一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法及系统，包括步骤：S1、在天花板上阵列化部署带有无线模块的LED光源；S2、构建RSSI距离模型及天花板平面RSSI指纹库；S3、将所述天花板平面RSSI指纹库移植到待定位无线设备所处的平面；S4、基于移植的RSSI指纹库对待定位无线设备进行定位。本发明省去了传统无线定位方案中通过人工采集来构建和更新指纹库的繁琐过程，减少了大量时间和人力的消耗。

权利要求

1.一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法，其特征在于，包括步骤：S1、在天花板上阵列化部署带有无线模块的LED光源；

S2、构建RSSI距离模型及天花板平面RSSI指纹库；

S3、将所述天花板平面RSSI指纹库移植到待定位无线设备所处的平面；

S4、基于移植的RSSI指纹库对待定位无线设备进行定位；

所述S2具体为：

S21、计算各无线模块间的距离；

S22、获取所述无线模块接收到的无线信号RSSI值；

S23、由所述RSSI值和对应距离修正RSSI值和传播距离的关系模型；

每一个无线模块向周围发射带有自身标志码ID的无线信号，也同时接收其他无线模块发出的无线信号，从而构建各个无线模块的ID与其接收到的所有其他无线信号RSSI值的集合；第i个光源的无线模块拥有IDi，对应光源或无线模块的位置坐标为(xi,yi,ht)，其中，xi,yi,ht分别表示第i个光源的x轴、y轴及z轴的坐标值；对应接收到的所有其他无线信号RSSI值表示为(Rij，j＝1,2,…,n∩j≠i)；借助无线信号RSSI值和对应距离来修正无线信号RSSI值和传播距离的关系模型；

S24、将各无线模块的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面的RSSI指纹库；

将各无线模块的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面的RSSI指纹库；即[(xi,yi,ht)，(Rij，j＝1,2,…,n∩j≠i)]。

2.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，

LED光源位置坐标、与光源对应的无线模块位置坐标由装修图纸确定。

3.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述指纹库移植为：位置坐标的x轴、y轴坐标值不变，z轴坐标值根据天花板平面与待定位无线设备所处的平面的高度差异hd的值进行变换；相应点的RSSI值根据RSSI距离模型计算。

4.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，

所述定位的位置匹配算法是最近邻法或朴素贝叶斯法。

5.一种基于RSSI指纹库移植的室内定位系统，其特征在于，包括：设置模块，用于在天花板上阵列化部署带有无线模块的LED光源；

构建模块，用于构建RSSI距离模型及天花板平面RSSI指纹库；

移植模块，用于将所述天花板平面的RSSI指纹库移植到待定位无线设备所处的平面；

定位模块，基于移植的RSSI指纹库对待定位无线设备进行定位；

所述构建模块包括：

计算模块，用于计算各无线模块间的距离；

获取模块，用于获取所述无线模块接收到的无线信号RSSI值；

修正模块，用于由所述RSSI值和对应距离修正RSSI值和传播距离的关系模型；

每一个无线模块向周围发射带有自身标志码ID的无线信号，也同时接收其他无线模块发出的无线信号，从而构建各个无线模块的ID与其接收到的所有其他无线信号RSSI值的集合；第i个光源的无线模块拥有IDi，对应光源或无线模块的位置坐标为(xi,yi,ht)，其中，xi,yi,ht分别表示第i个光源的x轴、y轴及z轴的坐标值；对应接收到的所有其他无线信号RSSI值表示为(Rij，j＝1,2,…,n∩j≠i)；借助无线信号RSSI值和对应距离来修正无线信号RSSI值和传播距离的关系模型；

处理模块，用于将各无线模块的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面的RSSI指纹库；

将各无线模块的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面的RSSI指纹库；即[(xi,yi,ht)，(Rij，j＝1,2,…,n∩j≠i)]。

