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    基于改進型KNN算法和Android平臺的室內定位技術研究

    2018-03-24 09:36:24李昂肖甫李雷
    物聯(lián)網(wǎng)技術 2018年3期
    關鍵詞:Android平臺精度

    李昂 肖甫 李雷

    摘 要:通過分析基于WiFi定位的傳統(tǒng)位置指紋算法的不足之處,文中提出了一種旨在提高精度并減小計算復雜度的改進型KNN算法。通過Android平臺對該算法進行實現(xiàn)和測試,分析比較K的取值、AP的位置及數(shù)量等因素對定位精度的影響。測試結果表明,該算法不但能夠保證位置指紋室內定位的精度,還能有效減小計算復雜度,具有一定的可行性。

    關鍵詞:精度;計算復雜度;改進型KNN算法;Android平臺

    中圖分類號:TP301;TN92 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2018)03-00-05

    0 引 言

    伴隨著互聯(lián)網(wǎng)應用的快速發(fā)展,人們在室內停留的時間越來越多,室內位置信息對人們的日常生活愈加重要,因此人們對室內定位有著愈發(fā)強烈的需求[1-3]。由于利用GPS和AGPS這兩種定位方式進行室內定位時,信號會受到各種障礙物的遮擋[4],因此亟待出現(xiàn)新型的室內定位方式。

    隨著無線局域網(wǎng)絡(Wireless Local Area Networks,WLAN)遍布各地,智能手機和平板電腦等個人電子設備發(fā)展迅速,這些設備幾乎都使用WiFi連接網(wǎng)絡,用戶可使用WiFi進行定位[5-7]。iOS,Android和WP是目前三大主流移動操作系統(tǒng)。其中,Android系統(tǒng)所占的市場份額日益增大,因此完全可以選擇Android系統(tǒng)作為載體,設計基于WiFi的室內定位系統(tǒng)[8-11]。本文基于Android平臺設計了一種基于改進的位置指紋算法,首先收集采樣點的信號強度值信息,并將其保存到數(shù)據(jù)庫中,然后將定位時的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫相互對比進行估算,得到所要定位的坐標信息。

    1 基于WiFi的室內定位技術簡介

    雖然目前實現(xiàn)WiFi室內定位的方法有很多,但主要使用基于測距的定位方法。其中基于RSSI的定位方法最受關注[12-16]?;赗SSI的定位算法流程如圖1所示。

    2 傳統(tǒng)位置指紋定位技術

    目前,在研究基于WiFi的室內定位時,位置指紋定位技術使用較多[17-21],受到了廣泛關注。

    2.1 技術原理

    基于位置指紋定位算法的原理圖如圖2所示。

    從圖2可以看出,位置指紋定位算法主要包括離線工作階段和在線工作階段。離線階段即數(shù)據(jù)收集階段,首先選擇一個區(qū)域,從中選取多個采樣點,然后收集這些點WiFi信號的強度值RSSI,并將其作為位置指紋保存到指紋數(shù)據(jù)庫中。在這個指紋數(shù)據(jù)庫中,每個指紋都由一組RSSI值組成,且對應一個位置坐標。在線階段即定位階段,將待測目標定位的信息與指紋庫進行匹配,最后估算出當前位置坐標,完成定位[22]。在WiFi環(huán)境下,使用位置指紋定位算法RSSI定位工作過程如圖3所示。

    在選取的定位區(qū)域中,l個采樣點可以收集n個RSSI值來表示一個指紋,遍歷所有采樣點并獲得各自的RSSI值,保存于指紋庫中。指紋庫內容如式(1)所示:

    其中:RSSIji表示在第i個采樣點所測的WiFi信號的第j個RSSI值;FPi=(RSSI1i,RSSI2i,…,RSSImi)表示任意一個位置的指紋數(shù)據(jù),同時該指紋數(shù)據(jù)也可用坐標(x,y)表示。因此,指紋數(shù)據(jù)與坐標相互對應,其坐標如式(2)所示:

    位置指紋數(shù)據(jù)庫由式(1)和式(2)共同組成。

    除了在離線階段創(chuàng)建一個比較準確的指紋數(shù)據(jù)庫,在線階段指紋庫的匹配算法也十分重要[23]。常用的匹配算法有最近鄰法、K近鄰法和加權K近鄰法。

    (1)最近鄰算法(NN)

