基于Wi-Fi的室內(nèi)定位技術(shù)研究進(jìn)展

余丹 謝世成 寧全可 邰曉曼 仲臣

摘 ?要：利用接收信號(hào)強(qiáng)度和信道狀態(tài)信息進(jìn)行定位是目前基于Wi-Fi室內(nèi)定位技術(shù)的兩種主要方法，二者各有特色，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。為進(jìn)一步研究Wi-Fi室內(nèi)定位技術(shù)，通過(guò)參閱文獻(xiàn)，從幾何、指紋兩個(gè)方面論述接收信號(hào)強(qiáng)度與信道狀態(tài)信息定位原理以及目前的研究現(xiàn)狀，探討兩種方法的發(fā)展前景。未來(lái)如果能夠進(jìn)一步突破硬件與軟件條件的限制，兩者實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的緊耦合，將會(huì)極大促進(jìn)Wi-Fi定位技術(shù)在室內(nèi)位置服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：室內(nèi)定位;Wi-Fi;接收信號(hào)強(qiáng)度;信道狀態(tài)信息

中圖分類號(hào)：TN92 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）21-0048-05

Research Progress of Indoor Positioning Technology Based on Wi-Fi

YU Dan，XIE Shicheng，NING Quanke，TAI Xiaoman，ZHONG Chen

（School of Space Information and Surveying Engineering，Anhui University of Science and Technology，Huainan ?232001，China）

Abstract：Using received signal strength and channel state information for positioning are currently two main methods based on Wi-Fi indoor positioning technology. Both have their own characteristics and complementary advantages. In order to further study the Wi-Fi indoor positioning technology，by referring to the literature，the principles of RSS and CSI positioning and the current research status are discussed in terms of geometry and fingerprint，and the development prospects of the two methods are discussed. In the future，if we can further break through the limitations of hardware and software conditions and achieve tight coupling of multi-source data between the two，it will greatly promote the development of Wi-Fi positioning technology in the field of indoor location services.

Keywords：indoor positioning;Wi-Fi;received signal strength;channel state information

0 ?引 ?言

位置信息的獲取在人們?nèi)粘Ｉ钪邪缪葜匾囊饬x，隨著定位精度的提高，可以帶來(lái)更好的基于位置的服務(wù)（Location-Based Service，LBS）體驗(yàn)。雖然利用衛(wèi)星進(jìn)行定位已被大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用，能夠解決室外大部分定位需求，但該類信號(hào)無(wú)法覆蓋室內(nèi)，難以形成定位[1]。由于人們大部分時(shí)間在室內(nèi)度過(guò)，相比于室外，室內(nèi)對(duì)LBS的需求更加迫切。學(xué)術(shù)界與工業(yè)界很早就開(kāi)始針對(duì)低成本、高可靠性的室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行研究[2]。其中，Wi-Fi定位技術(shù)擁有顯著的基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì)，僅需少量接入點(diǎn)（Access Point，AP）信息即可實(shí)現(xiàn)定位，運(yùn)行維護(hù)成本低，定位速度快。因此基于Wi-Fi的定位技術(shù)發(fā)展更加成熟。

本文結(jié)合安徽理工大學(xué)2019版研究生培養(yǎng)方案，以研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目“基于測(cè)距誤差改正的室內(nèi)定位技術(shù)”為支

撐，回顧Wi-Fi定位技術(shù)中基于接收信號(hào)強(qiáng)度（Received Signal Strength，RSS）和信道狀態(tài)信息（Channel State Information，CSI）兩種定位方法的研究進(jìn)展，尋找目前正在進(jìn)行的研究與以往研究工作的關(guān)聯(lián)性，探討未來(lái)可能的研究方向，旨在為后期從事該研究方向的同學(xué)提供參考。

1 ?基于幾何角度的室內(nèi)定位技術(shù)

1.1 ?基于RSS測(cè)距的定位技術(shù)