6.根据权利要求5所述的室内定位系统，其特征在于，

LED光源位置坐标、与光源对应的无线模块位置坐标由装修图纸确定。

7.根据权利要求5所述的室内定位系统，其特征在于，所述指纹库移植为：位置坐标的x轴、y轴坐标值不变，z轴坐标值根据天花板平面与待定位无线设备所处的平面的高度差异hd的值进行变换；相应点的RSSI值根据RSSI距离模型计算。

8.根据权利要求5所述的室内定位系统，其特征在于，所述定位的位置匹配算法是最近邻法或朴素贝叶斯法。

说明书

一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法及系统

技术领域

[0001] 本发明属于室内定位技术领域，尤其涉及一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法及系统。

背景技术

[0002] 随着无线通信网络、移动互联网及智能终端的飞速发展，基于位置服务的需求也不断增加。在不同的复杂环境中，可靠连续地提供位置信息服务，已经触及到人们生活的方方面面，因此作为提供位置服务保障的室内定位技术也引起了人们越来越多的关注。

[0003] 尽管室外可以使用GPS进行定位，但在室内、地下、建筑物密集等场景中，由于信号的遮挡、衰减、多经效应等一系列问题，GPS基本不能提供定位服务，只能采用其他方法来进行室内定位。目前，比较主流的室内定位技术主要使用蓝牙、WiFi、Zigbee等无线技术结合指纹定位法，可以达到米级的定位精度，符合大多数室内应用需求。

[0004] 基于位置指纹的定位方式主要是对定位空间内的环境特征进行抽象和形式化描述，使用定位环境中各个AP(Access Point，无线访问点)的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)序列描述定位环境中的位置信息，并汇集这些RSSI序列构成位置指纹数据库(Radio Map)。最后，使用用户实时测量的RSSI序列与位置数据库中的位置指纹进行匹配，根据指纹库的匹配相似度，完成对用户位置的估计。此种定位方法主要包含两个阶段：离线训练阶段和在线定位阶段。离线训练阶段，目的在于建立一个位置指纹数据库，定位前，定位系统部署人员在定位环境中遍历所有位置，同时在每个采样点收集来自不同AP的RSSI值，将各个AP的MAC地址、RSSI值和采样点的位置信息组成一个关联的三元组数据，保存在位置指纹库中。在线定位阶段，定位时用户在定位区域中，实时采集所有AP接入点的RSSI，并将MAC地址和RSSI值组成二元组，作为位置匹配算法的数据输入，并通过特定的匹配算法进行位置估计。

[0005] 公开号为CN104754735A的发明专利申请公开了一种位置指纹库的构建方法以及基于该位置指纹库的定位方法，S11：选择I个采样点，并对所有采样点进行统一编号，测量各采样点的位置坐标；S12：在J个不同时间段内采集当前采样点周围L个AP的RSSI信息，得到J组指纹序列组向量，将所述J组指纹序列组向量组成当前采样点的指纹序列集；S13：将当前采样点的位置坐标与当前采样点的指纹序列集组合，得到当前采样点基于指纹序列组的位置指纹；S14：重复步骤S12到S14，得到所有采样点基于指纹序列组的位置指纹，并根据所有采样点的基于指纹序列组的位置指纹得到基于指纹序列组的位置指纹库。但是指纹定位法中的RSSI指纹库一般需要通过人工建立，并由于无线信号的易变性需要经常更新RSSI指纹库，因此导致无线室内定位系统建维成本较高，阻碍市场推广应用。

[0006] 因此，针对现有技术的缺陷，如何构建稳定的指纹库以省去传统无线定位方案中通过人工采集来构建和更新指纹库的繁琐过程，是本领域亟待解决的问题。

发明内容

[0007] 本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法及系统，主要涉及天花板平面的无线LED光源和待定位无线设备。

