基于蓝牙的室内定位方法、装置及相关设备与流程

1.本发明实施例涉及定位技术领域，尤其涉及一种基于蓝牙的室内定位方法、装置及相关设备。


背景技术：

2.目前室内定位技术发展迅速，市场的需求也越来越强烈。其中常见的室内定位技术主要包括移动通讯基站、蓝牙、wifi等等。其中蓝牙是一种应用最为广泛、生态最为庞大的近距离无线连接技术，并且以其开发的室内定位方式由于成本低、易于集成等原因，最具应用前景。目前对于蓝牙的定位方法受限于距离和信号衰减关系难以精确确认，且由于信号波动较大，难以获得精确解，因此出现了蓝牙室内定位准确度不高的问题。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供一种基于蓝牙的室内定位方法、装置及相关设备，以解决蓝牙室内定位准确度不高的问题。
4.为解决上述问题，本发明是这样实现的：
5.第一方面，本发明实施例提供了一种基于蓝牙的室内定位方法，应用于通信设备，所述方法包括：
6.接收目标范围内的当前蓝牙信号；
7.基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；
8.根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。
9.可选的，所述接收目标范围内的当前蓝牙信号，包括：
10.接收多个信标观测量发送的多个蓝牙信号；
11.根据所述多个蓝牙信号的信号强度对所述多个蓝牙信号进行筛选，将信号强度满足预设条件的蓝牙信号确定为所述当前蓝牙信号。
12.可选的，所述根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果，包括：
13.利用所述滤波增益对卡尔曼滤波模型进行调整，获得调整后的卡尔曼滤波模型；
14.将所述当前蓝牙信号输入至调整后的卡尔曼滤波模型，确定所述通信设备的定位结果。
15.可选的，所述卡尔曼滤波模型包括误差方差阵预测模块，所述误差方差阵预测模块用于根据过程噪声计算误差方差阵，所述过程噪声的确定过程包括：
16.获取室内目标对象的运动状态；
17.根据所述运动状态和预设采样间隔确定所述目标对象的运动速度；
18.根据所述运动速度和所述预设采样间隔计算过程噪声。
19.可选的，所述基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所
述当前蓝牙信号的滤波增益，包括：
20.根据所述当前蓝牙信号获取目标范围内的第一量测噪声和第二量测噪声；
21.根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声；
22.基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益。
23.可选的，所述基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益之后，所述方法还包括：
24.根据所述滤波增益获取多个新息变量，所述多个新息变量用于指示所述当前蓝牙信号的衰减量；
25.对所述多个新息变量的均值进行求迹计算，获得判断变量；
26.当所述判断变量小于预设阈值时，则指示滤波增益异常且所述量测噪声需要进行纠正。
27.可选的，所述根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声之后，所述方法还包括：
28.对所述量测噪声进行求迹，获取调整后的量测噪声；
29.获取目标范围内的观测噪声，并将所述观测噪声与所述调整后的量测噪声进行比值计算，获得比值结果，若所述比值结果超过预设信号，则指示所述量测噪声需要进行纠正。
30.第二方面，本发明实施例还提供一种基于蓝牙的室内定位装置，包括：
31.信号接收模块，用于接收目标范围内的当前蓝牙信号；
32.增益确定模块，用于基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；
33.定位确定模块，用于根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。
34.第三方面，本发明实施例还提供一种通信设备，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。
35.第四方面，本发明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。
36.在本发明实施例中，提供一种基于蓝牙的室内定位方法、装置及相关设备，应用于通信设备，所述方法包括：接收目标范围内的当前蓝牙信号；基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。本发明实施例通过获取目标范围的蓝牙信号，并通过蓝牙信号和历史蓝牙信号来确定当前蓝牙信号的滤波增益，从而通过蓝牙信号和滤波增益来确定通讯设备的定位结果，实现了降低噪声干扰，并且提升了定位的稳定性和精确度。
附图说明
37.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需
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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
