基于動(dòng)態(tài)環(huán)境的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位方法研究

胡緒健

【摘要】 通過WiFi進(jìn)行室內(nèi)定位早已不新鮮，然而其運(yùn)行方法還存在一些問題，無法解決環(huán)境動(dòng)態(tài)變化對(duì)RSSI值的影響，對(duì)此，相關(guān)工作者研究出了一種基于動(dòng)態(tài)環(huán)境的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位方法，本文中通過相關(guān)資料和實(shí)驗(yàn)介紹了其研究歷程、方法算法和作用，并且提出了一些改進(jìn)意見，希望對(duì)穩(wěn)定、準(zhǔn)確的進(jìn)行室內(nèi)定位提供一些理論研究。

【關(guān)鍵詞】 動(dòng)態(tài)環(huán)境 WiFi指紋 室內(nèi)定位 方法

引言：

隨著高科技的日益發(fā)展，室內(nèi)定位出現(xiàn)在大眾眼中，有了越來越大的市場(chǎng)需求，目前已有添加了紅外、藍(lán)牙、RFID等短距離無線技術(shù)的室內(nèi)定位系統(tǒng)出現(xiàn)在市場(chǎng)上，解決了一些定位要求的同時(shí)也暴露了一些問題，這種情況下，新的WiFi室內(nèi)定位方法憑借其優(yōu)良的抗干擾性、穩(wěn)定性成為智能技術(shù)中重要的一環(huán)，本文對(duì)這種基于動(dòng)態(tài)環(huán)境的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行了研究，相關(guān)總結(jié)如下。

一、室內(nèi)定位技術(shù)的介紹

筆者在進(jìn)行研究時(shí)參考了大量文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)幾種常見的室內(nèi)定位技術(shù)有：超寬帶室內(nèi)定位技術(shù)，藍(lán)牙、紅外技術(shù)，A-GPS技術(shù)，射頻識(shí)別技術(shù)等，[1]其詳細(xì)的特點(diǎn)有：超寬帶室內(nèi)定位技術(shù)具有很高的精度，近乎到cm級(jí)，但特別的移動(dòng)設(shè)備使其成本較高；藍(lán)牙以及紅外技術(shù)都能達(dá)到十米的精度，但藍(lán)牙設(shè)備造價(jià)高，紅外極易被阻礙物隔斷，不利于復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境；射頻識(shí)別范圍有限也無法通信；GPS技術(shù)定位精度有限；這些技術(shù)漸漸不能滿足室內(nèi)定位的要求，在這樣的情況下，WiFi定位技術(shù)漸漸受到關(guān)注。

WiFi定位技術(shù)具有較高的定位精度，成本也在可控范圍，可以說是一項(xiàng)性價(jià)比很高的新的定位方法，常見的基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)有TOA、TDOA以及RSSI等技術(shù)，TOA是基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間的一種定位技術(shù)，TDOA是在其基礎(chǔ)上的升級(jí)技術(shù)，RSSI是基于接收信號(hào)強(qiáng)度的一種定位技術(shù)，基于WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法包括三角定位法和位置指紋法，前者是通過三處以上參考點(diǎn)位置信息估計(jì)目標(biāo)點(diǎn)，后者是通過目標(biāo)結(jié)點(diǎn)位置指紋特征與相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配判斷位置，兩種方法都能準(zhǔn)確、可靠、低耗、低成本的進(jìn)行室內(nèi)定位工作，是目前研究的重點(diǎn)。

二、基于動(dòng)態(tài)環(huán)境的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位技術(shù)的原理

本文中要說的室內(nèi)定位技術(shù)就是一種動(dòng)態(tài)WiFi指紋技術(shù)，通過相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，包括離線階段和在線定位階段，前者收集樣本建立信息庫(kù)，后者進(jìn)行對(duì)比，利用算法判斷定位，此方法無需信道傳播模型和其他硬件設(shè)備，因此成本相對(duì)較低。

基于動(dòng)態(tài)環(huán)境的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位系統(tǒng)的主要設(shè)備有：智能手機(jī)終端、無線接入點(diǎn)、服務(wù)器，細(xì)化服務(wù)器又囊括了采集處理、數(shù)據(jù)庫(kù)、地圖導(dǎo)航三大部分，其定位精度取決于位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的精確程度，在建立中要收集參考點(diǎn)AP信號(hào)強(qiáng)度，利用手持終端朝向信息，建立參考處位置指紋，獲得相關(guān)待測(cè)處信息后利用KNN算法匹配指紋，得到具體位置信息。[2]

在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中會(huì)依次經(jīng)過初始化、定位和運(yùn)行維護(hù)階段，在實(shí)驗(yàn)過程中，我們對(duì)某商場(chǎng)進(jìn)行了室內(nèi)定位測(cè)試，達(dá)到了很好的效果，多次試驗(yàn)后將相關(guān)數(shù)據(jù)和普通的WiFi定位技術(shù)和一般的定位技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)WiFi指紋定位技術(shù)定位誤差最小，具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

三、總結(jié)

總結(jié)全文，基于動(dòng)態(tài)環(huán)境的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位研究，是在參考以前的指紋定位算法之上，添加了終端朝向角度信息、新的比對(duì)算法等，利用用戶操作可以自主更新指紋數(shù)據(jù)庫(kù)以適應(yīng)環(huán)境改變，在自適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境中也能高效、準(zhǔn)確的完成室內(nèi)定位操作，穩(wěn)定性和科研前景都非?？捎^。當(dāng)然本系統(tǒng)還存在一些弊端，其采樣和算法還有提升的空間，筆者建議在采樣時(shí)可以使用多角度連續(xù)采樣，特別是朝向角度的采樣，可以多次進(jìn)行，使采樣結(jié)果更具有普適性；算法中可以加入RSSI濾波和傳感器計(jì)步測(cè)距，還可以在定位階段采用KNN-SVM或人工智能，得到更為精確的數(shù)據(jù)，以達(dá)到更好的定位效果。

本文中對(duì)這種定位方法進(jìn)行了基本的介紹，對(duì)其研究歷程和算法進(jìn)行總結(jié)，但是由于篇幅限制，沒有詳細(xì)介紹其算法原理和步驟，也沒有列舉相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和結(jié)果，實(shí)以為憾。相信在相關(guān)科研工作者的努力下，會(huì)研究出更好地技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)定位，達(dá)到更好的效果。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 陳斌濤，劉任任，陳益強(qiáng).動(dòng)態(tài)環(huán)境中的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2015，112（ 12） ： 112-114.

[2] 唐洋，白勇，馬躍.基于WiFi的指紋匹配算法在室內(nèi)定位中的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2016，43（ 48） ： 447-448.