[0008] 为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

[0009] 一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法，其特征在于，包括步骤：

[0010] S1、在天花板上阵列化部署带有无线模块的LED光源；

[0011] S2、构建RSSI距离模型及天花板平面RSSI指纹库；

[0012] S3、将所述天花板平面RSSI指纹库移植到待定位无线设备所处的平面；

[0013] S4、基于移植的RSSI指纹库对待定位无线设备进行定位。

[0014] 进一步地，所述S2具体为：

[0015] S21、计算各无线模块间的距离；

[0016] S22、获取所述无线模块接收到的无线信号RSSI值；

[0017] S23、由所述RSSI值和对应距离修正RSSI值和传播距离的关系模型；

[0018] S24、将各无线模块的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面的RSSI指纹库。

[0019] 优选地，LED光源位置坐标、与光源对应的无线模块位置坐标由装修图纸确定。

[0020] 进一步地，述指纹库移植为：

[0021] 位置坐标的x轴、y轴坐标值不变，z轴坐标值根据天花板平面与待定位无线设备所处的平面的高度差异hd的值进行变换；相应点的RSSI值根据RSSI距离模型计算。

[0022] 进一步地，所述定位的位置匹配算法是最近邻法或朴素贝叶斯法。

[0023] 本发明还提出一种基于RSSI指纹库移植的室内定位系统，包括：

[0024] 设置模块，用于在天花板上阵列化部署带有无线模块的LED光源；

[0025] 构建模块，用于构建RSSI距离模型及天花板平面RSSI指纹库；

[0026] 移植模块，用于将所述天花板平面的RSSI指纹库移植到待定位无线设备所处的平面；

[0027] 定位模块，基于移植的RSSI指纹库对待定位无线设备进行定位。

[0028] 进一步地，所述构建模块包括：

[0029] 计算模块，用于计算各无线模块间的距离；

[0030] 获取模块，用于获取所述无线模块接收到的无线信号RSSI值；

[0031] 修正模块，用于由所述RSSI值和对应距离修正RSSI值和传播距离的关系模型；

[0032] 处理模块，用于将各无线模块的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面的RSSI指纹库。

[0033] 优选地，LED光源位置坐标、与光源对应的无线模块位置坐标由装修图纸确定。

[0034] 进一步地，述指纹库移植为：

[0035] 位置坐标的x轴、y轴坐标值不变，z轴坐标值根据天花板平面与待定位无线设备所处的平面的高度差异hd的值进行变换；相应点的RSSI值根据RSSI距离模型计算。

[0036] 进一步地，所述定位的位置匹配算法是最近邻法或朴素贝叶斯法。

[0037] 本发明具有如下有益效果：

[0038] 本发明在天花板平面上安装位置已知的无线LED光源，利用各个无线模块测量的RSSI值和对应距离来修正RSSI距离模型和自动创建天花板平面的RSSI指纹库。再根据简单的几何公式计算，即可将天花板平面的RSSI指纹库移植到设备平面中来构建设备平面的RSSI指纹库，省去了传统无线定位方案中通过人工采集来构建和更新指纹库的繁琐过程，减少了大量时间和人力消耗。同时，无线LED光源还可以作为智慧照明、无线接入的基础设施，实现一套系统多重功能。

附图说明

[0039] 图1为本发明定位方法的流程图；

[0040] 图2为本发明空间布局示意图；

[0041] 图3为本发明指纹库移植示意图；

[0042] 图4为本发明定位系统的结构图。

具体实施方式

[0043] 以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

[0044] 需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

[0045] 本发明提供了一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法及系统，主要涉及天花板平面的无线LED光源和待定位无线设备，在天花板平面上安装位置已知的无线LED光源，利用各个无线模块测量的RSSI值和对应距离来修正RSSI距离模型和自动创建天花板平面的RSSI指纹库。再根据简单的几何公式计算，即可将天花板平面的RSSI指纹库移植到设备平面中来构建设备平面的RSSI指纹库。

