基于WiFi的室內(nèi)定位算法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，人們對基于位置信息的服務(wù)提出了巨大的需求。然而，傳統(tǒng)的定位技術(shù)一般適用于室外場景，在室內(nèi)無法進行準確定位，因而室內(nèi)定位技術(shù)成為研究熱點。目前WiFi（一般指基于IEEE802.11系列標準的無線局域網(wǎng)）網(wǎng)絡(luò)在室內(nèi)已經(jīng)廣泛部署，其具有成本低、功耗低的特點，并且移動終端廣泛安裝WiFi接入模塊，因此基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)是該領(lǐng)域的主要研究方向。
　　本文在大量WiFi接入點（AP）可連接的場景中，為了降低

2、定位運算復(fù)雜度提出了一種基于主成分分析（PCA）的WiFi定位算法。該算法能夠以較低復(fù)雜度實現(xiàn)常規(guī)算法一樣的準確度。針對WiFi信號強度隨機波動的情況，利用卡爾曼濾波技術(shù)提高了PCA定位算法的穩(wěn)定性。此外，在Android智能手機系統(tǒng)中開發(fā)了WiFi定位軟件，并實現(xiàn)和驗證了所提算法的可行性。主要工作如下：
　?。?）首先對實驗場景采集數(shù)據(jù)進行了分析，發(fā)現(xiàn)整個定位區(qū)域能接入的AP數(shù)量較大，并且部分AP的信號強度在不同位置變化較大。直

3、接使用所有可接入AP的信號進行定位，不僅定位計算復(fù)雜度高，而且會引入干擾從而影響定位精度?；诖?，本文利用PCA方法將指紋信號進行降維處理，保留可靠AP的指紋信息，不僅降低了指紋信號強度的空間維度而且還保證了定位準確度。此外，為了進一步降低運算復(fù)雜度和提高定位準確性，還使用了區(qū)域分簇的PCA定位算法。
　?。?）由于室內(nèi)信號傳播環(huán)境較為復(fù)雜，并且多個AP會工作于同一個頻道，從而會導(dǎo)致指紋信號強度會隨時間波動。針對該問題，本文根據(jù)卡