基于動態環境的WiFi指紋自適應室內定位方法研究

胡緒健

【摘要】 通過WiFi進行室內定位早已不新鮮，然而其運行方法還存在一些問題，無法解決環境動態變化對RSSI值的影響，對此，相關工作者研究出了一種基于動態環境的WiFi指紋自適應室內定位方法，本文中通過相關資料和實驗介紹了其研究歷程、方法算法和作用，并且提出了一些改進意見，希望對穩定、準確的進行室內定位提供一些理論研究。

【關鍵詞】 動態環境 WiFi指紋 室內定位 方法

引言：

隨著高科技的日益發展，室內定位出現在大眾眼中，有了越來越大的市場需求，目前已有添加了紅外、藍牙、RFID等短距離無線技術的室內定位系統出現在市場上，解決了一些定位要求的同時也暴露了一些問題，這種情況下，新的WiFi室內定位方法憑借其優良的抗干擾性、穩定性成為智能技術中重要的一環，本文對這種基于動態環境的WiFi指紋自適應室內定位技術進行了研究，相關總結如下。

一、室內定位技術的介紹

筆者在進行研究時參考了大量文獻，發現幾種常見的室內定位技術有：超寬帶室內定位技術，藍牙、紅外技術，A-GPS技術，射頻識別技術等，[1]其詳細的特點有：超寬帶室內定位技術具有很高的精度，近乎到cm級，但特別的移動設備使其成本較高；藍牙以及紅外技術都能達到十米的精度，但藍牙設備造價高，紅外極易被阻礙物隔斷，不利于復雜的室內環境；射頻識別范圍有限也無法通信；GPS技術定位精度有限；這些技術漸漸不能滿足室內定位的要求，在這樣的情況下，WiFi定位技術漸漸受到關注。

WiFi定位技術具有較高的定位精度，成本也在可控范圍，可以說是一項性價比很高的新的定位方法，常見的基于WiFi的室內定位技術有TOA、TDOA以及RSSI等技術，TOA是基于信號到達時間的一種定位技術，TDOA是在其基礎上的升級技術，RSSI是基于接收信號強度的一種定位技術，基于WiFi信號的室內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位置信息估計目標點，后者是通過目標結點位置指紋特征與相關數據庫匹配判斷位置，兩種方法都能準確、可靠、低耗、低成本的進行室內定位工作，是目前研究的重點。

二、基于動態環境的WiFi指紋自適應室內定位技術的原理

本文中要說的室內定位技術就是一種動態WiFi指紋技術，通過相關數據庫進行匹配，包括離線階段和在線定位階段，前者收集樣本建立信息庫，后者進行對比，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備，因此成本相對較低。

基于動態環境的WiFi指紋自適應室內定位系統的主要設備有：智能手機終端、無線接入點、服務器，細化服務器又囊括了采集處理、數據庫、地圖導航三大部分，其定位精度取決于位置指紋數據庫的精確程度，在建立中要收集參考點AP信號強度，利用手持終端朝向信息，建立參考處位置指紋，獲得相關待測處信息后利用KNN算法匹配指紋，得到具體位置信息。[2]

在系統實現中會依次經過初始化、定位和運行維護階段，在實驗過程中，我們對某商場進行了室內定位測試，達到了很好的效果，多次試驗后將相關數據和普通的WiFi定位技術和一般的定位技術進行了對比，發現WiFi指紋定位技術定位誤差最小，具有更高的準確性和穩定性。

三、總結

總結全文，基于動態環境的WiFi指紋自適應室內定位研究，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、新的比對算法等，利用用戶操作可以自主更新指紋數據庫以適應環境改變，在自適應動態環境中也能高效、準確的完成室內定位操作，穩定性和科研前景都非常可觀。當然本系統還存在一些弊端，其采樣和算法還有提升的空間，筆者建議在采樣時可以使用多角度連續采樣，特別是朝向角度的采樣，可以多次進行，使采樣結果更具有普適性；算法中可以加入RSSI濾波和傳感器計步測距，還可以在定位階段采用KNN-SVM或人工智能，得到更為精確的數據，以達到更好的定位效果。

本文中對這種定位方法進行了基本的介紹，對其研究歷程和算法進行總結，但是由于篇幅限制，沒有詳細介紹其算法原理和步驟，也沒有列舉相關實驗數據和結果，實以為憾。相信在相關科研工作者的努力下，會研究出更好地技術進行室內定位，達到更好的效果。

參 考 文 獻

[1] 陳斌濤，劉任任，陳益強.動態環境中的WiFi指紋自適應室內定位方法[J].傳感技術學報，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定位中的應用研究[J].計算機科學，2016，43（ 48） ： 447-448.