一种室内定位方法、装置、设备及计算机存储介质

技术领域

本发明属于定位领域，尤其涉及一种室内定位方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着城市经济、文化发展和人口的快速增长，各类物联网技术的出现对大众生活和行业发展带来了改变，人们对室内定位的需求也越来越高。但由于室内环境屏蔽卫星信号，使得常见的卫星导航定位技术无法在室内环境中使用，常见的卫星系统例如：全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、北斗系统等。

目前，室内定位的方法经常使用无线网络指纹技术融合多传感器的方案进行定位。但是由于无线路由器发射的信号强度与距离的关系复杂化，难以用函数拟合两者关系，无线信号强度存在自身不稳定性问题，因此，根据现有WI-FI指纹定位方案得到位置信息常常不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种室内定位方法、装置、设备及计算机存储介质，能够提高室内定位的准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种室内定位方法，方法应用于定位服务器，方法包括：

接收定位终端的定位请求信息，定位请求信息包括第一信号强度序列，其中，第一信号强度序列包括多个接入点的信号强度值；

从预设指纹数据库中获取多个接入点所在的区域内对应多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列，其中，第二信号强度序列包括多个接入点在第一预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值；

确定多个接入点所在区域的信号强度比值；

根据第一信号强度序列、每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息。

在第一方面的一些可实现方式中，确定多个接入点所在区域的信号强度比值，包括：

根据每个接入点在第一预设采样周期内的多个采样时刻的信号强度值，确定每个接入点的信号强度均值；

确定大于或等于预设信号强度阈值的第一信号强度均值和小于预设信号强度阈值的第二信号强度均值；

根据第一信号强度均值、第二信号强度均值和接入点的数量，确定信号强度比值。

在第一方面的一些可实现方式中，根据第一信号强度序列、每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息，包括：

获取每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列与第一信号强度序列的欧氏距离，得到对应每个第一采样点第一欧氏距离集合；

根据至少一个第一欧氏距离集合和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息。

在第一方面的一些可实现方式中，当信号强度比值在第一预设信号强度比值范围时，计算定位终端的位置信息，包括：

从多个第一欧氏距离集合的欧氏距离中确定前M个最小的欧氏距离对应的第三信号强度序列，其中，M为正整数；

根据预设的误差剔除算法，剔除第一信号强度序列中的干扰信号强度值，得到第四信号强度序列，以及分别剔除M个第三信号强度序列中的干扰信号强度值，对应得到M个第五信号强度序列；

根据第四信号强度序列、每个第五信号序列和预设指纹匹配算法，进行定位解算，当解算得到唯一位置信息时，确定定位终端的第一位置信息，将第一位置信息作为定位终端的位置信息。

在第一方面的一些可实现方式中，当信号强度比值在第二预设信号强度比值范围时，计算定位终端的位置信息，包括：

对每个第一采样点的第一欧氏距离集合划分为预设K个子集，得到每个第一采样点对应的K个第二欧氏距离集合，其中，K为正整数；

获取每个第二欧氏距离集合的区间分配因子；

根据每个第一采样点对应的K个第二欧氏距离集合的区间分配因子，确定每个第一采样点的位置权重；

获取每个第一采样点的位置信息；

根据每个第一采样点的位置信息和第一采样点的位置权重，确定定位终端的第二位置信息，将第二位置信息作为定位终端的位置信息。

在第一方面的一些可实现方式中，获取每个第二欧氏距离集合的区间分配因子，包括：

确定第二欧氏距离集合中信号强度值的均值、最小值和方差；

根据均值、最小值、方差和子集数量K，计算得到第二欧氏距离集合的区间分配因子。

在第一方面的一些可实现方式中，当信号强度比值在第三预设信号强度比值范围时，计算定位终端的位置信息，包括：

分别获取第一位置信息和第二位置信息；

根据信号强度比值分别确定第一位置信息的第一权重值和第二位置信息的第二权重值；

根据第一位置信息的第一权重值和第二位置信息的第二权重值，计算得到定位终端的第三位置信息，将第三位置信息作为定位终端的位置信息。

在第一方面的一些可实现方式中，在接收定位终端的定位请求信息之前，方法还包括：

接收每个采样点按照预设采样频率采集的多个接入点的信号强度值，其中，预设采样频率根据区域内当前的人流密度确定；

根据每个采样点按照预设采样频率采集的多个接入点的信号强度值，构建预设指纹数据库。

第二方面，本发明实施例提供一种室内定位装置，其特征在于，装置包括：

接收模块，用于接收定位终端的定位请求信息，定位请求信息包括第一信号强度序列，其中，第一信号强度序列包括多个接入点的信号强度值；

获取模块，用于从预设指纹数据库中获取多个接入点所在的区域内对应多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列，其中，第二信号强度序列包括多个接入点在第一预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值；

