基于WIFI的室内定位技术的研究与实现

科技探索与应用

基于 WIFI 的室内定位技术的研究与实现
贾宏星
(安徽电信规划设计有限责任公司 安徽 合肥 230031) 摘 要: 随着移动互联网以及智能手机的不但发展, 基于位置的服务需求也在不断的增多, 特别是情况比较复杂的室内环境, 比如: 范围广等优点, 受到了很多人的关注, 它能达到比较好 地下停车场、 机场大厅、 图书馆、 展厅、 超市等。基于 WIFI 的定位技术有着成本低、 的定位效果, 本文提出了一种以高斯过程回归为基础的 WIFI 室内定位系统。 关键词: 定位系统; 高斯过程回归 WIFI; 中图分类号: TN92 文献标识码: A 文章编号: (2015) 1004-7344 10-0282-02

1 室内定位技术简介
1.1 估计方法和测量类型
目前, 在无线网路中有很多种室内定位系统以及解决方案, 然而能 在定位测量数据的方法却相当的少, 测量数据是以基站表述和链路的属 性为基础的。比如: 蜂窝 ID, 基站定位技术是一种移动终端定位技术, 它 需要和移动终端相连接, 通常情况下是将系统手机的时间测量信息认为 是基站定位的测量信息, 它的主要作用是在数据库确定基站的覆盖范围 以及检索判定确定的位置。这项技术有一定的局限性, 主要是收到基站 通信范围的制约, 在蜂窝网络当中, 它的覆盖范围只有几千米, 所以, 倘 若没有其他的可用信息无线通信技术的覆盖程度决定着蜂窝 ID 的准确 程度。

图 2 角度定位

1.2 定位的主要技术
(1) 短程感应, 短程感应技术不需要使用通信链路距离和角度聚集, 它是在用户在通信范围之中时, 利用有效的方法对移动用户的位置进行 估计, 比如: 物理练习或者基站标识的方法。 上述阐述的这些方法很容易 实现, 在移动终端和基站建立了相关的物理连接之后, 需要利用基站的 表示判断其附近都有什么基站, 从而估计出移动终端的位置。这种技术 在蜂窝系统中的应用比较广泛, 具体描述图见图 1。

进一步的优化传感器的精度、 融合等等, 那么惯性导航在人们应用的范 围内也开始普及。 指纹识别。这种方法先在某位置获得其图像信息、 信号强度信息 (4) 以及空间谱信息,然后找到这些位置和获得信息有关联的地方做个假 设, 即这些信息的唯一性, 然后整合这些信息作为一个特别的指纹信息 成为一个位置的指纹数据库。这样我们就可以根据这个数据库来运行定 位系统。这种方法识别的工作模式一般情况下是在线和离线阶段。 在室内定位利用这种方法可以很好的得到比较精确的定位, 也很稳 定, 但是也有欠缺之处, 就是成本问题, 耗费的非常高, 数据库不能很长 时间的保留, 这样不利于工作顺利进行。

2 利用高斯过程来进行的指纹定位
2.1 高斯过程回归
这几年来, 高斯过程回归的方法发展的很迅速, 它是新颖的利用机 器来学习使用的一种回归方法,除了在理论学习方面的严格性方面外, 还有很好的适应能力, 这体现在一些很复杂的问题方面, 同时比神经网 络、 向量机的学习方法更具有推断的灵活性、 很好的来实现, 所以在国际 上已经成为所要研究机器学习的热点领域。这种方法的基本思想, 首先 高斯过程是在随机的变量中, 有联合的高斯分布这样的一个的集合。而 怎样在现实运用中将这种方法融入进来,实现利用在 WIFI 指纹的数据 库中是我们要研究的。