    最近鄰算法是一種比較常用的匹配算法,當待測目標進入定位所選區(qū)域時,可獲得一個相關的指紋信息lf=(RSSI1,RSSI2,…,RSSIn),然后將這個指紋信息與指紋數(shù)據(jù)庫中的信息相匹配,再算出它們之間的距離,其距離如式(3)所示[24,25],其中距離最小也就是相似度最大指紋信息min(d(lf,F(xiàn)Pi)),即待測目標的位置。

    式中:RSSIj和RSSIji分別為定位點和指紋點的強度值;n是WiFi信號的個數(shù)。

    最近鄰算法操作十分簡單,且容易實現(xiàn),但是其可選擇的參考點較為單一,定位時容易產生誤差,精度不高。

    (2)K近鄰算法(KNN)

    相較于最近鄰算法,K近鄰算法可選擇的參考點有所增多。匹配待測目標的指紋信息,并找出與指紋數(shù)據(jù)庫中最近鄰的K(K>2)個指紋信息,通過計算坐標的平均值就可以估算出待測目標的位置,其位置如式(4)所示[26,27]:

    式中:(xi,yi)是被選擇的第i個指紋數(shù)據(jù)庫中的信息所對應的坐標。

    (3)加權K 近鄰法(WKNN)

    加權K近鄰法是對K近鄰法的一種改進。K近鄰法選取的K個最小距離對最后的定位結果貢獻相同,取平均值,但距離越小對定位結果坐標的貢獻越大。因此,對所取的K個最小距離進行權值分配,距離越小,權值越大。K個權值ωk之和為1。ωk可自行設定,也可由式(5)計算得出[28,29]:

    2.2 技術性能與存在的問題

    當前的位置指紋算法雖然可以實現(xiàn)室內定位,但該算法依然存在一些問題,主要體現(xiàn)在以下方面:

    (1)算法模型過于簡單,僅能滿足較為簡單的室內環(huán)境的定位要求。當室內環(huán)境較為復雜,如家具等陳設較多、有移動物體或人走動時,該傳統(tǒng)算法的定位精度無法滿足要求。

    (2)該算法在線工作階段的運算量較大,尤其當AP個數(shù)較多或K取值較大時,運算量急劇增長,無疑增加了該算法的運行成本和復雜度。

    3 一種改進的KNN算法

    考慮到上述傳統(tǒng)位置指紋算法存在的問題,對傳統(tǒng)位置指紋算法作如下改進:

    (1)面對更復雜的室內環(huán)境,應當建立更加符合實際的模型。傳統(tǒng)位置指紋算法的模型主要采用MK模型,如式(6)所示:

    L(d)=L+10nlgd+NωLω+NfLf (6)

    其中:L表示距離發(fā)射端1 m處的傳播損耗;n是路徑傳播損耗系數(shù);d是發(fā)射端到接收端的距離;Nω和Nf分別是傳播路徑上穿過的墻壁和地板個數(shù);Lω和Lf 分別是墻壁和地板的損耗系數(shù)??梢?,傳統(tǒng)模型對于室內環(huán)境只考慮了墻壁和地板,而對于更復雜的情況沒有考慮。

    因此提出一種新的更符合實際的模型,充分考慮了除墻壁和地板外包括人在內的其他障礙物,如式(7)所示:

    式(7)與式(6)的不同之處在于最后一項,假設共有m種障礙物,Pi表示遇到第i種障礙物的概率,可以通過最小二乘法計算得出;Ni表示穿過第i種障礙物的個數(shù),Li表示第i種障礙物的損耗系數(shù)。

    (2)針對運算量較大的問題,提出一種減少運算復雜度的新方法。經試驗證明,在RSSI算法中,信號強度的衰減速度與傳輸距離成指數(shù)關系,即距離小時衰減快,距離大時衰減慢。尤其當?shù)竭_一定距離后,其衰減速度趨于平緩,即信號強度變化較小。因此,如果按照傳統(tǒng)KNN算法讓所有的RSSI值都參與到計算中,勢必會造成較大的冗余開銷。

    基于上述現(xiàn)象,需確定一個距離閾值,大于該距離時RSSI變化較小,可以舍棄,而小于該距離時則為有效點,應予以采納。由此可較大程度地減小運算量。在實際仿真中發(fā)現(xiàn),該門限距離取8 m和10 m時定位精度差距不大,但運算量減小了約50%。

    對于運算和精度有同樣重要影響的還有AP的個數(shù)與算法中K的取值。仿真試驗表明,AP的個數(shù)對于精度和運算量影響巨大。當AP數(shù)量增加且分布較均勻時,定位的精度較高,但同時運算量較大。而K的取值對于精度和運算量的影響則呈現(xiàn)出不同的規(guī)律,并非K的取值越大精度越高。因此,AP的個數(shù)與K的取值應當在精度和運算量之間權衡。