定位模块，用于确定多个接入点所在区域的信号强度比值；

计算模块，用于根据第一信号强度序列、每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息。

第三方面，本发明提供一种室内定位设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现第一方面或者第一方面任一可实现方式中的室内定位方法。

第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面或者第一方面任一可实现方式中的室内定位方法。

本发明实施例提供了一种室内定位方法，在根据定位终端的定位请求信息为定位终端进行定位计算时，首先，通过根据定位请求信息中包括的接入点在预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值，确定接入点所在区域的信号强度比值，接下来，可以根据信号强度比值对应的定位算法，结合定位请求信息包括第一信号强度序列和每个所述第一采样点对应的多个所述第二信号强度序列，对定位终端进行定位计算，得到定位终端的位置信息。由于进行定位计算时，对应不同的信号强度比值，采用不同的定位计算方法，有效避免了因信号自身的不稳定性所产生的定位计算的结果不准确问题，提高了定位计算的精度和准确性。

附图说明

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中所需要使用的附图作简单的介绍，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种室内定位方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的另一种室内定位方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种室内定位装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的一种室内定位设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本发明，而不是限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

随着城市经济、文化发展和人口的快速增长，各类物联网技术的出现对大众生活和行业发展带来了改变，人们对室内定位的需求也越来越高。但由于室内环境屏蔽卫星信号，使得常见的卫星导航定位技术无法在室内环境中使用，常见的卫星系统例如：全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、北斗系统等。

现阶段，随着通讯技术的发展，出现了各类室内定位技术，例如：Wi-Fi(无线网络)的室内定位技术、超宽带定位技术、发光二极管(Light Emitting Diode，LED)可见光通信定位技术等。就目前来看，基于Wi-Fi信号强度Wi-Fi指纹技术凭借可移植性强、操作方便、价格低廉的优势，使得其在众多的室内定位技术方案中脱颖而出。

目前，室内定位的方法经常使用无线网络指纹技术融合多传感器的方案进行定位。当接收器距离无线路由器的位置越近，接收器所接收到的信号强度越强，反之越弱。

但是，使用现有的Wi-Fi指纹定位方案得到位置信息常常不准确。导致位置信息不准确的原因例如：无线路由器发射的信号强度与距离的关系复杂化，难以用函数拟合两者关系；或者无线信号强度存在自身不稳定性问题；或者现有的例如制作工艺限制、通信电压不稳定、信号传播环境干扰等原因；又或者如室内人员流动对Wi-Fi信号强度值产生了干扰等等。

针对于此，本发明实施例提供了一种室内定位方法、装置、设备和计算机可读存储介质，对于定位请求所在区域，可以根据区域内在不同信号强度时，对应使用不同的定位计算方法，以提高定位计算的准确性。

下面结合附图对本发明实施例所提供的室内定位方法进行介绍。

图1示出了本发明一个实施例提供的室内定位方法的流程示意图。如图1所示，该方法可以包括S110-S140：

S110、接收定位终端的定位请求信息。

在一些实施例中，定位请求信息包括第一信号强度序列，第一信号强度序列包括多个接入点的信号强度值。

在本发明实施例中，定位终端所在的区域预先设置了多个接入点(Access Point，AP)。定位终端可以接收到每个接入点的信号强度值，定位终端可以将接收到的多个接入点的信号强度值组成第一信号强度序列，并将第一信号强度序列放入定位请求信息中，以用于定位服务器根据定位请求信息计算定位请求终端的位置信息。

接下来，执行S120。

S120、从预设指纹数据库中获取多个接入点所在的区域内对应多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列。

在一些实施例中，第二信号强度序列包括多个接入点在第一预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值。

可以理解的是，每个接入点都有一个对应的接入标识，例如物理地址。在一些实施例中，定位请求信息中还可以包括每个信号强度值对应接入点的接入标识，根据接入标识，定位服务器可以预设指纹数据库中获取多个接入点所在的区域内对应多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列，其中，第二信号强度序列包括多个接入点在第一预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值。