[0046] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

[0047] 实施例一

[0048] 如图1所示，本实施例提出了一种基于RSSI指纹库移植的室内定位方法，包括：

[0049] S1、在天花板上阵列化部署带有无线模块的LED光源；

[0050] 如图2所示，首先需要在室内天花板平面(01)上阵列化部署带有无线模块(02)的LED光源(03)。同时，也可以借助已经部署的智慧照明系统来实现无线模块(02)的部署。也就是说，可以直接借助已有的照明系统，无需对现有的照明系统进行改进，降低了部署成本。无线LED光源在作为室内定位设施的同时还可以作为智慧照明、无线接入的基础设施，实现一套系统多重功能。

[0051] S2、构建RSSI距离模型及天花板平面RSSI指纹库；

[0052] 具体地，构建RSSI距离模型及天花板平面RSSI指纹库具体为：

[0053] S21、计算各无线模块间的距离；

[0054] 具体地，LED光源位置坐标可由装修图纸确定，因此，与光源对应的无线模块位置坐标也相应确定，从而计算出各个无线模块与其它无线模块之间的距离。对于距离的计算，本申请不作任何限定。

[0055] 相应地，如图2所示，由于LED光源(03)位置坐标可由装修图纸确定，与之对应的无线模块(02)位置坐标也可以被确定，从而计算出各个无线模块(02)与其它无线模块(02)之间的距离。

[0056] S22、获取所述无线模块接收到的无线信号RSSI值；

[0057] 无线模块向周围发射带有自身标志码(ID)的无线信号，也同时接收其他无线模块发出的无线信号，从而构建各个无线模块ID与其接收到的无线信号RSSI值的集合。

[0058] S23、由所述RSSI值和对应距离修正RSSI值和传播距离的关系模型；

[0059] 每一个无线模块(02)向周围发射带有自身标志码(ID)的无线信号，也同时接收其他无线模块(02)发出的无线信号，从而构建各个无线模块(02)的ID与其接收到的所有其他无线信号RSSI值的集合。假设总共有n个无线LED光源，第i个光源的无线模块(02)拥有IDi，对应光源或无线模块的位置坐标为(xi,yi,ht)，其中，xi,yi,ht分别表示第i个光源的x轴、y轴及轴的坐标值。对应接收到的所有其他无线信号RSSI值可表示为(Rij，j＝1,2,…,n∩j≠i)。由于室内应用场景非常多样化，因此可以借助无线信号RSSI值和对应距离来修正无线信号RSSI值和传播距离的关系模型(简称RSSI距离模型)，使得各种场景的RSSI距离模型更加精确。

[0060] S24、将各无线模块的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面的RSSI指纹库。

[0061] 例如，将各无线模块(02)的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面(01)的RSSI指纹库，即[(xi,yi,ht)，(Rij，j＝1,2,…,n∩j≠i)]。

[0062] S3、将所述天花板平面RSSI指纹库移植到待定位无线设备所处的平面；

[0063] 具体地，通过空间几何公式和RSSI距离模型，将天花板平面的RSSI指纹库进行转换后移植到待定位无线设备所处的平面，构建设备平面的RSSI指纹库。

[0064] 如图3所示，结合空间几何公式和RSSI距离模型，将天花板平面(01)的RSSI指纹库进行转换后移植到待定位无线设备所处的平面，构建设备平面(04)的RSSI指纹库[(xi,yi,hu)，(Ri'j，j＝1,2,…,n∩j≠i)]。也就是说，移植后的指纹库与天花板平面的RSSI指纹库相比，x轴、y轴坐标值不变，而z轴坐标值根据天花板平面与待定位无线设备所处的平面的高度差异hd的值进行变换。而相应点的RSSI值根据RSSI距离模型计算。在此，不对RSSI距离模型的构建进行限定。

[0065] S4、基于移植的RSSI指纹库对待定位无线设备进行定位。

[0066] 具体地，待定位无线设备检测周围无线模块发出的无线信号，并根据搜索到的无线信号确定无线标识和无线信号RSSI值，与设备平面的RSSI指纹库数据进行对比，利用指纹定位法确定待定位无线设备当前位置坐标。