38.图1是本发明实施例提供的基于蓝牙的室内定位方法的方法流程图；
39.图2是本发明实施例提供的基于蓝牙的室内定位装置的结构示意图；
40.图3是本发明实施例提供的通信设备的结构示意图。
具体实施方式
41.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
42.本发明实施例中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，本技术中使用“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，例如a和/或b和/或c，表示包含单独a，单独b，单独c，以及a和b都存在，b和c都存在，a和c都存在，以及a、b和c都存在的7种情况。
43.参见图1，图1是本发明实施例提供的基于蓝牙的室内定位方法的流程示意图。图1所示的基于蓝牙的室内定位方法应用于通信设备，所述方法包括：
44.步骤101、接收目标范围内的当前蓝牙信号。
45.在本实施例中，目标范围内为室内，一般地例如房间内部或者某建筑内部，当前蓝牙信号由目标范围内的多个能生成蓝牙信号的设备生成或者其他外部信号，具体地，可以在室内布置多个能够发送蓝牙信标的设备，从而实现对通信设备的定位。示例性的，通信设备可以为移动终端、计算机等等，在本实施例中不做具体限定。可选的，所述接收目标范围内的当前蓝牙信号，包括：接收多个信标观测量发送的多个蓝牙信号；根据所述多个蓝牙信号的信号强度对所述多个蓝牙信号进行筛选，将信号强度满足预设条件的蓝牙信号确定为所述当前蓝牙信号。具体地，通信设备在布设的蓝牙信标范围之内能收到多个蓝牙信标的数据，还包括很多其他蓝牙设备的数据。在移动端接收到各类蓝牙接收信号的强度指示(received signal strength indicator，rssi)数据之后，先将不是布设的信标的观测量排除，剩余的全是已经布设的信标观测量。在已经布设的信标观测量中，选取rssi信号强度最大的n个，进入下一步的滤波过程，其中，n优选为4个，在一种可能的情况中，如果接收到的信标数量小于三个则直接进行信标位置的均值输出即可。
46.步骤102、基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益。
47.在本实施例中，通过获取目标范围内的历史蓝牙信号和已获取到的当前蓝牙信号来计算滤波增益，通过滤波增益可以是实现降低蓝牙信号中的噪声干扰，提升了定位的稳定性和精确度。具体地，历史蓝牙信号可以是之前目标范围内的定位信号，例如之前在目标
范围内利用通信设备进行的定位记录。
48.步骤103、根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。
49.在本实施例中，通过滤波增益和当前的蓝牙信号进行计算，从而确定通信设备的定位结果，具体地，可以通过卡尔曼滤波模型等计算模型进行定位计算，获取定位结果。
50.本发明提供一种基于蓝牙的室内定位方法，包括：接收目标范围内的当前蓝牙信号；基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。本发明实施例通过获取目标范围的蓝牙信号，并通过蓝牙信号和历史蓝牙信号来确定当前蓝牙信号的滤波增益，从而通过蓝牙信号和滤波增益来确定通讯设备的定位结果，实现了降低噪声干扰，并且提升了定位的稳定性和精确度。
51.在另一个实施例中，所述根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果，包括：
52.利用所述滤波增益对卡尔曼滤波模型进行调整，获得调整后的卡尔曼滤波模型；
53.将所述当前蓝牙信号输入至调整后的卡尔曼滤波模型，确定所述通信设备的定位结果。
54.在本实施例中，使用基础框架为sage-husa卡尔曼滤波，其中包括了状态预测模块：块：为当前状态。其中，状态参数x的确定包括：x＝[x y]。x和y分别代表横坐标和纵坐标，可以是相对坐标系，也可以是绝对坐标系的坐标。还包括了误差方差阵预测模块：其中状态转移矩阵由于室内均为低速运行载体，故使用匀速模型即可，p为方差阵，r为噪声阵。还包括了滤波增益模块：0《b《1(0.95～0.99)，0《b《1(0.95～0.99)，0《b《1(0.95～0.99)，其中z为观测量新息，h为观测矩阵q为过程噪声。还包括误差方差阵估计模块：还包括状态估计模块：在上述框架中，通过在基础的卡尔曼滤波之上增加了滤波增益的模块，通过遗忘因子d_(k+1)的存在，从而使得量测噪声r具备了一定的自适应能力，提升了滤波整体的容错性。那么在给出了初始状态x^_0、初始方差阵(p_0)^以及初始噪声阵q_0、r_0以后，利用以上步骤就可以实时得出当前时刻的最优估计值，也就是卡尔曼滤波各个状态参量根据当前观测量由最小误差方差控制而得到的最优估计结果。
[0055]
具体地，其中，信标采集的直接观测量为rssi，需要通过常用的对数转换公式将其转换成距离，常用的方法是根据无线电在介质中衰减的模型计算而来，其中最常用的是对
数传播模型，具体为：数传播模型，具体为：其中rssi1是设备端实时接收到的蓝牙信标1的信号强度；rssi0为d0处的接收信号强度，d0为标准距离一般取1米，一般可以提前测得；n为信号传播的环境系数，一般取值[2,3]，这里取2.4。dis1就信标到的距离；δ是一个均值为0，方差为σ的高斯随机变量。那么根据上式就可以求得相应的距离，对应的观测量新息为：z＝[dis