图 1 短程感应技术的应用

(2) 三角定位。这种方法主要是使用测量到的角度和距离对移动终 端的位置进行估计。 它的基本思想是利用三点确定一个平面的原则对多 个基站收集到的数据进行整合。在这种理念中使用最多的方法是三边测 量法, 三边测量法需要先确定精确的路径损耗模型, 并利用得到的 RSSI 值计算得到基站和移动终端之间的长度。 因为现实中比如有很多噪声会 对其受到影响, 所以这三个基站不能相交到一个点, 这样我们就还需要 利用角度定位,这是利用 AOA 技术通过方位角度和其中的两个基站这 三个数据来求的。如图 2。但是这样的算法也会有误差存在。 惯性导航。这种方法是在牛顿惯性的基础之上, 一些物体用一些 (3) 惯性元件, 测量自身的角速度、 加速度等, 例如陀螺仪就可以用作惯性元 件。 然后再经过一系列的计算得出这个物体的速度、 姿态和位置等, 这样 就可以对这个物体进行定位的作物, 这就叫做惯性导航。这种系统的好 处是不受干扰, 不会有辐射。 最早是把这项技术用在飞行器的导航中, 我 可以发挥更好的定位导航的 们还可以把这个系统与 GPS 联合起来工作, 作用。 当把这项技术在室内定位导航中体现时, 首要的是预测坐标, 这是 根据速度、 角度等等一些信息来大概的估计的这个坐标具体位置。利用 这个特点在信号盲区也能进行这种导航作用。 但同时会有定位漂移这种 问题的出现, 这是由于长时间的存在传感器所存在的误差, 但我们也再

2.2 训练其位置指纹的数据库
首先位置指纹指的是在路由器或者是有移动的终端的位置, 测出一 个集合, 这个集合是包含跟这个实际位置有关系的一些信息数据。为确 保每个指纹都是独特的特点,我们就应该多收集一些有关联的数据信 息, 而且不可以改变这些信息。 本文用到射频指纹, 现实中可以用 TDOA、 其 WIFI 热点检测 AOA、 CSI 等一些信号参数来构造。本文的 WIFI 定位, 到的越多, 就越清楚的得到与这个位置相关的的指纹信息。在本文所提 到的位置指纹训练的方法构造中,离线训练的构造方法可分为 RSSI 测 量法、 电波模型法和这个的结合运用的方法。其中电波模型最大特点是 用传统方法可以定位 速度快、 操作便捷。而用 RSSI 方法在室内定位中, 精度较高, 如果用收集方法则精度较低, 但可以降低成本。混合的方法就 是两者一起使用, 比单用一个其位置精度肯定是有所提高的。

2.3 其位置的估算方法
位置估算法是在其已知位置指纹和信息库有关系的基础上, 利用采 取的位置指纹样本进行推测算出位置。这样可以使定位系统有更高的精 度, 其最常用的就是挑选最强错节点。 也就是经常提到的广告牌算法。 位 置估算的方法在统计学看来是分类器, 其意思是把位置不一样的射频信

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息统计一下, 来构造这个位置的指纹, 再进行估算。而从不同技术来说可 有非参数和参数化两种分类。参数分类一般情况下的算法是最近邻方法 和叶斯法两种。非参数法一般是利用神经网络来进行分布, 来进行学习。 这个定位系统的移动终端最重要的是这是那个板块, 即离线阶段功 能板块、用户的登入系统进行验证的板块以及在线定位这种功能的板 块。其中离线阶段的功能板块的功能是可以施行对收集的数据进行上传 训练, 能够下载这个服务器内的数据库。在线定位的这个功能体现在可 以更新并下载其指纹位置所在的数据库,并且进行网络的匹配定位, 同 时还可以进行与本地的匹配、 定位显示, 图 4 为离线阶段的界面介绍。

3 定位系统的设计和实现
3.1 定位系统设计
利用位置指纹定位的方法, 分成离线和定位两个阶段。 首先,采取离线训练方法对利用高斯过程回归的方法对 WIFI 的室 内进行定位构造进行详细说明。 利用移动终端客户先进入定位服务器, 在登陆成功后, 若没有所要 用的指纹数据库, 就先要提交所收集的关联的信息到服务器训练, 在接 收完这些原定的数据以后, 客户就能够利用移动终端对训练数据发送请 若还有别的客户也 求, 此时的训练数据需要利用 MATLAB 来处理数据, 在运用这个软件, 就会显示需要客户等候。当状态空闲的时候, 开始调用 这个软件来进行处理工作, 所得到的数据再运送回移动的终端, 这样方 便可以直接的使用。 下面是利用定位阶段。跟上述过程一样用户先进入移动终端, 登陆 服务器,成功后发送定位请求,这样几个 WIFI 的相应的几个 RSSI 数值 (求出平均值) 就可以集合在其移动的终端, 这样使信号波动的误差减小。 然后对位置指纹的数据库进行检测, 有可以进行匹配工作, 同时运用网络 也是个不错的选择, 利用网络找寻相匹配的数据, 再显示在移动终端。