[0067] 例如，待定位无线设备(05)检测周围无线模块(02)发出的无线信号，并确定搜索到的无线信号的无线标识ID和无线信号RSSI值，与设备平面(04)的RSSI指纹库数据进行对比，利用指纹定位法确定待定位无线设备(05)的当前位置坐标。

[0068] 在线定位阶段常见的位置匹配算法是最近邻法(NNSS)和朴素贝叶斯法(Naive Bayes)。NNSS是基于类比学习的匹配方法，使用定位阶段的采样样例和训练阶段的采样样例进行相似度匹配。将训练阶段的RSSI均值称为位置指纹，使用欧式距离描述定位指纹与位置指纹间的相似度，最后，取得相似度最高的位置指纹的坐标作为估计位置。朴素贝叶斯法是使用贝叶斯估计方法进行位置估计，朴素贝叶斯法是一种来源于统计学的分类方法，是贝叶斯分类的一种基于贝叶斯定理的实现，它通过计算目标的后验概率来实现定位。该方法在定位的训练阶段将整个定位区域划分为不同的栅格，并在每个栅格区域中采集各个AP接入点的RSSI作为样本数据。在定位阶段，根据终端采集的实时RSSI，使用贝叶斯公式得出在不同位置的后验概率，最终以后验概率最大的位置作为最终的估计位置。在此，不对指纹定位法进行限定。

[0069] 实施例二

[0070] 如图4所示，相应地，本实施例提出了提出了一种基于RSSI指纹库移植的室内定位系统，包括：

[0071] 设置模块，用于在天花板上阵列化部署带有无线模块的LED光源；

[0072] 如图2所示，首先需要在室内天花板平面(01)上阵列化部署带有无线模块(02)的LED光源(03)。同时，也可以借助已经部署的智慧照明系统来实现无线模块(02)的部署。也就是说，可以直接借助已有的照明系统，无需对现有的照明系统进行改进，降低了部署成本。无线LED光源在作为室内定位设施的同时还可以作为智慧照明、无线接入的基础设施，实现一套系统多重功能。

[0073] 构建模块，用于构建RSSI距离模型及天花板平面RSSI指纹库；

[0074] 具体地，构建模块具体包括：

[0075] 计算模块，用于计算各无线模块间的距离；

[0076] 具体地，LED光源位置坐标可由装修图纸确定，因此，与光源对应的无线模块位置坐标也相应确定，从而计算出各个无线模块与其它无线模块之间的距离。对于距离的计算，本申请不作任何限定。

[0077] 相应地，如图2所示，由于LED光源(03)位置坐标可由装修图纸确定，与之对应的无线模块(02)位置坐标也可以被确定，从而计算出各个无线模块(02)与其它无线模块(02)之间的距离。

[0078] 获取模块，用于获取所述无线模块接收到的无线信号RSSI值；

[0079] 无线模块向周围发射带有自身标志码(ID)的无线信号，也同时接收其他无线模块发出的无线信号，从而构建各个无线模块ID与其接收到的无线信号RSSI值的集合。

[0080] 修正模块，用于由所述RSSI值和对应距离修正RSSI值和传播距离的关系模型；

[0081] 每一个无线模块(02)向周围发射带有自身标志码(ID)的无线信号，也同时接收其他无线模块(02)发出的无线信号，从而构建各个无线模块(02)的ID与其接收到的所有其他无线信号RSSI值的集合。假设总共有n个无线LED光源，第i个光源的无线模块(02)拥有IDi，对应光源或无线模块的位置坐标为(xi,yi,ht)，其中，xi,yi,ht分别表示第i个光源的x轴、y轴及轴的坐标值。对应接收到的所有其他无线信号RSSI值可表示为(Rij，j＝1,2,…,n∩j≠i)。由于室内应用场景非常多样化，因此可以借助无线信号RSSI值和对应距离来修正无线信号RSSI值和传播距离的关系模型(简称RSSI距离模型)，使得各种场景的RSSI距离模型更加精确。