接收信號(hào)強(qiáng)度是一種反映信號(hào)功率衰減的物理參量，被廣泛用作室內(nèi)定位的載體?；赗SS的幾何測(cè)距定位技術(shù)主要利用信號(hào)傳播損耗模型將接收的無(wú)線信號(hào)強(qiáng)度值轉(zhuǎn)化為距離，以多邊交會(huì)的方式確定用戶的位置，如圖1所示。

損耗模型的一般形式為：

其中，P為接收信號(hào)強(qiáng)度，P0為距離d0時(shí)的信號(hào)強(qiáng)度，d為接收端和發(fā)射端的空間距離，n為損耗因子，對(duì)應(yīng)不同的室內(nèi)環(huán)境，ζ為遮蔽因子，即實(shí)測(cè)的功率與真實(shí)功率之間的誤差。

由于室內(nèi)環(huán)境影響，無(wú)線信號(hào)的實(shí)際傳播效果很難與模型精確擬合，此外RSS會(huì)受多徑效應(yīng)和其他噪聲影響產(chǎn)生變化，造成相同距離下的信號(hào)接收值具有較大差異，因此實(shí)際情況下三個(gè)圓更多的相交于一個(gè)區(qū)域，如圖2所示，通過(guò)改進(jìn)算法縮小區(qū)域范圍，可以提高定位精度。文獻(xiàn)[3]將測(cè)距階段轉(zhuǎn)化為貝葉斯問(wèn)題并與路徑損耗模型結(jié)合，最后使用迭代最小二乘法更新位置估計(jì)，在計(jì)算復(fù)雜度稍微增加的情況下，大大提高了測(cè)距精度。

文獻(xiàn)[4]提出PF-RSSI-NL算法，利用粒子濾波優(yōu)化RSS值，并用牛頓法修正目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的估計(jì)值，仿真結(jié)果表明，新算法的測(cè)距誤差降低了0.6米。文獻(xiàn)[5]通過(guò)高斯擬合和卡爾曼濾波處理原始數(shù)據(jù)，利用對(duì)數(shù)正態(tài)陰影模型獲得接收端與AP的平面距離，最后使用無(wú)高度影響的加權(quán)質(zhì)心法計(jì)算目標(biāo)位置。文獻(xiàn)[6]通過(guò)引入三邊測(cè)量誤差矩陣調(diào)整測(cè)得的距離，然后與信號(hào)傳播模型結(jié)合，提高的測(cè)距的精度。由于接收信號(hào)功率的隨機(jī)性，以及復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境，改進(jìn)后的三邊測(cè)距技術(shù)的定位精度仍然不高。目前，主要以RSS測(cè)距與其他技術(shù)結(jié)合進(jìn)行定位。如EI-Naggar等[7]使用慣性傳感器與三邊測(cè)量技術(shù)結(jié)合，利用卡爾曼濾波融合RSS信號(hào)，克服了室內(nèi)環(huán)境對(duì)信號(hào)的影響。文獻(xiàn)[8]提出一種蜂窩網(wǎng)絡(luò)輔助的RSS新型測(cè)距算法，首先將AP布設(shè)成規(guī)則的四邊形，然后用除去過(guò)離群值的中值卡爾曼濾波器處理RSS值，選取四個(gè)最強(qiáng)的RSS值計(jì)算距離，最后使用加權(quán)定位算法得到目標(biāo)的實(shí)時(shí)位置，實(shí)驗(yàn)表明算法的定位誤差能夠控制在0.5米內(nèi)。即使如此，在非視距（Non-Line-Of-Sight，NLOS）情況下，使用RSS仍然無(wú)法得到較為準(zhǔn)確的距離。為了在一定程度上緩解RSS時(shí)變性問(wèn)題，研究人員提出了利用指紋的方式建立RSS與位置之間的關(guān)系。

1.2 ?基于CSI測(cè)距的定位技術(shù)