在一些实施例中，定位服务器可以与每个采样点进行从通信连接，定位服务器可以接收每个采样点按照预设采样频率采集的多个接入点的信号强度值；根据每个采样点按照预设采样频率采集的多个接入点的信号强度值，构建预设指纹数据库。

为了避免人员流动对信号强度产生的干扰，在一个示例中，预设采样频率可以根据区域内当前的人流密度确定。也就是说，根据区域内的人流密度可以实时调整每个接入点的预设采样频率，在接收到每个采样点按照预设采样频率采集的多个接入点的信号强度值后，对应每个采样点采集到接入点的信号强度值组成的信号强度序列保存到预设指纹数据库。对应每个采样点也可以预先设置唯一标识，预设指纹数据库对应每个采样点保存采样点的实际位置信息，例如：经纬度、高度等。

在本发明实施例中，由于根据区域内人流密度动态调整预设采样频率，可以有效降低采样点的功耗，提升采样点的工作有效性，同时在区域内人流密度增加后，会加快采样频率，可以提高定位准确性和定位精度，符合现实场景的应用，提高系统的鲁棒性。

可以理解的是，在构建指纹数据初期，可以先按照相同时间间隔，对预设指纹数据库进行初步构建。

在得到多个接入点所在的区域内对应多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列之后，接下来可以执行S130。

S130、确定多个接入点所在区域的信号强度比值。

在一些实施例中，信号强度的比值可以是接收信号强度指示(Received SignalStrength Indicator，RSSI)、参考信号接收功率(Reference Signal Received Power，RSRP)或参考信号接收质量(Reference Signal Received Quality，RSRQRSRQ)中的一种。

获取信号强度比值可以包括S131-S133。

S131、根据每个接入点在第一预设采样周期内的多个采样时刻的信号强度值，确定每个接入点的信号强度均值。

S132、确定大于或等于预设信号强度阈值的第一信号强度均值和小于预设信号强度阈值的第二信号强度均值。

S133、根据第一信号强度均值、第二信号强度均值和接入点的数量，确定信号强度比值。由于简单的求取比值操作容易增加因采集误差导致的误差积累，所以使用均值，利用接入点的均值计算得到信号强度比，可以降低因信号强度采集导致的误差积累，提高定位计算的准确性。在本发明实施例S133中，计算信号强度比值例如可以参考公式(1)。

其中，θ为信号强度比，Y为接入点的数量，

在得到信号强度比值之后，接下来可以执行S140。

S140、根据第一信号强度序列、每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息。

在本发明实施例S140中，计算定位终端的位置信息可以先获取每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列与第一信号强度序列的欧氏距离，得到对应每个第一采样点第一欧氏距离集合；然后，根据至少一个第一欧氏距离集合和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息。

在一些实施例中，第一预设信号强度范围为区域内信号强度比较强时的范围，当信号强度较强时，容易产生粗差，或者人员流动对Wi-Fi信号产生遮挡对定位精度的影响较大，会造成定位不准确。

因此，当信号强度比值在第一预设信号强度比值范围时，计算定位终端的位置信息，可以首先从多个第一欧氏距离集合的欧氏距离中确定前M个最小的欧氏距离对应的第三信号强度序列，其中，M为正整数；然后，根据预设的误差剔除算法，剔除第一信号强度序列中的干扰信号强度值，得到第四信号强度序列，以及分别剔除M个第三信号强度序列中的干扰信号强度值，对应得到M个第五信号强度序列；最后，根据第四信号强度序列、每个第五信号序列和预设指纹匹配算法，进行定位解算，当解算得到唯一位置信息时，确定定位终端的第一位置信息，将第一位置信息作为定位终端的位置信息。

在一些实施例中，第一预设信号强度比值范围为信号强度较强时，所对应的数值范围，示例性的，例如，第一预设信号强度比值范围大于或等于1.2的数值范围。可以理解的是，第一预设信号强度比值范围可以根据不同区域信号的实际情况具体限定，本发明实施例仅为示例性描述。