1 dis
2 dis
3 dis4]，其中分别表示当前采集的4个信标的距离信息。具体地，观测矩阵h中距离与坐标之间的关系为：进一步地：其中[x
b1 y
b1
]为对应接收到的第一个蓝牙信标的位置，由布设蓝牙时测量而得。[x y]为待求取的移动端位置。[x
0 y0]为设备的初始位置，在第一次计算的时刻可以由接收到的蓝牙信标质心给出，后续计算的时刻可以由前一次计算结果给出。那么上式可写为：要进行卡尔曼滤波解算，需要对上式的二维方程求取雅克比矩阵，对上式分别求偏导可得：
[0056]
则观测矩阵h即上式构成，记为：
[0057]
进一步的，所述卡尔曼滤波模型包括误差方差阵预测模块，所述误差方差阵预测模块用于根据过程噪声计算误差方差阵，所述过程噪声的确定过程包括：
[0058]
获取室内目标对象的运动状态；
[0059]
根据所述运动状态和预设采样间隔确定所述目标对象的运动速度；
[0060]
根据所述运动速度和所述预设采样间隔计算过程噪声。
[0061]
在本实施例中，过程噪声由于室内运动状态，基本是以人体为模型，那么状态噪声δ
x
、δy由人体步行速度来确定其噪声范围，这里采样间隔为δt，δ
x
、δy可以设置为2～4(m/s)之间的常数即可。
[0062]
可选的，所述基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益，包括：
[0063]
根据所述当前蓝牙信号获取目标范围内的第一量测噪声和第二量测噪声；
[0064]
根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声；
[0065]
基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益。
[0066]
在本实施例中，量测噪声的初值由于无线信号衰减的传播特性，距离越近其反映在距离上的精度越高，所以量测噪声ε
x
、εy可以由蓝牙信标布设的间隔来确
定其噪声范围，为了确保滤波不发散，可以将初值r0取得偏大一些，这里采用由蓝牙布设间隔直接确定的方式。例如蓝牙信标间隔10米，则ε
x
＝εy＝10。
[0067]
可选的，所述基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益之后，所述方法还包括：
[0068]
根据所述滤波增益获取多个新息变量，所述多个新息变量用于指示所述当前蓝牙信号的衰减量；
[0069]
对所述多个新息变量的均值进行求迹计算，获得判断变量；
[0070]
当所述判断变量小于预设阈值时，则指示滤波增益异常且所述量测噪声需要进行纠正。
[0071]
在本实施例中，通过滤波增益模块中获取到新息变量v
k+1
并作为判断依据，具体地，通过来进行判断，其中γ取一个大于1的常数，这里取1.2。tr()为求迹运算，e[]为均值计算。当满足上式时认为滤波状态异常，r需要重置纠正为r0，需要注意的是当滤波异常的话，会导致滤波发散，纠正的过程不需要重新计算。
[0072]
进一步的，所述根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声之后，所述方法还包括：
[0073]
对所述量测噪声进行求迹，获取调整后的量测噪声；
[0074]
获取目标范围内的观测噪声，并将所述观测噪声与所述调整后的量测噪声进行比值计算，获得比值结果，若所述比值结果超过预设信号，则指示所述量测噪声需要进行纠正。
[0075]
在本实施例中，通过统计一定区间内各个信标实时的观测噪声与滤波模型的量测噪声来判断模型失真的情况，首先构建观测噪声：由当前计算出来的位置构建的“真实距离”由对数公式计算出来的“观测距离”即上述公式中的各项数值，重写为z＝[dis
1_obsv dis
2_obsv dis
3_obsv dis
4_obsv
]，当满足通过新息变量作为判断条件的情况下，两者相减构成观测噪声：r
real_n
＝[dis
1_obsv-dis
1_real dis
1_obsv-dis
1_real
…
dis
4_obsv-dis
4_real
]求取均值，即为观测噪声：对滤波中实时的量测噪声求迹，记为：r
now
＝tr[r]，那么当两者相差较大时，认为量测噪声异常，这里系数取2，当满足下式时r需要重置纠正为r0。需要注意的是，该公式中系数可以根据实际情况进行调整，如果方案的测量误差较大则r误差较大，可适当增大这个系数例如取2～3。如果方案的测量误差较小可适当减小这个系数，例如取1.5～2。
[0076]
本发明提供一种基于蓝牙的室内定位方法，包括：接收目标范围内的当前蓝牙信号；基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。本发明实施例通过获取目标范围的蓝牙信号，并通过蓝牙信号和历史蓝牙信号来确定当前蓝牙信号的滤波增益，从而通过蓝牙信号和滤波增益来确定通讯设备的定位结果，实现了降低噪声干扰，并且提升了定位的稳定性和精确度。
[0077]
参见图2，图2是本发明实施例提供的基于蓝牙的室内定位装置的结构图。如图2所示，基于蓝牙的室内定位装置200包括：
[0078]
信号接收模块210，用于接收目标范围内的当前蓝牙信号；