3.2 对服务器端进行设计
定位服务器端的设计方法有很多种,本文提到在 IIS 的这个平台上 利用 MATLAB 混合编程。 3.2.1 MATLAB 的混合编程 首先 MATLAB 软件对于分析数据、 系统分析、 数值计算以及图形的 显示方面都表现出了很强的功能, 是一款有很大的仿真能力和矩阵计算 能力的软件。 它用到的领域也非常广泛, 在很大程度上提高了效率。 但这 款软件需要自己的平台来进行计算, 有时候会受到各方面的限制, 为解 决这方面需求, 我们选择调用 MATLAB 引擎。 3.2.2 高斯过程工具箱 高斯过程在叶斯监督的回归、分类问题的学习方面很实用也很方 便, 现实的过程中会有很多复杂的问题出现在项目中, 在这里高斯过程 的出现解救了这些问题。高斯过程的 MATLAB 工具箱可以使 GNU 0 ctave 和 MATLAB 并存。 高斯过程工具箱是由高斯过程、 超参数、 推理方法、 似然函数这四种 组件构成。 3.2.3 学习高斯过程的效果测试 本文在 IIS 这个机构并利用 MATLAB 的混合编程的方法建立室内 定位这种服务器。先把软件装好在手机上, 然后集合 WIFI 的信号强度, 最后将这些数据用高斯过程来运算, 得出最好的结果, 学习得来的实线 大多数和实际相吻合,说明这个算法可以得出 WIFI 信号的强度的一个 变化趋势, 训练效果也不错。

图 4 结构的测试和结果进行分析

4 室内定位系统的分析
4.1 AP 的部署位置对定位系统的影响
在位置指纹这个室内定位的办法内, 定位精度的影响因素就是位置 指纹具有唯一性的特点,但是在现实中虽然摆放的位置在理论上可以, 但是实际的环境中的信号强度并不理想, 而在几个位置上还会有一样的 指纹出现, 这对系统来说是很不稳定的, 所以我们还要加强指纹跟位置 的相联性。

分析 4.2 定位系统的测试、
我们通过重新设置部署路由器的方法, 在空间内部署随机 AP 节点、 有顺序的部署节点。准备一个没有下载软件的手机终端, 测试开始, 一共 分两个步骤: 离线训练阶段和检测定位。选取几个位置来进行定位, 通过 返回的坐标来计算定位的误差,可以得出在距离 wifi 路由器近的位置, 反而靠近路由器的地 精度也相对较高。 然后在继续实验提高 AP 的数量, 方精度有些下降。所以我们要具体情况进行具体的分析, 合理的安排 AP 节点的数量及部署, 得到最优的定位精度。 参考文献 [1]Kocijan J.Control algorithms based on Gaussian process models:a state of -the -art survey [A].Proc of the Special International Conference on Communications and Computing [C]. Complex Systems:Synergy of Control , Republic of Macedonia, 2011:69~80. 刘文予.室内无线传播及覆盖性能研究[D]武汉: 华中科技大学, [2]朱 山, 2012. 邓中亮, 刘文龙.基于支持向量机多分类的室内定位系统[J].计 [3]朱宇佳, 算机科学, 2012: 32~35. 收稿日期: 2015-3-6

3.3 移动终端设计
3.3.1 Android 系统简介 随着智能手机在日常生活中的快速发展, 借此平台来开发研究可以 很大程度上降低了成本,所以可以首选这个来进行移动终端的研究工 作。 在近一阶段 Android 系统的迅速发展, Google 在这个基础上开发的各 种工具能够使各厂家在硬件方面的操作简便。 3.3.2 界面和功能的设计过程 本文选用小米手机对 APP 在 Android 系统上研发。

图 3 基于 Android 系统的手机终端

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作者: 作者单位: 刊名: 英文刊名: 年,卷(期): 贾宏星 安徽电信规划设计有限责任公司 安徽合肥 230031 大科技 Super Science 2015(10)

引用本文格式:贾宏星 基于WIFI的室内定位技术的研究与实现[期刊论文]-大科技 2015(10)


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