在一些实施例中，预设的误差剔除算法可以是先计算得到第一信号强度序列与每个第三信号强度序列的误差，以及按照预设提出顺序依次剔除第一信号强度序列第三信号强度序列中的某一信号强度值的对应值，并计算剔除后的误差，若剔除数据后的误差小于剔除数据前的误差，说明剔除数据为干扰值，可以得到更加匹配的第四信号强度序列和第五信号强度序列。

在一些实施例中，对应使用预设的误差剔除算法处理后的序列进行定位解算，当解算得到唯一位置信息时，则得到定位终端的位置信息。若不唯一，则继续使用预设的误差剔除算法，对干扰之进行剔除，并使用预设的误差剔除算法处理后的序列，继续进行定位解算，直到得到唯一的位置信息作为定位终端的位置信息。

通过上述定位计算方法，尤其在Wi-Fi信号强度较强的区域，可以有效避免人员流动的干扰，提高定位精度和准确性。

在一些实施例中，当信号强度比值在第二预设信号强度比值范围时，计算定位终端的位置信息，可以首先，对每个第一采样点的第一欧氏距离集合划分为预设K个子集，得到每个第一采样点对应的K个第二欧氏距离集合，其中，K为正整数；然后，获取每个第二欧氏距离集合的区间分配因子。

在一些实施例中，第二预设信号强度比值范围为信号强度较弱时，所对应的数值范围，示例性的，例如，第二预设信号强度比值范围小于0.8的数值范围。可以理解的是，第二预设信号强度比值范围可以根据不同区域信号的实际情况具体限定，本发明实施例仅为示例性描述。

在一些实施例中，获取每个第二欧氏距离集合的区间分配因子，可以先确定第二欧氏距离集合中信号强度值的均值、最小值和方差；之后再根据均值、最小值、方差和子集数量K，计算得到第二欧氏距离集合的区间分配因子。

在一个示例中，区间分配因子例如可以根据公式(2)，计算得到。

其中，θ

接下来，根据每个第一采样点对应的K个第二欧氏距离集合的区间分配因子，确定每个第一采样点的位置权重。

在一个示例中，每个第一采样点的位置权重可以根据公式(3)计算得到。

其中，w

接下来，获取每个第一采样点的位置信息。

在预设指纹数据库对应每个采样点保存采样点的实际的位置信息，因此，可以根据预设指纹数据库中第一采样点的位置信息，进一步计算定位终端的第二位置信息。

最后，根据每个第一采样点的位置信息和第一采样点的位置权重，确定定位终端的第二位置信息，将第二位置信息作为定位终端的位置信息。

在一些实施例中，获取第二位置信息例如可以根据公式(4)和公式(5)计算得到。

其中，w

为了进一步提升室内定位的精度和准确性，在一些实施例中，当信号强度比值在第三预设信号强度比值范围时，计算定位终端的位置信息，可以首先分别获取第一位置信息和第二位置信息；然后，根据信号强度比值分别确定第一位置信息的第一权重值和第二位置信息的第二权重值；最后，根据第一位置信息的第一权重值和第二位置信息的第二权重值，计算得到定位终端的第三位置信息，将第三位置信息作为定位终端的位置信息。其中，获得第一位置信息和第二位置信息分别可以参照上述实施例获取第一位置信息和第二位置信息的方法获得，在此不再赘述。

在一些实施例中，第三预设信号强度比值范围为信号强度处于均衡状态时，所对应的数值范围，示例性的，例如，第三预设信号强度比值范围大于或等于0.8以及小于1.2的数值范围。可以理解的是，第三预设信号强度比值范围可以根据不同区域信号的实际情况具体限定，本发明实施例仅为示例性描述。

通过本发明实施例提供的室内定位方法，在根据定位终端的定位请求信息为定位终端进行定位计算时，首先，通过根据定位请求信息中包括的接入点在预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值，确定接入点所在区域的信号强度比值，接下来，可以根据信号强度比值对应的定位算法，结合定位请求信息包括第一信号强度序列和每个所述第一采样点对应的多个所述第二信号强度序列，对定位终端进行定位计算，得到定位终端的位置信息。由于进行定位计算时，对应不同的信号强度比值，采用不同的定位计算方法，有效避免了因信号自身的不稳定性所产生的定位计算的结果不准确问题，提高了定位计算的精度和准确性。尤其是通过分区不同信号强度比值所对应的计算位置信息算法，对于大区域的室内复杂定位场景中，有效降低了Wi-Fi信号区域衰减而带来定位不准确的影响，从而提高了室内定位的定位精度。