[0079]
增益确定模块220，用于基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；
[0080]
定位确定模块230，用于根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。
[0081]
可选的，所述信号接收模块210，包括：
[0082]
信号接收子单元，用于接收多个信标观测量发送的多个蓝牙信号；
[0083]
信号筛选子单元，用于根据所述多个蓝牙信号的信号强度对所述多个蓝牙信号进行筛选，将信号强度满足预设条件的蓝牙信号确定为所述当前蓝牙信号。
[0084]
可选的，所述增益确定模块220，包括：
[0085]
模型调整子模块，用于利用所述滤波增益对卡尔曼滤波模型进行调整，获得调整后的卡尔曼滤波模型；
[0086]
信号输入子模块，用于将所述当前蓝牙信号输入至调整后的卡尔曼滤波模型，确定所述通信设备的定位结果。
[0087]
可选的，所述卡尔曼滤波模型包括误差方差阵预测模块，所述误差方差阵预测模块用于根据过程噪声计算误差方差阵，所述过程噪声的确定过程包括：
[0088]
运动获取子模块，用于获取室内目标对象的运动状态；
[0089]
确定子模块，用于根据所述运动状态和预设采样间隔确定所述目标对象的运动速度；
[0090]
计算子模块，用于根据所述运动速度和所述预设采样间隔计算过程噪声。
[0091]
可选的，所述基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益，包括：
[0092]
噪声获取子模块，用于根据所述当前蓝牙信号获取目标范围内的第一量测噪声和第二量测噪声；
[0093]
噪声确定子模块，用于根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声；
[0094]
增益确定子模块，用于基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益。
[0095]
可选的，所述基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益之后，所述方法还包括：
[0096]
变量获取子模块，用于根据所述滤波增益获取多个新息变量，所述多个新息变量用于指示所述当前蓝牙信号的衰减量；
[0097]
变量计算子模块，用于对所述多个新息变量的均值进行求迹计算，获得判断变量；
[0098]
纠正子模块，用于当所述判断变量小于预设阈值时，则指示滤波增益异常且所述量测噪声需要进行纠正。
[0099]
可选的，所述根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声之后，所述方法还包括：
[0100]
噪声求迹子模块，用于对所述量测噪声进行求迹，获取调整后的量测噪声；
[0101]
噪声获取子模块，用于获取目标范围内的观测噪声，并将所述观测噪声与所述调整后的量测噪声进行比值计算，获得比值结果，若所述比值结果超过预设信号，则指示所述
量测噪声需要进行纠正。
[0102]
本发明提供一种基于蓝牙的室内定位装置，包括：信号接收模块，用于接收目标范围内的当前蓝牙信号；增益确定模块，用于基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；定位确定模块，用于根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。本发明实施例通过获取目标范围的蓝牙信号，并通过蓝牙信号和历史蓝牙信号来确定当前蓝牙信号的滤波增益，从而通过蓝牙信号和滤波增益来确定通讯设备的定位结果，实现了降低噪声干扰，并且提升了定位的稳定性和精确度。
[0103]
本发明实施例还提供一种通信设备。请参见图3，通信设备可以包括处理器301、存储器302及存储在存储器302上并可在处理器301上运行的程序3021。
[0104]
在通信设备为终端的情况下，程序3021被处理器301执行时可实现图1对应的方法实施例中的步骤：
[0105]
接收目标范围内的当前蓝牙信号；
[0106]
基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；
[0107]
根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。
[0108]
可选的，所述接收目标范围内的当前蓝牙信号，包括：
[0109]
接收多个信标观测量发送的多个蓝牙信号；
[0110]
根据所述多个蓝牙信号的信号强度对所述多个蓝牙信号进行筛选，将信号强度满足预设条件的蓝牙信号确定为所述当前蓝牙信号。
[0111]
可选的，所述根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果，包括：
[0112]
利用所述滤波增益对卡尔曼滤波模型进行调整，获得调整后的卡尔曼滤波模型；
[0113]
将所述当前蓝牙信号输入至调整后的卡尔曼滤波模型，确定所述通信设备的定位结果。
[0114]
可选的，所述卡尔曼滤波模型包括误差方差阵预测模块，所述误差方差阵预测模块用于根据过程噪声计算误差方差阵，所述过程噪声的确定过程包括：
[0115]
获取室内目标对象的运动状态；
