1.一种基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在定位区域布置采样点，并存储至数据库D；

S2、根据所述数据库D，在采样点采集指纹信息构建指纹库RSSI；

S3、在指纹库RSSI中选取RSSI值最大的iBeacon设备的相邻iBeacon设备作为参考点，并利用WKNN算法计算得到该相邻iBeacon设备的相对位置；

S4、将所述相对位置与RSSI值最大的iBeacon设备的绝对位置坐标通过累加计算得到绝对位置，得到定位坐标；

S5、利用卡尔曼滤波器修正所述定位坐标，完成基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位；

所述步骤S1包括以下步骤：

S101、在定位区域选择一个iBeacon设备的位置，以等边三角形的形式向周边扩散，并以逆时针方向放置其他相邻iBeacon设备，构成正六边形即一个iBeacon设备序列；

S102、将iBeacon设备的位置和相邻iBeacon设备的UUID信息存储至数据库D。

2.根据权利要求1所述的基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，所述步骤S102中数据库D的表达式如下：其中，iBi表示正六边形iBeacon设备序列的中心点，iBi,o表示iBi的相邻iBeacon设备，pn表示iBi的位置坐标，i＝1,2,...,n，n表示区域iBeacon设备的数量，o表示中心iBeacon相邻iBeacon的序号，且o＝1,2,3,...,6。

3.根据权利要求2所述的基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，所述步骤S2中指纹库RISS的表达式如下：其中，p'e表示采样点的相对坐标，rssie,f表示在采样点采集到的UUID为iBo,p的iBeacon设备预处理后的RSSI值，iBo,p表示iBeacon设备的UUID值，e＝1,2,...,m，m表示指纹库中采样点的总个数，e表示指纹库中采样点的序号，f表示iBeacon设备的序号，f＝0,1,…,6。

4.根据权利要求3所述的基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

S301、基于在线采集的iBeacon设备RSSI向量rssi和UUID向量iB，选取RSSI值最大的iBeacon设备对应的UUID，记为iBc；

S302、从数据库D中查询iBc的位置坐标及其相邻的iBeacon设备序列，记为iBs＝[iBc,iBc,1,…,iBc,6]；

S303、从iBeacon设备RSSI向量rssi中查找UUID为[iBc,iBs]的iBeacon设备对应的RSSI值，记为rssi'；

S304、基于所述rssi'，利用步骤S2得到的指纹库RSSI中的RSSI序列与在线的RSSI序列之间的欧式距离，衡量定位位置在采样点p'e的概率；

S305、选取前k个概率最大的相对位置，利用WKNN算法计算得到相邻iBeacon设备的相对位置。

5.根据权利要求4所述的基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，所述步骤S304中欧式距离的表达式如下：其中，de表示欧式距离，n表示区域iBeacon设备的数量，rssii表示在线采集到第i个iBeacon设备的RSSI序列，RSSIei表示指纹库第e个采样点第i个iBeacon设备的RSSI值，wi表示第i个iBeacon设备的权重。

6.根据权利要求5所述的基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，所述步骤S304中采样点p'e的概率的表达式如下：其中，P(p'e|rssi')表示采样点p'e的概率，rssif表示离线指纹库RSSI的第f行除去第一列相对位置的RSSI序列。

7.根据权利要求6所述的基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，所述步骤S305中相邻iBeacon设备的相对位置的表达式如下：其中，p'k和(x,y)均表示相邻iBeacon设备的相对位置，P(p'e|rssi')表示采样点p'e的概率，de表示第e个采样点的欧式距离，we表示第e个采样点的权重，(xe,ye)表示数据库中第e个采样点的位置坐标，k表示选取前k个欧氏距离最小的采样点做计算。

8.根据权利要求7所述的基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，所述步骤S4中定位坐标的表达式如下：p＝pc+p′k

其中，p表示定位坐标，pc表示iBc的绝对坐标，p'k表示相邻iBeacon设备的相对位置。

9.根据权利要求8所述的基于水晶型信标布局的改进位置指纹定位方法，其特征在于，所述步骤S5利用卡尔曼滤波器修正所述定位坐标的表达式如下：hk＝xl

Pk＝Px+Q

xc＝hk+K*(xc‑hk)

Px＝(1‑K)*Pk

其中，hk表示绝对位置的先验估计，xl表示上一个坐标的横坐标Pk表示x方向后验估计的方差，Px表示x方向后验估计的方差，Q和R分别表示系统噪声方差和测量噪声方差，K表示卡尔曼增益，xc表示当前坐标的横坐标。