隨著Wi-Fi技術(shù)的發(fā)展以及IEEE 802.11n系列通信協(xié)議的迭代更新，研究人員發(fā)現(xiàn)，信道狀態(tài)信息，一種反映物理層的特征值可以改善基于RSS定位的缺陷。CSI反映了環(huán)境的散射、環(huán)境衰減、功率衰減等信道信息[9]。采用正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）技術(shù)可以將無(wú)線信號(hào)發(fā)射器和接收器的物理層信息解析出來(lái)并以CSI的形式展現(xiàn)。圖3展示了室內(nèi)某點(diǎn)一段時(shí)間內(nèi)接收的RSS與CSI數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，從圖3和表1可以看出，CSI相比較于RSS表現(xiàn)出更強(qiáng)的穩(wěn)定性，具有更精準(zhǔn)的定位性能。

與基于RSS的測(cè)距定位原理相同，利用CSI值計(jì)算距離，進(jìn)而通過(guò)多邊交會(huì)的方法實(shí)現(xiàn)定位。FILA系統(tǒng)[10]將CSI幅值信息處理為CSIeff，并推導(dǎo)出CSIeff和距離之間的關(guān)系，構(gòu)建了基于CSI的室內(nèi)傳播模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明FILA系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)的基于RSS測(cè)距定位在定位精度和穩(wěn)健性方面表現(xiàn)更好，但是基于測(cè)距的方案歸根結(jié)底仍屬于接收能量度量的方法，仍會(huì)受到環(huán)境的干擾。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，文獻(xiàn)[11]提出了LiFS系統(tǒng)，首先判斷定位目標(biāo)是否處于第一菲涅爾區(qū)（First Fresnel Zone，F(xiàn)FZ），然后對(duì)CSI信息進(jìn)行預(yù)處理，制定相應(yīng)的功率衰減模型，通過(guò)求解針對(duì)所有子載波路徑制定的一組衰減模型公式，LiFS系統(tǒng)可以在視距（Line-Of-Sight，LOS）條件下達(dá)到0.5米的定位精度。

相比于利用傳播模型測(cè)量距離，利用TOF獲得距離的方式更加精確。Kumar等[12]首先在商用Wi-Fi設(shè)備實(shí)現(xiàn)了亞納秒級(jí)的TOF測(cè)量精度。但是Wi-Fi信號(hào)的帶寬有限，導(dǎo)致測(cè)量精度不高。目前主要采用跳頻技術(shù)對(duì)信號(hào)帶寬進(jìn)行擴(kuò)展，通過(guò)測(cè)量并整合多個(gè)不連續(xù)且不等間隔的Wi-Fi頻段上的CSI信號(hào)，近似得到一種非常寬的帶寬信號(hào)測(cè)量值。未來(lái)隨著軟硬件的升級(jí)以及IEEE 802.11n協(xié)議的更新，帶寬進(jìn)一步拓寬，TOF測(cè)量精度進(jìn)一步提升，這種方法也會(huì)愈加實(shí)用。

1.3 ?基于CSI測(cè)角的定位技術(shù)

根據(jù)陣列天線角度測(cè)量技術(shù)，結(jié)合CSI中的相位信息，在多個(gè)基站位置已知的情況下進(jìn)行AOA估計(jì)，可以獲得目標(biāo)的位置。此方法主要利用AP上每根天線接收的信號(hào)相位差以及天線之間的間隔d，計(jì)算到達(dá)角θ。通過(guò)增加天線的數(shù)量，可以減輕噪聲和多徑效應(yīng)的影響。如Array Track平臺(tái)[13]應(yīng)用了6～8根天線，使用陣列處理、多天線融合、AOA頻譜合成等多種處理機(jī)制實(shí)現(xiàn)了30～50 cm的定位精度。但目前商用Wi-Fi設(shè)備通常不具備多天線的條件，鑒于此，SpotFi系統(tǒng)[14]通過(guò)測(cè)量來(lái)自不同子載波的相位值，僅依靠三根天線實(shí)現(xiàn)了AOA超分辨率估計(jì)，系統(tǒng)最終的定位精度達(dá)到40 cm。受制于成本和體積方面的制約，Wi-Fi設(shè)備的多天線問(wèn)題仍然是當(dāng)前基于CSI測(cè)角定位技術(shù)發(fā)展的瓶頸，此外AOA估計(jì)涉及到嚴(yán)格的數(shù)學(xué)計(jì)算，數(shù)據(jù)源和測(cè)量平臺(tái)的誤差都會(huì)對(duì)最終的定位精度造成影響。隨著軟硬件的發(fā)展，該技術(shù)還有進(jìn)一步的提升空間。