[0116]
根据所述运动状态和预设采样间隔确定所述目标对象的运动速度；
[0117]
根据所述运动速度和所述预设采样间隔计算过程噪声。
[0118]
可选的，所述基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益，包括：
[0119]
根据所述当前蓝牙信号获取目标范围内的第一量测噪声和第二量测噪声；
[0120]
根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声；
[0121]
基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益。
[0122]
可选的，所述基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益之后，所述方法还包括：
[0123]
根据所述滤波增益获取多个新息变量，所述多个新息变量用于指示所述当前蓝牙
信号的衰减量；
[0124]
对所述多个新息变量的均值进行求迹计算，获得判断变量；
[0125]
当所述判断变量小于预设阈值时，则指示滤波增益异常且所述量测噪声需要进行纠正。
[0126]
可选的，所述根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声之后，所述方法还包括：
[0127]
对所述量测噪声进行求迹，获取调整后的量测噪声；
[0128]
获取目标范围内的观测噪声，并将所述观测噪声与所述调整后的量测噪声进行比值计算，获得比值结果，若所述比值结果超过预设信号，则指示所述量测噪声需要进行纠正。
[0129]
本发明实施例通过获取目标范围的蓝牙信号，并通过蓝牙信号和历史蓝牙信号来确定当前蓝牙信号的滤波增益，从而通过蓝牙信号和滤波增益来确定通讯设备的定位结果，实现了降低噪声干扰，并且提升了定位的稳定性和精确度。
[0130]
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。本发明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步骤：
[0131]
接收目标范围内的当前蓝牙信号；
[0132]
基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；
[0133]
根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。
[0134]
可选的，所述接收目标范围内的当前蓝牙信号，包括：
[0135]
接收多个信标观测量发送的多个蓝牙信号；
[0136]
根据所述多个蓝牙信号的信号强度对所述多个蓝牙信号进行筛选，将信号强度满足预设条件的蓝牙信号确定为所述当前蓝牙信号。
[0137]
可选的，所述根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果，包括：
[0138]
利用所述滤波增益对卡尔曼滤波模型进行调整，获得调整后的卡尔曼滤波模型；
[0139]
将所述当前蓝牙信号输入至调整后的卡尔曼滤波模型，确定所述通信设备的定位结果。
[0140]
可选的，所述卡尔曼滤波模型包括误差方差阵预测模块，所述误差方差阵预测模块用于根据过程噪声计算误差方差阵，所述过程噪声的确定过程包括：
[0141]
获取室内目标对象的运动状态；
[0142]
根据所述运动状态和预设采样间隔确定所述目标对象的运动速度；
[0143]
根据所述运动速度和所述预设采样间隔计算过程噪声。
[0144]
可选的，所述基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益，包括：
[0145]
根据所述当前蓝牙信号获取目标范围内的第一量测噪声和第二量测噪声；
[0146]
根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声；
[0147]
基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益。
[0148]
可选的，所述基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益之后，所述方法还包括：
[0149]
根据所述滤波增益获取多个新息变量，所述多个新息变量用于指示所述当前蓝牙信号的衰减量；
[0150]
对所述多个新息变量的均值进行求迹计算，获得判断变量；
[0151]
当所述判断变量小于预设阈值时，则指示滤波增益异常且所述量测噪声需要进行纠正。
[0152]
可选的，所述根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声之后，所述方法还包括：
[0153]
对所述量测噪声进行求迹，获取调整后的量测噪声；
[0154]
获取目标范围内的观测噪声，并将所述观测噪声与所述调整后的量测噪声进行比值计算，获得比值结果，若所述比值结果超过预设信号，则指示所述量测噪声需要进行纠正。
[0155]
本发明实施例通过获取目标范围的蓝牙信号，并通过蓝牙信号和历史蓝牙信号来确定当前蓝牙信号的滤波增益，从而通过蓝牙信号和滤波增益来确定通讯设备的定位结果，实现了降低噪声干扰，并且提升了定位的稳定性和精确度。
[0156]
