，进而基于这些候选WiFi指纹的建筑物确定UE所在地的实际建筑物。例如，UE所在地的实际建筑物可以为各候选WiFi指纹对应的目标建筑物的几何中心，或设定规则的加权中心点等，并以几何中心或加权中心点作为始发地发送打车请求，提高用户在室内发单叫车时，发送位置的准确性。
本发明实施例中，所述WiFi热点列表包括WiFi热点标识和对应的信号强度值。
图2是本公开另一种实施方式的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法的流程图。参照图2，所述室内定位方法包括以下步骤：
步骤S21：接收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括所述UE的WiFi热点列表。
步骤S22：根据所述WiFi热点列表中的WiFi热点标识和对应的信号强度值，确定所述UE当前处于室内位置还是室外位置，当确定所述UE当前处于室内位置时，执行步骤S23；
本发明实施例中，在确定UE所在地的待定位WIFI指纹前，还需要根据UE当前扫描到的WiFi热点列表，确定UE当前处于室内位置还是室外位置，当UE当前处于室内位置时，根据UE的WiFi热点列表确定UE所在地的待定位WIFI指纹，并继续执行后续步骤。
步骤S23：根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹。
步骤S24：将所述待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹。
步骤S25：确定每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度。
步骤S26：将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。
其中，步骤S23～S26与图1所示的实施方式的步骤S12～S15相同，在此不再赘述。
本发明实施例在确认UE当前处于室内位置时，根据UE的WiFi热点列表确定UE所在地的建筑物及其置信概率。解决目前网络定位在室内环境下定位精度不足的问题，提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户体验。
在本公开的一个可选实施例中，在上述任一实施例的基础上还包括预先建立所述WiFi指纹库的步骤，该步骤的具体实现流程如下：
A1：连续采集UE的GPS信息和WiFi热点列表，所述GPS信息为所述UE在室外所采集的，所述WiFi热点列表为在所述UE的GPS信息的间断点所采集的；
A2：将地图界面进行划分，得到多个网格区域，将所述地图界面中的建筑物标记在对应网格区域的中心；
A3：根据所述UE的GPS轨迹，将所述UE的GPS信息的间断点标记在所述网格区域的建筑物上；
A4：在所有采集记录中GPS信息的间断点一致的场景中，统计采集记录中WiFi热点列表中的WiFi热点出现在各网格区域的建筑物的次数，并根据统计结果生成每一热点的WiFi指纹，得到所述WiFi指纹库。
在一个具体实施例中，定位系统通过实时获取UE的WiFi列表及WiFi连接状态，实现WiFi指纹库的建模及定位，具体实现如下：
连续采集UE的GPS信息和WiFi环境，其中，WiFi环境包括可连接的WiFi热点以及各WiFi热点对应的接收信号强度。
将地图平面划分为网格，将各建筑物位置吸附在网格中心P0,P1,…Pn；根据UE的GPS轨迹，将GPS轨迹终点和起点吸附在上述网格中心(即建筑物上)；将所有session(连续采集)记录中终起点一致场景中，终起点间timestamp(时间片)所有扫描到过热点(A0,A1,…Am)统计对应不同网格中心P次数后规范化生成每个热点的指纹FPAi＝{p(PAi＝Pi)i＝0,…,q}，得到预设室内WiFi指纹库。
在本公开的一个可选实施例中，上述任一实施例中的确定每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度，进一步包括：确定所述待定位WiFi指纹相对每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物的联合概率，将所述联合概率作为相应建筑物的联合置信度。
在一个具体实施例中，通过对WiFi列表中所有热点Ai的指纹统计，计算对于每个建筑物Pi联合概率，即为当前每一候选WiFi指纹的目标建筑物对应的置信度。
在本公开的一个可选实施例中，上述任一实施例中的将每一目标建筑物和对应的置信度发送到所述UE，进一步包括以下附图中未示出的具体步骤：
B1：根据联合置信度对各个目标建筑物进行排序；
B2：根据排序结果，将联合置信度大于置信度阈值的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE。
本发明实施例，通过按照每一候选WIFI指纹的目标建筑物对应的置信度，对各个目标建筑物进行排序，优先向置信度大于置信度阈值的目标建筑物和对应的置信度发送给UE，进一步提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户体验。
在本公开的另一个可选实施例中，上述任一实施例中的将每一目标建筑物和对应的置信度发送到所述UE，进一步还可以包括以下附图中未示出的具体步骤：
B1’：根据联合置信度对各个目标位置进行排序；
B2’：按照联合置信度从大到小的顺序选取预设数量的目标建筑物，将选取的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE。
本发明实施例，通过按照每一候选WIFI指纹的目标建筑物对应的联合置信度，对各个目标建筑物进行排序，按照联合置信度从大到小的顺序选取预设数量的目标建筑物，将选取的目标建筑物和对应的联合置信度发送给UE，进一步提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户位置相关服务(LBS)质量。
此外，本发明实施例，UE可根据上一次定位的结果，及预先设定的跳转概率返回建筑物定位结果，并标识所述UE的定位结果，进而使得用户快速查找到UE的定位结果，提升用户体验。