    綜合上述兩個方面的改進,本文提出了一種用于室內定位的改進KNN算法。

    4 改進KNN算法的Android實現(xiàn)與測試

    本文所設計的定位系統(tǒng)包括收集部分和定位部分,客戶端為Android移動端APP,在運行時用戶首先通過收集模塊將采樣點信號的信息提交給數(shù)據(jù)庫,然后定位時將定位信息與數(shù)據(jù)庫進行匹配,即可估算出位置。這款軟件的理論設計內容如圖4所示。

    4.1 實現(xiàn)

    (1)收集模塊設計

    當位置指紋定位算法處于離線收集階段時,首先需要選取合適的區(qū)域進行信息收集,理論上需要在選取的區(qū)域內放置4個無線路由器,其WiFi信號的強度值RSSI比較穩(wěn)定,測試結果誤差較小,但本文的收集模塊選用4個隨機WiFi信號以及各自對應的強度值作為參考點。然后在區(qū)域內選取若干個采樣點,其位置已知,將檢測到的每個采樣點的4種信號強度值均放入創(chuàng)建的指紋數(shù)據(jù)庫中,此時指紋庫中的每個采樣點將由一系列RSSI值組成[30]。如果此時的室內環(huán)境發(fā)生變化,那么RSSI值也將發(fā)生變化且定位出現(xiàn)誤差[31]。收集模塊流程如圖5所示。

    (2)定位模塊設計

    當位置指紋定位算法處于在線定位階段時,首先獲取待測目標位置的RSSI值,然后使用本文提出的改進KNN算法即可估算出待測目標的位置。定位模塊流程如圖6所示。

    (3)指紋數(shù)據(jù)庫設計

    考慮到數(shù)據(jù)量并不龐大,因此選擇SQLite數(shù)據(jù)庫。創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫如圖7所示。

    4.2 測試方案與結果分析

    (1)測試方案

    在本次測試中選取了C104,C108,C112三間教室和大廳作為測試場地。

    在這三間教室中,C112面積最大,約10 m×10 m;C104與C108面積較小且相近,約7 m×7 m;而大廳面積與C112相近,但較為空曠,如圖8、圖9所示。計劃每間教室分別選取4個角落位置作為采樣點,三間教室共12個采樣點;而大廳內計劃選取6個采樣點,如圖10所示。本測試主要檢測在面積大小、AP個數(shù)、K取值和室內環(huán)境均不相同的條件下,所提出的改進KNN算法的性能。

    (2)測試結果

    教室C104,C108和C112測試結果見表1所列。

    從表1可知,由教室C104和C108所測得的4組數(shù)據(jù)的誤差系數(shù)明顯小于C112的數(shù)據(jù)。

    教室C108內有人時的測試結果見表2所列。

    由表2可知,相較于無干擾時的結果,有干擾時得出的定位誤差系數(shù)大,即誤差較大。大廳測試結果見表3所列。

    由表3可知,相較于環(huán)境復雜的教室,在較為空曠的大廳所獲得的誤差系數(shù)較小,較準確。

    (3)測試結果分析

    a.同一間教室有無干擾時的結果對比分析

    根據(jù)在教室C108測得的兩組數(shù)據(jù),對采樣點的真實位置和定位結果進行對比分析,如圖11所示。

    在圖11中,實心圓表示采樣點的真實位置,空心圓表示教室內無干擾時定位的結果,空心三角形表示教室內有干擾時定位的結果。真實位置和定位結果兩點相連,其連線直觀地顯示了兩點間的差距,這種差距即定位誤差。相較于教室內有干擾時的定位結果,無干擾時產生的誤差明顯較小。

    b.大小相近的教室與空曠空間的結果對比分析

    在教室測試的數(shù)據(jù)里隨機抽取6組并與在大廳測試的數(shù)據(jù)進行對比分析,如圖12所示。

    在圖12中,折線1表示教室內采樣點的測試誤差系數(shù),折線2表示大廳內采樣點的測試誤差系數(shù)??梢院苊黠@地看出,折線1的誤差系數(shù)整體比折線2大,因此,在大廳內產生的誤差較小。

    5 結 語

    本文針對基于WiFi的室內定位常用的傳統(tǒng)KNN算法中存在的問題,提出了一種改進型KNN算法,在面對更復雜的室內環(huán)境時可以保證精度,并有效降低運算復雜度?;贏ndroid平臺對這一改進算法進行了實現(xiàn)和測試,測試結果表明,該算法達到了預期效果,具有一定的可行性。

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