[0082] 处理模块，用于将各无线模块的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面的RSSI指纹库。

[0083] 例如，将各无线模块(02)的位置坐标和测得的所有其他无线RSSI值组合构建天花板平面(01)的RSSI指纹库，即[(xi,yi,ht)，(Rij，j＝1,2,…,n∩j≠i)]。

[0084] 移植模块，用于将所述天花板平面的RSSI指纹库移植到待定位无线设备所处的平面；

[0085] 具体地，通过空间几何公式和RSSI距离模型，将天花板平面的RSSI指纹库进行转换后移植到待定位无线设备所处的平面，构建设备平面的RSSI指纹库。

[0086] 如图3所示，结合空间几何公式和RSSI距离模型，将天花板平面(01)的RSSI指纹库进行转换后移植到待定位无线设备所处的平面，构建设备平面(04)的RSSI指纹库[(xi,yi,hu)，(Ri'j，j＝1,2,…,n∩j≠i)]。也就是说，移植后的指纹库与天花板平面的RSSI指纹库相比，x轴、y轴坐标值不变，而z轴坐标值根据天花板平面与待定位无线设备所处的平面的高度差异hd的值进行变换。而相应点的RSSI值根据RSSI距离模型计算。在此，不对RSSI距离模型的构建进行限定。

[0087] 定位模块，基于移植的RSSI指纹库对待定位无线设备进行定位。

[0088] 具体地，待定位无线设备检测周围无线模块发出的无线信号，并根据搜索到的无线信号确定无线标识和无线信号RSSI值，与设备平面的RSSI指纹库数据进行对比，利用指纹定位法确定待定位无线设备当前位置坐标。

[0089] 例如，待定位无线设备(05)检测周围无线模块(02)发出的无线信号，并确定搜索到的无线信号的无线标识ID和无线信号RSSI值，与设备平面(04)的RSSI指纹库数据进行对比，利用指纹定位法确定待定位无线设备(05)的当前位置坐标。

[0090] 在线定位阶段常见的位置匹配算法是最近邻法(NNSS)和朴素贝叶斯法(Naive Bayes)。NNSS是基于类比学习的匹配方法，使用定位阶段的采样样例和训练阶段的采样样例进行相似度匹配。将训练阶段的RSSI均值称为位置指纹，使用欧式距离描述定位指纹与位置指纹间的相似度，最后，取得相似度最高的位置指纹的坐标作为估计位置。朴素贝叶斯法是使用贝叶斯估计方法进行位置估计，朴素贝叶斯法是一种来源于统计学的分类方法，是贝叶斯分类的一种基于贝叶斯定理的实现，它通过计算目标的后验概率来实现定位。该方法在定位的训练阶段将整个定位区域划分为不同的栅格，并在每个栅格区域中采集各个AP接入点的RSSI作为样本数据。在定位阶段，根据终端采集的实时RSSI，使用贝叶斯公式得出在不同位置的后验概率，最终以后验概率最大的位置作为最终的估计位置。在此，不对指纹定位法进行限定。

[0091] 由此可知，本申请在天花板平面上安装位置已知的无线LED光源，利用各个无线模块测量的RSSI值和对应距离来修正RSSI距离模型和自动创建天花板平面的RSSI指纹库。再根据简单的几何公式计算，即可将天花板平面的RSSI指纹库移植到设备平面中来构建设备平面的RSSI指纹库，省去了传统无线定位方案中通过人工采集来构建和更新指纹库的繁琐过程，减少了大量时间和人力消耗。同时，无线LED光源还可以作为智慧照明、无线接入的基础设施，实现一套系统多重功能。

[0092] 注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。