对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本公开实施例所必须的。
图3是本公开一种实施方式的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位系统的结构框图。参照图3，所述基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位系统包括指纹接收单元301、指纹确定单元302、匹配单元303、建筑物确定单元304以及发送单元305，其中，接收单元301用于接收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括所述UE的WiFi热点列表；指纹确定单元302用于根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹；匹配单元303用于将所述指纹确定单元得到的待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹；建筑物确定单元304用于确定所述匹配单元匹配出的每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度；发送单元305，用于将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。
需要说明的是，WiFi指纹是指某些位置的WIFI信号状态集合。例如UE获得的各WiFi热点以及各WiFi热点对应的接收信号强度(Receive Signal Strength，RSS)。其中，本发明实施例中的待定位WiFi指纹是指UE所在地的WiFi信号状态集合。
本发明实施例提供的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位系统，匹配单元303通过将指纹确定单元302确定出的UE所在地的待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹，发送单元304将每一候选WIFI指纹的目标建筑物和对应的联合置信度发送给UE，以供UE定位到建筑物，解决目前网络定位在室内环境下定位精度不足的问题，实现建筑物级别的室内定位，提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户位置相关服务(LBS)质量。
本发明实施例中，WiFi热点列表包括WiFi热点标识和对应的信号强度值。
在本公开的一种可选实施例中，如图4所示，所述基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位系统包括接收单元401、判定单元402、指纹确定单元403、匹配单元404、建筑物确定单元405以及发送单元406，其中，接收单元401用于接收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括所述UE的WiFi热点列表；判定单元402用于根据所述WiFi热点列表中的WiFi热点标识和对应的信号强度值，确定所述UE当前处于室内位置还是室外位置；指纹确定单元403用于当所述判定单元402确定所述UE当前处于室内位置时，根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹；匹配单元404用于将所述指纹确定单元得到的待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹；建筑物确定单元405用于确定所述匹配单元匹配出的每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物，并计算每一建筑物的置信度；发送单元406，用于将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。
本发明实施例在判定单元402确认UE当前处于室内位置时，根据UE当前的WiFi热点列表确定UE所在地的建筑物与及其置信概率。解决目前网络定位在室内环境下定位精度不足的问题，提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户体验。
在本公开的一种可选实施例中，所述系统还包括附图中未示出的配置单元，该配置单元，用于预先建立所述WiFi指纹库。
进一步地，所述配置单元，包括采集模块、第一标记模块、第二标记模块和生成模块，其中，采集模块，用于连续采集UE的GPS信息和WiFi热点列表，所述GPS信息为所述UE在室外所采集的，所述WiFi热点列表为在所述UE的GPS信息的间断点所采集的；第一标记模块，用于将地图界面进行划分，得到多个网格区域，将所述地图界面中的建筑物标记在对应网格区域的中心；第二标记模块，用于根据所述UE的GPS轨迹，将所述UE的GPS信息的间断点标记在所述网格区域的建筑物上；生成模块，用于在所有采集记录中GPS信息的间断点一致的场景中，统计采集记录中WiFi热点列表中的WiFi热点出现在各网格区域的建筑物的次数，并根据统计结果生成每一热点的WiFi指纹，得到所述WiFi指纹库。
在本公开的一种可选实施例中，所述位置确定单元，具体用于确定所述待定位WiFi指纹相对每一候选WIFI指纹对应的目标建筑物的联合概率，将所述联合概率作为相应建筑物的联合置信度。
在本公开的一种可选实施例中，所述发送单元，具体用于根据联合置信度对各个目标建筑物进行排序；根据排序结果，将联合置信度大于置信度阈值的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，或，按照联合置信度从大到小的顺序选取预设数量的目标建筑物，将选取的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE。
对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
