基于WiFi的室內定位技術研究.pdf

1、無線網絡的發(fā)展和普適計算技術的廣泛應用使基于位置的服務（Location Based Service， LBS）對移動用戶的位置信息需求逐步增多。目前，基于衛(wèi)星信號的室外定位系統(tǒng)已非常成熟，但無法應用在結構復雜的室內環(huán)境，因而室內定位技術迅速成為人們的研究熱點。同時，高速發(fā)展的無線網絡技術因其通信速度快、部署方便等特點使基于WiFi的室內定位技術得到廣泛關注和研究。因此，本文以基于WiFi的室內定位方法中應用最廣泛的位置指紋定位技術作為

2、研究基礎，針對其中存在的問題研究了相應的改進算法和策略，并基于該算法和策略在Android平臺上實現(xiàn)了一套定位和地圖相結合的室內定位系統(tǒng)。具體研究內容如下：
　　第一，針對基于接收信號強度（Received Signal Strength，RSS）的WiFi室內定位技術中傳統(tǒng)加權K近鄰（Weighted K-nearest Neighbor，WKNN）算法不能自適應獲取WLAN中有效接入點且參考點匹配準確度不高的問題，本文研究了自

3、適應匹配預處理WKNN算法。該算法中每個實時定位點自適應地根據網絡狀況對無線接入點（Access Point，AP）的RSS均值由大到小排序，然后選擇RSS均值較大的前M個AP，與參考點中對應的M個AP一起參與匹配預處理計算，從而優(yōu)化了傳統(tǒng)的指紋定位算法。實驗結果表明，該算法可獲得30％以上的定位誤差改善，有效提高了定位精度和定位穩(wěn)定性。
　　第二，針對不同設備間RSS檢測能力差異導致指紋數據庫不能直接匹配不同品牌和型號的移動設備

4、，從而使定位精度和穩(wěn)定性降低的問題，研究了一種基于余弦相似度（Cosine Similarity，CS）的RSS檢測差異補償策略，該策略引入余弦相似度作為不同設備之間能否進行RSS差異補償的度量標準，對滿足度量標準的設備組通過比值校正的方法補償RSS檢測差異，有效解決了由于不同設備RSS檢測能力差異帶來的定位精度和穩(wěn)定性下降問題。
　　第三，基于Android平臺實現(xiàn)了一套基于室內地圖的WiFi室內定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)將室內定位技術和

5、室內地圖技術有機結合，在離線訓練階段只需輕輕點擊地圖即可從地圖數據庫中獲得該參考點的坐標及樓層信息并保存至指紋數據庫，極大地簡化了離線訓練過程，同時可將每一個參考點都直觀地顯示在地圖上，使參考點訓練更加簡潔、直觀、合理。在線定位階段也可利用地圖數據使定位更加準確、直觀、高效。在此基礎之上，該系統(tǒng)實現(xiàn)了單點定位、移動定位和歷史軌跡查詢等功能，并且為未來系統(tǒng)功能的擴展提供了接口。最后，在該系統(tǒng)中對上述兩點算法進行了實際的測量和驗證，效果顯著