为了更加清楚的解释本发明实施例提供的室内定位方法，图2示出了另一室内定位方法流程示意图，结合图2所示，该方法可以包括S211-S223。

S211、接收定位终端的定位请求信息。

定位请求信息可以包括第一信号强度序列，第一信号强度序列可以包括多个接入点的信号强度值。

S212、获取多个接入点所在的区域内对应多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列。

定位服务器可以预设指纹数据库中获取多个接入点所在的区域内对应多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列，其中，第二信号强度序列可以包括多个接入点在第一预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值。

在一些实施例中，预设指纹数据库中的信号强度序列为实时更新的数据，更新过程可以包括S221-S224。

S221、获取当前区域的人流密度。

S222、根据人流密度确定每个采样点的预设采样频率。

S223、接收每个采样点按照预设采样频率采集的多个接入点的信号强度值，更新预设指纹数据库。

在得到多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列之后，接下来可以执行S213。

S213、确定多个接入点所在区域的信号强度比值。

在S213中，可以先根据每个接入点在第一预设采样周期内的多个采样时刻的信号强度值，确定每个接入点的信号强度均值，然后，根据大于或等于预设信号强度阈值的第一信号强度均值和小于预设信号强度阈值的第二信号强度均值，以及接入点的数量确定多个接入点所在区域的信号强度比值。

S214、计算定位终端的位置信息。

定位服务器可以先获取每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列与第一信号强度序列的欧氏距离，得到对应每个第一采样点第一欧氏距离集合；然后，根据至少一个第一欧氏距离集合和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息。

通过本发明实施例提供的室内定位方法，在根据定位终端的定位请求信息为定位终端进行定位计算时，首先，通过根据定位请求信息中包括的接入点在预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值，确定接入点所在区域的信号强度比值，接下来，可以根据信号强度比值对应的定位算法，结合定位请求信息包括第一信号强度序列和每个所述第一采样点对应的多个所述第二信号强度序列，对定位终端进行定位计算，得到定位终端的位置信息。由于进行定位计算时，对应不同的信号强度比值，采用不同的定位计算方法，有效避免了因信号自身的不稳定性所产生的定位计算的结果不准确问题，提高了定位计算的精度和准确性。尤其是通过分区不同信号强度比值所对应的计算位置信息算法，对于大区域的室内复杂定位场景中，有效降低了Wi-Fi信号区域衰减而带来定位不准确的影响，从而提高了室内定位的定位精度。

图3是本发明实施例提供的一种室内定位装置的结构示意图，如图3所示，该室内定位装置300可以包括：接收模块310、获取模块320、定位模块330和计算模块340。

接收模块310，用于接收定位终端的定位请求信息，定位请求信息包括第一信号强度序列，其中，第一信号强度序列包括多个接入点的信号强度值。

获取模块320，用于从预设指纹数据库中获取多个接入点所在的区域内对应多个第一采样点采集到的多个第二信号强度序列，其中，第二信号强度序列包括多个接入点在第一预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值。

定位模块330，用于确定多个接入点所在区域的信号强度比值。

计算模块340，用于根据第一信号强度序列、每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息。

在一些实施例中，定位模块330还用于根据每个接入点在第一预设采样周期内的多个采样时刻的信号强度值，确定每个接入点的信号强度均值；以及确定大于或等于预设信号强度阈值的第一信号强度均值和小于预设信号强度阈值的第二信号强度均值；以及根据第一信号强度均值、第二信号强度均值和接入点的数量，确定信号强度比值。

在一些实施例中，计算模块340还用于获取每个第一采样点对应的多个第二信号强度序列与第一信号强度序列的欧氏距离，得到对应每个第一采样点第一欧氏距离集合；以及根据至少一个第一欧氏距离集合和信号强度比值对应的定位算法，计算定位终端的位置信息。

在一些实施例中，当信号强度比值在第一预设信号强度比值范围时，计算定位终端的位置信息，计算模块340还用于从多个第一欧氏距离集合的欧氏距离中确定前M个最小的欧氏距离对应的第三信号强度序列，其中，M为正整数；以及根据预设的误差剔除算法，剔除第一信号强度序列中的干扰信号强度值，得到第四信号强度序列，以及分别剔除M个第三信号强度序列中的干扰信号强度值，对应得到M个第五信号强度序列；以及根据第四信号强度序列、每个第五信号序列和预设指纹匹配算法，进行定位解算，当解算得到唯一位置信息时，确定定位终端的第一位置信息，将第一位置信息作为定位终端的位置信息。