2 ?基于指紋的室內(nèi)定位技術(shù)

2.1 ?基于RSS指紋的定位技術(shù)

此技術(shù)最早應(yīng)用在RADAR[15]系統(tǒng)，避免了利用傳播模型測(cè)距產(chǎn)生的誤差，具有精度高，成本低等優(yōu)勢(shì)。如圖4所示。

指紋匹配定位技術(shù)分為兩個(gè)階段：

（1）離線階段，事先采集定位區(qū)域的RSS值與參考點(diǎn)（Reference Point，RP）位置組成定位指紋，但定位環(huán)境往往存在大量的AP信號(hào)，如何采集信號(hào)數(shù)據(jù)以保證既獲得較高的定位精度又能提高定位效率成為研究人員面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。目前有兩種數(shù)據(jù)采集方法：經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃途_模型。

對(duì)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停话悴捎靡?guī)則方格網(wǎng)的布設(shè)方式進(jìn)行采樣，也有學(xué)者[16]使用脊線采樣的方法，克服了方格采樣中指紋數(shù)據(jù)利用度不高的缺陷。文獻(xiàn)[17]提出一種基于最小封閉圓（SEC）的指紋采集方法，用RP的坐標(biāo)代替RSS值，結(jié)合改進(jìn)的加權(quán)K最近鄰匹配算法（Weighted K-Nearest Neighbor，WKNN），降低了數(shù)據(jù)采集成本并且提高了精度。宋景春[18]提出一種隱式眾包的指紋采集方法，通過(guò)大量采集無(wú)標(biāo)記樣本，在僅僅依賴少量標(biāo)記樣本的情況下實(shí)現(xiàn)較高的定位精度。

精確模型根據(jù)已知的AP的坐標(biāo)，利用信道傳輸模型計(jì)算和擴(kuò)展，進(jìn)而生成整個(gè)定位區(qū)域的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)。Laitinen等[19]使用經(jīng)典的對(duì)數(shù)模型，引入大量乘性校正因子抵消視距與非視距傳播中的不確定性誤差。文獻(xiàn)[20]建立了單坡度模型，通過(guò)在幾個(gè)關(guān)鍵的RP處獲得指紋數(shù)據(jù)進(jìn)而擴(kuò)展形成整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，此方法不但提高了定位精度，同時(shí)還降低了數(shù)據(jù)庫(kù)冗余，提高了定位效率。

（2）在線階段，將實(shí)時(shí)接收的RSS值與指紋庫(kù)匹配，估算待測(cè)點(diǎn)位置。匹配算法主要分兩類：確定性算法和概率性算法[21]。

確定性算法將一段時(shí)間內(nèi)的RSS均值作為指紋數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)單元，通過(guò)計(jì)算待測(cè)點(diǎn)與指紋庫(kù)每條指紋之間的向量距離（如歐式距離），選擇距離最小的參考點(diǎn)作為最終的位置估計(jì)。常見(jiàn)的確定性定位算法有：機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如K最近鄰（K-Nearest Neighbor，KNN）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest，RF）[22];神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)[23]等;還有一些研究人員采用了融合算法，也取得了良好的定位效果。胡久松等[24]人發(fā)現(xiàn)壓縮感知（Compressed Sensing，CS）的定位方法雖然可以提高定位精度，增強(qiáng)時(shí)效性，但是CS的收斂速度受信號(hào)多徑效應(yīng)的影響較大，因此采用CS與WKNN聯(lián)合定位的方式，實(shí)驗(yàn)表明聯(lián)合算法的定位精度相比于單一算法都有明顯提升。李新春[25]采用核主成分分析和梯度提升回歸樹(shù)的方法，最大程度保留了指紋數(shù)據(jù)的非線性特征，平均定位誤差達(dá)到1.16米。李夢(mèng)夢(mèng)[26]等人結(jié)合梯度提升決策樹(shù)與粒子濾波算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的精確探測(cè)。