本技术实施例的计算机可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0157]
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0158]
存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0159]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远
程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网(lan)或广域网(wan)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0160]
以上所述是本发明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，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于蓝牙的室内定位方法，应用于通信设备，其特征在于，所述方法包括：接收目标范围内的当前蓝牙信号；基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述接收目标范围内的当前蓝牙信号，包括：接收多个信标观测量发送的多个蓝牙信号；根据所述多个蓝牙信号的信号强度对所述多个蓝牙信号进行筛选，将信号强度满足预设条件的蓝牙信号确定为所述当前蓝牙信号。3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果，包括：利用所述滤波增益对卡尔曼滤波模型进行调整，获得调整后的卡尔曼滤波模型；将所述当前蓝牙信号输入至调整后的卡尔曼滤波模型，确定所述通信设备的定位结果。4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波模型包括误差方差阵预测模块，所述误差方差阵预测模块用于根据过程噪声计算误差方差阵，所述过程噪声的确定过程包括：获取室内目标对象的运动状态；根据所述运动状态和预设采样间隔确定所述目标对象的运动速度；根据所述运动速度和所述预设采样间隔计算过程噪声。5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益，包括：根据所述当前蓝牙信号获取目标范围内的第一量测噪声和第二量测噪声；根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声；基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益。6.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于，所述基于所述量测噪声、所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号确定所述当前蓝牙信号的滤波增益之后，所述方法还包括：根据所述滤波增益获取多个新息变量，所述多个新息变量用于指示所述当前蓝牙信号的衰减量；对所述多个新息变量的均值进行求迹计算，获得判断变量；当所述判断变量小于预设阈值时，则指示滤波增益异常且所述量测噪声需要进行纠正。7.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一量测噪声和第二量测噪声确定量测噪声之后，所述方法还包括：对所述量测噪声进行求迹，获取调整后的量测噪声；获取目标范围内的观测噪声，并将所述观测噪声与所述调整后的量测噪声进行比值计
算，获得比值结果，若所述比值结果超过预设信号，则指示所述量测噪声需要进行纠正。8.一种基于蓝牙的室内定位装置，其特征在于，包括：信号接收模块，用于接收目标范围内的当前蓝牙信号；增益确定模块，用于基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；定位确定模块，用于根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。9.一种通信设备，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权利要求1至7中任一项所述的基于蓝牙的室内定位方法中的步骤。10.一种可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于蓝牙的室内定位方法中的步骤。

技术总结
本发明提供一种基于蓝牙的室内定位方法、装置及相关设备，应用于通信设备，所述方法包括：接收目标范围内的当前蓝牙信号；基于所述当前蓝牙信号和所述目标范围内的历史蓝牙信号，确定所述当前蓝牙信号的滤波增益；根据所述滤波增益和所述当前蓝牙信号，确定所述通信设备的定位结果。本发明实施例通过获取目标范围的蓝牙信号，并通过蓝牙信号和历史蓝牙信号来确定当前蓝牙信号的滤波增益，从而通过蓝牙信号和滤波增益来确定通讯设备的定位结果，实现了降低噪声干扰，并且提升了定位的稳定性和精确度。精确度。精确度。


技术研发人员：严镭 张英辉 李蒙 胡松 吴昊
受保护的技术使用者：中国移动通信集团有限公司
技术研发日：2022.03.14
技术公布日：2023/9/23