综上所述，根据上述本公开实施例提供的基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法及系统，通过将UE所在地的待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹，并将每一候选WIFI指纹对应的目标建筑物和对应的联合置信度发送到UE，以供UE定位到建筑物，解决目前网络定位在室内环境下定位精度不足的问题，实现建筑物级别的室内定位，提高了用户处于室内时定位的准确性和一致性，提升用户位置相关服务(LBS)质量。
本公开的实现和本文中提供的所有功能操作可以用数字电子电路、或者用计算机软件、固件或硬件，包括本说明书及其结构等同方案中所公开的结构、或者其中的一个或多个的组合来实现。本公开的实现可以实现为一个或多个计算机程序产品，即在计算机可读介质上编码的计算机程序指令的一个或多个模块，这些指令由数据处理装置来执行或者用以控制数据处理装置的操作。该计算机可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基片、存储器设备、影响机器可读传播信号的组合物或者其中的一个或多个的组合。术语“数据处理装置”涵盖用于处理数据的所有装置、设备和机器，包括例如可编程处理器、计算机或者多个处理器或计算机。除了硬件之外，该装置可以包括为所描述的计算机程序创建执行环境的代码，例如构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或者其中的一个或多个的组合的代码。
计算机程序(也称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)可以用任何形式的编程语言(包括编译语言或解释语言)来编写，并且计算机程序可以用任何形式来部署，包括作为独立程序或者作为模块、部件、子例程或者适合在计算环境中使用的其他单元。计算机程序并非必须对应于文件系统中的文件。程序可以存储在保持其他程序或数据(例如标记语言文档中所存储的一个或多个脚本)的文件的部分中，存储在专用于所描述的程序的单个文件中，或者存储在多个协同文件(例如存储一个或多个模块、子程序或者代码的部分的文件)中。计算机程序可以被部署成在一个计算机上来执行，或者在位于一个站点处或分布在多个站点处且通过通信网络互连的多个计算机上来执行。
本公开中所描述的过程和逻辑流可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程处理器来执行以通过操作输入数据并且生成输出来执行功能。该过程和逻辑流也可以由专用逻辑电路来执行，并且装置也可以实现为该专用逻辑电路，该专用逻辑电路例如为FPGA(现场可编程门阵列)或者ASIC(专用集成电路)。
适合执行计算机程序的处理器包括例如通用和专用微处理器二者、以及任何种类的数字计算机的任何一个或多个处理器。通常，处理器从只读存储器或者随机存取存储器或者二者接收指令和数据。计算机的元件可以包括用于执行指令的处理器以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括一个或多个海量
存储设备以便存储数据，或者该计算机在操作上耦合以从海量存储设备接收或向海量存储设备传送数据或者二者，该海量存储设备例如是磁盘、磁光盘或者光盘。然而，计算机不需要具有这样的设备。此外，计算机可以嵌入在另一设备中，该另一设备例如为移动电话、个人数字助理(PDA)、移动音频播放器、全球定位系统(GPS)接收器等。适合存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器设备，包括例如：半导体存储器设备，如EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，如内置硬盘或可移除盘；磁光盘；以及CD ROM和DVD-ROM盘。该处理器和存储器可以用专用逻辑电路来补充或者并入该专用逻辑电路中。
为了提供与用户的交互，本公开的实现可以在具有用于向用户显示信息的显示设备(例如CRT(阴极射线管)或LCD(液晶显示器)监视器)以及键盘和定点设备(例如鼠标或跟踪球，通过其用户可以向计算机提供输入)的计算机上来实现。也可以使用其他种类的设备来提供与用户的交互；例如，向用户提供的反馈可以是任何形式的感觉反馈，例如视觉反馈、听觉反馈或者触觉反馈；并且来自用户的输入可以以任何形式来接收，包括听觉、语音或触觉输入。
虽然本公开包括一些细节，然而不应当将这些细节理解为对本公开或者要求保护的内容的范围的限制，而是应当被理解为对本公开的示例实现的特征的描述。本公开中在单独实现的情境中描述的某些特征还可以与单个实现组合来提供。相反地，在单个实现的情境中描述的各个特征也可以分别在多个实现中来提供或者在任何合适的子组合中来提供。此外，虽然以上可以将特征描述为以某种组合来执行并且甚至初始就要求这样保护，然而在一些情况下可以从组合中去掉来自要求保护的组合的一个或多个特征，并且要求保护的组合可以涉及子组合或子组合的变化。
类似地，虽然在附图中按照特定顺序来描绘操作，然而这不应当被理解为要求这样的操作按照所示的特定顺序或者按照相继顺序来执行，或者要求所有图示操作都被执行，以实现期望的结果。在一些
境况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，以上描述的实现中的各种系统部件的分离不应当被理解为在所有实现中都要求这样的分离，而且应当理解，所描述的程序部件和系统通常可以在单个软件产品中集成在一起或者被封装成多个软件产品。
以上实施方式仅适于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (12)

1.一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位方法，其特征在于，所述方法包括：
接收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括所述UE的WiFi热点列表；