概率性定位算法通過(guò)計(jì)算每個(gè)AP的RSS值概率分布函數(shù)，將其合并成聯(lián)合分布函數(shù)作為指紋。貝葉斯理論、聚類分析和最大似然估計(jì)是常用的概率匹配算法。Horus系統(tǒng)[27]首先采用聯(lián)合聚類和概率分布的方法，通過(guò)對(duì)無(wú)線信道的噪聲進(jìn)行識(shí)別并處理，提升了環(huán)境魯棒性，平均定位誤差達(dá)到0.6米。一般而言，直方圖或核函數(shù)的方法也可用于計(jì)算概率分布，但是所需樣本量過(guò)大，計(jì)算復(fù)雜度也隨之增加。Talvitie等人[28]針對(duì)這種情況提出基于RSS的頻譜壓縮的方法。文獻(xiàn)[29]使用Weibull模型代替直方圖計(jì)算概率分布密度，然后采用貝葉斯估計(jì)進(jìn)行匹配定位，該方法減少了計(jì)算概率分布所需的樣本數(shù)量，提高了指紋庫(kù)的訓(xùn)練效率。

2.2 ?基于CSI的指紋的定位技術(shù)

傳統(tǒng)基于RSS的指紋匹配技術(shù)雖然較為方便，但RSS無(wú)法詳細(xì)描述多徑傳播的具體情況。CSI樣本矩陣具有高維特性，能夠更細(xì)致的刻畫(huà)信號(hào)的擾動(dòng)，有助于更準(zhǔn)確地對(duì)位置進(jìn)行估計(jì)。由于CSI具有幅度和相位兩個(gè)維度的信息，因此可以分別或以二者融合的方式來(lái)描述指紋樣本的特征。FIFS系統(tǒng)[30]首次將CSI幅度用作指紋信息，定位精度高于基于RSS的Horus系統(tǒng)，但該系統(tǒng)未考慮到信號(hào)的頻率多樣性問(wèn)題。CSI-MIMO系統(tǒng)[31]充分利用了CSI的幅度和頻域信息，首先對(duì)CSI數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，然后將相鄰的子載波測(cè)量值之差作為指紋，與FIFS系統(tǒng)相比，定位精度提升了57%。文獻(xiàn)[32]提出的WicLoc系統(tǒng)分別為振幅和相位生成位置指紋，然后再聚合為最終的定位指紋，這種做法可以增加指紋信息所表征的環(huán)境屬性，提高定位精度。

近些年隨著深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與CSI結(jié)合進(jìn)行指紋匹配定位已經(jīng)成為一種新的發(fā)展趨勢(shì)。如DeepFi系統(tǒng)[33]、PhaseFi系統(tǒng)[34]、ConFi系統(tǒng)[35]等。但是受限于CSI數(shù)據(jù)的高維特性，使用深度學(xué)習(xí)的方法還是存在計(jì)算量大、計(jì)算復(fù)雜度高的問(wèn)題。如何提高CSI指紋數(shù)據(jù)采集和匹配的效率，提取CSI數(shù)據(jù)中的有效信息，壓縮指紋庫(kù)的規(guī)模都是CSI指紋匹配技術(shù)未來(lái)需要突破和完善的地方。

3 ?基于Wi-Fi定位技術(shù)的發(fā)展前景

室內(nèi)定位技術(shù)作為導(dǎo)航定位領(lǐng)域一個(gè)重要的分支，深刻影響著室內(nèi)LBS應(yīng)用的發(fā)展。作者通過(guò)對(duì)Wi-Fi室內(nèi)定位技術(shù)的研究和學(xué)習(xí)，以及參考國(guó)內(nèi)外已有的研究成果，提出以下幾點(diǎn)思考：

