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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于区域Ap最优组合的高精度定位方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119155793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411623749.1，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于区域Ap最优组合的高精度定位方法及系统是由宋小凡;张治中;葛朴;谢亚琴;刘利兰设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区域Ap最优组合的高精度定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于区域Ap最优组合的高精度定位方法及系统，先确定目标区域的外切最小矩形区域，记为最大划分区，在离线阶段，每个有效Ap周期性地接收所有Rp的RSSI，对接收到的RSSI数据采用X分数去离群点法进行预处理构成总离线指纹数据库；选定每个子指纹数据库包含的Ap数量，从总离线指纹数据库中提取子指纹数据库，利用MAGS算法对最大划分区进行区域划分，通过RAC算法确定各划分子区域的最佳Ap组，从而完成划分子区域的定位。本发明减少了不必要的Ap部署，增强了对于环境变化的鲁棒性，在提升定位精度的同时，大大减少了时间、人力、物力上的开支。

本发明授权一种基于区域Ap最优组合的高精度定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区域Ap最优组合的高精度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）确定目标区域的外切最小矩形区域，并记为最大划分区，最大划分区中可检测到的信号发射装置Ap共N个；（2）在离线阶段，每个Ap周期性地接收所有参考点Rp的接收信号的强度指示RSSI，对接收到的RSSI数据进行预处理构成总离线指纹数据库；采用X分数去离群点法对接收到的RSSI数据进行预处理：（21）在离线阶段，每个Rp以固定时间间隔对最大划分区中可检测到的N个Ap处发出的RSSI进行采样，以m+2次采样为一个采样周期，采集若干个周期的数据，m为正整数；（22）对于其中一个周期n，先计算第i个Rp在周期n中每次采样RSSI数据的均值，再利用均值计算第i个Rp在周期n中RSSI数据的离散程度值，利用均值和离散程度值计算第i个Rp在周期n中每次采样的X分数，将周期n中每个Ap下的m+2个数据中X分数最低的两个数据剔除，将剩下的m个数据取均值，完成预处理；（23）重复步骤（22），得到所有Rp预处理后的RSSI数据，构成总离线指纹数据库；所述离散程度值的计算公式为： ，式中：表示第i个Rp在周期n中采集的第h个Ap的RSSI数据的离散程度值；表示第i个Rp在周期n中采集到的第h个Ap在第k次采样处的RSSI数据，表示第i个Rp在周期n中采集到的第h个Ap的RSSI数据的均值；m+2为一个周期内的采样次数；所述X分数的计算公式为： ，式中：为第i个Rp在周期n中采集到的第h个Ap在第k次采样处的RSSI数据的X分数，表示第i个Rp在周期n中采集到的第h个Ap在第k次采样处的RSSI数据，表示第i个Rp在周期n中采集到的第h个Ap的RSSI数据的均值，表示第i个Rp在周期n中采集的第h个Ap的RSSI数据的离散程度值；（3）选定每个子指纹数据库包含的Ap数量，从步骤（2）得到的总离线指纹数据库中提取子指纹数据库，Ap数量范围为3个至N个；（4）在离线阶段，利用MAGS算法对最大划分区进行区域划分，通过RAC算法确定各划分子区域下的若干个最佳Ap的组合，记为最佳Ap组，得到若干个划分子区域及每个划分子区域对应的最佳Ap组合，提取最佳Ap组合对应的子指纹数据库，通过Weightedk-NearestNeighbors定位算法完成所有划分子区域的定位；MAGS算法具体为：（41）根据最大划分区的面积，将所有Rp均匀分布排列，并将最大的单Rp外接圆面积设置为最小定位划分区，将最大划分区沿对角线划分为4个三角形的划分子区域；（42）通过RAC算法确定各划分子区域下的3个最佳Ap的组合，记为最佳Ap组，使用最佳Ap组所对应的子指纹数据库对划分子区域进行定位，定位精度达到设置阈值的划分子区域不再进行进一步的区域划分，记录下该划分子区域及对应的最佳Ap组合，提取相应的子指纹数据库，通过Weightedk-NearestNeighbors定位算法完成该划分子区域的定位；将定位精度未达到设定阈值的划分子区域进一步划分为4个等面积的三角形划分子区域；（43）重复步骤（42），直至定位精度达到设定阈值，记录下划分子区域及对应的最佳Ap组合，提取相应的子指纹数据库，通过Weightedk-NearestNeighbors定位算法完成该划分子区域的定位，或者最终得到的划分子区域达到最小定位划分区仍无法达到定位精度设定阈值；（44）对于通过划分无法达到定位精度设定阈值的划分子区域，增加最佳Ap组中的Ap数量，重复步骤（42）和步骤（43），直至定位Ap组中包含N个Ap且最终得到的划分子区域达到最小定位划分区，记录下定位精度达到设定阈值的划分子区域及对应的最佳Ap组合，提取相应的子指纹数据库，通过Weightedk-NearestNeighbors定位算法完成该划分子区域的定位；所述RAC算法具体为：对于1个划分子区域，求出所有Ap对应的稳定度指标ST和所有Ap对应的信息量指标IH，进而求出所有Ap对应的可靠度指标RAC： ，式中：RAC为可靠度指标，ST为稳定度指标，IH为信息量指标；当需要划分子区域内的k个最佳Ap的组合时，则从所有Ap中选出可靠度指标RAC最大的k个Ap作为最佳Ap组；所述稳定度指标ST计算公式为： ， ，式中：为划分子区域m上第s个Ap的稳定度指标ST，为Rp的总数量，为loc算子，表示将后续数组从小到大排序，选择其中第z个元素的值，若z非整数，取相近的两个整数序数对应的元素和的一半，X为第X个采样周期，为划分子区域m中第i个Rp处第n个采样周期第s个Ap的RSSI数据；所述信息量指标IH公式为： ，式中：表示划分子区域m中第s个Ap的信息量值，为划分子区域m中第k个Rp处第s个Ap的RSSI数据在X个采样周期上的均值，为划分子区域m中第l个Rp处第s个Ap的RSSI数据在X个采样周期上的均值，为Rp的总数量。

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