根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹；
将所述待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹；
确定每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度；
将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述WiFi热点列表包括WiFi热点标识和对应的信号强度值；
在所述根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹之前，所述方法还包括：
根据所述WiFi热点列表中的WiFi热点标识和对应的信号强度值，确定所述UE当前处于室内位置还是室外位置；
当确定所述UE当前处于室内位置时，执行所述根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹的步骤。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
预先建立所述WiFi指纹库。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预先建立所述WiFi指纹库包括：
连续采集UE的GPS信息和WiFi热点列表，所述GPS信息为所述UE在室外所采集的，所述WiFi热点列表为在所述UE的GPS信息的间断点所采集的；
将地图界面进行划分，得到多个网格区域，将所述地图界面中的建筑物标记在对应网格区域的中心；
根据所述UE的GPS轨迹，将所述UE的GPS信息的间断点标记在所述网格区域的建筑物上；
在所有采集记录中GPS信息的间断点一致的场景中，统计采集记录中WiFi热点列表中的WiFi热点出现在各网格区域的建筑物的次数，并根据统计结果生成每一热点的WiFi指纹，得到所述WiFi指纹库。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度，包括：
确定所述待定位WiFi指纹相对每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物的联合概率，将所述联合概率作为相应建筑物的联合置信度。
6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，包括：
根据联合置信度对各个目标建筑物进行排序；
根据排序结果，将联合置信度大于置信度阈值的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，或
按照联合置信度从大到小的顺序选取预设数量的目标建筑物，将选取的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE。
7.一种基于建筑物WiFi指纹的室内场景定位系统，其特征在于，所述系统包括：
接收单元，用于接收用户设备UE发送的定位请求，所述定位请求中包括所述UE的WiFi热点列表；
指纹确定单元，用于根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WiFi指纹；
匹配单元，用于将所述指纹确定单元得到的待定位WiFi指纹与预设室内WiFi指纹库进行匹配，以获取至少一个候选WiFi指纹；
建筑物确定单元，用于确定所述匹配单元匹配出的每一候选WiFi指纹对应的目标建筑物及相应置信度列表，并计算每一建筑物的联合置信度；
发送单元，用于将每一目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，以供所述UE定位到建筑物。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述WiFi热点列表包括WiFi热点标识和对应的信号强度值；
所述系统还包括：
判定单元，用于根据所述WiFi热点列表中的WiFi热点标识和对应的信号强度值，确定所述UE当前处于室内位置还是室外位置；
所述指纹确定单元，具体用于当所述判定单元确定所述UE当前处于室内位置时，执行所述根据所述WiFi热点列表确定所述UE所在地的待定位WIFI指纹的操作。
9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
配置单元，用于预先建立所述WiFi指纹库。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述配置单元，包括：
采集模块，用于连续采集UE的GPS信息和WiFi热点列表，所述GPS信息为所述UE在室外所采集的，所述WiFi热点列表为在所述UE的GPS信息的间断点所采集的；
第一标记模块，用于将地图界面进行划分，得到多个网格区域，将所述地图界面中的建筑物标记在对应网格区域的中心；
第二标记模块，用于根据所述UE的GPS轨迹，将所述UE的GPS信息的间断点标记在所述网格区域的建筑物上；
生成模块，用于在所有采集记录中GPS信息的间断点一致的场景中，统计采集记录中WiFi热点列表中的WiFi热点出现在各网格区域的建筑物的次数，并根据统计结果生成每一热点的WiFi指纹，得到所述WiFi指纹库。
11.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述位置确定单元，具体用于确定所述待定位WiFi指纹相对每一候选WIFI指纹对应的目标建筑物的联合概率，将所述联合概率作为相应建筑物的联合置信度。
12.如权利要求7-11任一项所述的系统，其特征在于，所述发送单元，具体用于根据联合置信度对各个目标建筑物进行排序；根据排序结果，将联合置信度大于置信度阈值的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE，或，按联合照置信度从大到小的顺序选取预设数量的目标建筑物，将选取的目标建筑物和对应的联合置信度发送到所述UE。
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