（1）更加普適的定位方案。無(wú)論采用測(cè)距定位或是指紋定位，都需借助已有的定位模型，如測(cè)距定位需要考慮符合定位環(huán)境的信號(hào)衰減模型，指紋定位需提前建立位置指紋庫(kù)。室內(nèi)環(huán)境的變化極易導(dǎo)致現(xiàn)行的定位方案失效。提高定位系統(tǒng)的自適應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)感知到主動(dòng)認(rèn)知的自動(dòng)校準(zhǔn)定位，以應(yīng)對(duì)諸如室內(nèi)布局，AP位置的改變等造成的定位失效，是目前亟待解決的問(wèn)題。

（2）結(jié)合新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。雖然CSI技術(shù)彌補(bǔ)了RSS時(shí)變性的缺陷，但本質(zhì)上仍是基于Wi-Fi定位的方案，存在通信帶寬不足，信號(hào)削減嚴(yán)重等問(wèn)題。第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)（5G）具有的高帶寬，低時(shí)延，廣域覆蓋等優(yōu)勢(shì)可以為Wi-Fi室內(nèi)定位提供新的解決思路。5G發(fā)布之初就考慮到了定位問(wèn)題，理論上5G網(wǎng)絡(luò)定位的精度可以達(dá)到1米以下。目前，北京郵電大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校的研究團(tuán)隊(duì)基于5G技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)環(huán)境下亞米級(jí)的定位精度。未來(lái)通過(guò)大力發(fā)展室內(nèi)5G網(wǎng)絡(luò)，利用5G芯片的Wi-Fi設(shè)備，結(jié)合一定的數(shù)據(jù)處理算法，必定可以在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)更加快速、準(zhǔn)確的定位。

（3）發(fā)展多源融合定位技術(shù)?？偨Y(jié)已有的研究成果可以看出，基于測(cè)距和基于指紋的定位方法各有優(yōu)勢(shì)，因此可以考慮二者組合，在視距范圍內(nèi)進(jìn)行測(cè)距定位，在非視距范圍內(nèi)利用指紋進(jìn)行定位，二者相互補(bǔ)充，提高定位精度和速度。此外，多傳感器的數(shù)據(jù)源組合能夠獲得較單一數(shù)據(jù)更加優(yōu)異的定位性能，以RSS/CSI為基礎(chǔ)進(jìn)行同源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合或多源融合定位的方式得到了研究人員的廣泛關(guān)注，如RSS/CSI融合，CSI與慣性傳感器、磁場(chǎng)強(qiáng)度等信息融合，RSSI與氣壓計(jì)、加速度計(jì)融合等。目前普遍采用的Kalman濾波、粒子濾波等融合算法在面對(duì)不確定的定位環(huán)境時(shí)，濾波性能并不令人滿意，因此融合算法的改進(jìn)同樣具有顯著意義。

（4）開(kāi)發(fā)移動(dòng)端定位模塊。智能移動(dòng)設(shè)備作為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚墓ぞ?，可以十分方便的采集RSS信息，但是對(duì)于CSI信息，目前只能使用特定網(wǎng)卡才能采集。因此針對(duì)移動(dòng)端進(jìn)行相應(yīng)的軟硬件開(kāi)發(fā)，使得傳統(tǒng)移動(dòng)設(shè)備也能夠直接使用CSI信息，可以極大地?cái)U(kuò)展RSS/CSI定位的商用性。

4 ?結(jié) ?論

Wi-Fi定位技術(shù)作為室內(nèi)定位的重要方法之一，該技術(shù)已經(jīng)從傳統(tǒng)的RSS的定位方式發(fā)展到如今利用深度學(xué)習(xí)結(jié)合CSI確定用戶位置。未來(lái)隨著5G網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、多源信息融合算法的深入發(fā)展，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的多源數(shù)據(jù)緊耦合的定位方法將成為基于Wi-Fi的室內(nèi)定位技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向。本文結(jié)合安徽理工大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪工程學(xué)院研究生培養(yǎng)方案實(shí)際，回顧了Wi-Fi定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀，展望了基于Wi-Fi技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向，為接下來(lái)從事Wi-Fi室內(nèi)定位技術(shù)研究的同學(xué)提供參考。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：余丹（1997—），女，漢族，安徽宿州人，碩士研究生，研究方向：空間定位與導(dǎo)航技術(shù)。