在一些实施例中，当信号强度比值在第二预设信号强度比值范围时，计算模块340还用于对每个第一采样点的第一欧氏距离集合划分为预设K个子集，得到每个第一采样点对应的K个第二欧氏距离集合，其中，K为正整数；获取每个第二欧氏距离集合的区间分配因子；根据每个第一采样点对应的K个第二欧氏距离集合的区间分配因子，确定每个第一采样点的位置权重；获取每个第一采样点的位置信息；根据每个第一采样点的位置信息和第一采样点的位置权重，确定定位终端的第二位置信息，将第二位置信息作为定位终端的位置信息。

在一些实施例中，计算模块340还用于确定第二欧氏距离集合中信号强度值的均值、最小值和方差；以及根据均值、最小值、方差和子集数量K，计算得到第二欧氏距离集合的区间分配因子。

在一些实施例中，当信号强度比值在第三预设信号强度比值范围时，计算定位终端的位置信息，计算模块340还用于分别获取第一位置信息和第二位置信息；根据信号强度比值分别确定第一位置信息的第一权重值和第二位置信息的第二权重值；以及根据第一位置信息的第一权重值和第二位置信息的第二权重值，计算得到定位终端的第三位置信息，将第三位置信息作为定位终端的位置信息。

在一些实施例中，接收模块还用于接收每个采样点按照预设采样频率采集的多个接入点的信号强度值，其中，预设采样频率根据区域内当前的人流密度确定；

在一些实施例中，室内定位装置300可以包括指纹数据库构建模块，用于根据每个采样点按照预设采样频率采集的多个接入点的信号强度值，构建预设指纹数据库。

可以理解的是，本发明实施例的室内定位装置300，可以对应于本发明实施例所提供的室内定位方法的执行主体，室内定位装置300的各个模块/单元的操作和/或功能的具体细节可以参见上述本发明实施例所提供的室内定位方法中的相应部分的描述，为了简洁，在此不再赘述。

本发明实施例的室内定位装置，在根据定位终端的定位请求信息为定位终端进行定位计算时，首先，通过根据定位请求信息中包括的接入点在预设采样周期内的若干采样时刻的信号强度值，确定接入点所在区域的信号强度比值，接下来，可以根据信号强度比值对应的定位算法，结合定位请求信息包括第一信号强度序列和每个所述第一采样点对应的多个所述第二信号强度序列，对定位终端进行定位计算，得到定位终端的位置信息。由于进行定位计算时，对应不同的信号强度比值，采用不同的定位计算方法，有效避免了因信号自身的不稳定性所产生的定位计算的结果不准确问题，提高了定位计算的精度和准确性。尤其是通过分区不同信号强度比值所对应的计算位置信息算法，对于大区域的室内复杂定位场景中，有效降低了Wi-Fi信号区域衰减而带来定位不准确的影响，从而提高了室内定位的定位精度。

图4是本发明实施例提供的一种室内定位设备的硬件结构示意图。

如图4所示，本实施例中的室内定位设备400包括输入设备401、输入接口402、中央处理器403、存储器404、输出接口405、以及输出设备406。其中，输入接口402、中央处理器403、存储器404、以及输出接口405通过总线410相互连接，输入设备401和输出设备406分别通过输入接口402和输出接口405与总线410连接，进而与室内定位设备400的其他组件连接。

具体地，输入设备401接收来自外部的输入信息，并通过输入接口402将输入信息传送到中央处理器403；中央处理器403基于存储器404中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器404中，然后通过输出接口405将输出信息传送到输出设备406；输出设备406将输出信息输出到室内定位设备400的外部供用户使用。

也就是说，图4所示的室内定位设备也可以被实现为包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及处理器，该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合本发明实施例提供的室内定位方法。

在一个实施例中，图4所示的室内定位设备400包括：存储器404，用于存储程序；处理器403，用于运行存储器中存储的程序，以执行本发明实施例提供的室内定位方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例提供的室内定位方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，做出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、闪存、可擦除只读存储器(Erasable ReadOnly Memory，EROM)、软盘、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光盘、硬盘、光纤介质、射频(Radio Frequency，RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。