室內定位系列(一)——WiFi位置指紋

來源:網絡

摘要

GPS難以解決室內環境下的一些定位問題,大部分室內環境下都存在WiFi,因此利用WiFi進行定位無需額外部署硬件設備,是一個非常節省成本的方法。然而WiFi并不是專門為定位而設計的,傳統的基于時間和角度的定位方法并不適用于WiFi。近十年來,在室內WiFi場景下的定位中,位置指紋法被廣泛研究和采用。本文對WiFi位置指紋法進行綜述,提出了這個領域面臨的挑戰,介紹最新的研究,以及提供一些實際的指導。

介紹

室內環境下的定位一直是一個很多問題未被解決的領域。由于信號的嚴重衰減和多徑效應,通用的室外定位設施(比如GPS)并不能在建筑物內有效地工作。定位準確性也是一個問題,GPS也許可以指出移動設備在哪一個建筑物,但是室內場景下,人們希望得到更精確的室內位置,這需要更精密的地圖信息和更高的定位精度。

我們可以在室內搭建一套完整的基礎設施用來定位,但是這樣需要很大的代價,包括定位信號占用的頻譜資源、用于感知定位信號的嵌入在移動設備中的額外硬件、安裝在固定位置的用來發送定位信號的錨節點。因此,大家傾向于使用那些已有的被廣泛部署的無線設備去實現室內定位。

基于無線信號的定位方法首先考慮的是使用WiFi(基于IEEE802.11標準的WLAN)作為基礎定位設施?,F在,包括智能手機、筆記本電腦在內的大部分移動通信設備都內嵌了WiFi模塊。實際上,WiFi已經被廣泛地在室外定位與導航中使用(通過智能手機以及被維護的wifi熱點位置與其對應的mac地址的數據庫進行查找,很多公司有維護這樣的數據庫,包括Google、Apple、Microsoft,以及Skyhook這樣的定位服務提供商等等)。其他還有一些技術,比如用藍牙、RFID、移動電話基站信號等,也可以用來實現室內定位,但是它們不像WiFi這樣到處都有,因此流行程度不如WiFi。移動電話信號并不能在所有的室內場景下都能穩定傳播,使用RFID需要額外的安裝硬件的花費,此外,基于超聲波的定位技術使用在一些實驗性的工作中,而實際利用超市波的商用設備很少,因此實際應用并不多。

WiFi廣泛使用在家庭、旅館、咖啡館、機場、商場等各類大型或小型建筑物內,這樣使得WiFi成為定位領域中一個最引人注目的無線技術。通常,一個WiFi系統由一些固定的接入點(AP)組成,它們部署在在室內一些便于安裝的位置,系統或網絡管理員通常知道這些AP的位置。能連接WiFi的移動設備(比如筆記本電腦、移動電話)相互之間可以直接或間接地(通過AP)通信,因此可以考慮在通信功能外同時實現定位功能。但是WiFi信號并不是為定位而設計的,通常是單天線、帶寬小,室內復雜的信號傳播環境使得傳統的基于到達時間/到達時間差(TOA/TDOA)的測距方法難以實現,基于到達信號角度的方法也同樣難以實現,如果在WiFi網絡中安裝能定向的天線又需要額外的花費。因此,近年來大家詳細研究的主要是位置指紋方法。

本文涉及的是在室內環境下的定位,提供一些使用WiFi的接入點和移動設備進行位置指紋法定位的指導。本文包括:WiFi位置指紋法的基本概念,WiFi如何用于定位,使用WiFi的位置指紋算法,存在的挑戰和性能方面的問題,以及WiFi位置指紋法中其他的一些事項。

位置指紋法的基本概念

“位置指紋”把實際環境中的位置和某種“指紋”聯系起來,一個位置對應一個獨特的指紋。這個指紋可以是單維或多維的,比如待定位設備在接收或者發送信息,那么指紋可以是這個信息或信號的一個特征或多個特征(最常見的是信號強度)。如果待定位設備是在發送信號,由一些固定的接收設備感知待定位設備的信號或信息然后給它定位,這種方式常常叫做遠程定位或者網絡定位。如果是待定位設備接收一些固定的發送設備的信號或信息,然后根據這些檢測到的特征來估計自身的位置,這種方式可稱為自身定位。待定位移動設備也許會把它檢測到的特征傳達給網絡中的服務器節點,服務器可以利用它所能獲得的所有信息來估計移動設備的位置(翻譯存疑…),這種方式可稱為混合定位。在所有的這些方式中,都需要把感知到的信號特征拿去匹配一個數據庫中的信號特征,這個過程可以看作一個模式識別的問題。

位置指紋由什么組成?

位置指紋可以是多種類型的,任何“位置獨特”的(對區分位置有幫助的)特征都能被用來做為一個位置指紋。比如某個位置上通信信號的多徑結構、某個位置上是否能檢測到接入點或基站、某個位置上檢測到的來自基站信號的RSS(接收信號強度)、某個位置上通信時信號的往返時間或延遲,這些都能作為一個位置指紋,或者也可以將其組合起來作為位置指紋。下面我們介紹兩種最常用的信號特征(Bahl and Padmanabhan, 2000; Pahlavan and Krishnamurthy 2002):多徑結構、RSS。

多徑結構

載頻比較大(比如大于500Mhz)的無線電信號的傳播可以近似看作是光學射線的傳播(Pahlavan and Krishnamurthy 2002)。無線電信號傳播時,這些“射線”可以在光滑的平面(比如建筑物的墻壁、地板)上進行反射,遇到銳利的邊緣會發生衍射,遇到小型的物體(比如樹葉)會發生散射。發射源發出的無線電信號可以通過多條路徑傳播到同一位置,因此在一個位置上會接收到多條射線,每條射線有不同的能量強度和時延。時延取決于射線傳播的距離,強度取決于距離和具體的傳播情況(反射、衍射等)。每條到達接收器的射線稱為一個多徑分量,信道的多徑結構指的是這一組(多條射線)信號強度和時延。多徑結構也稱作功率時延分布,圖1是一個典型的功率時延分布的例子,其中,有6個有效的多徑分量,功率和時延分別為???

,???,???,???,???,??????,???,???,???,???,???。

圖1 功率時延分布

如果信號的帶寬足夠大(比如使用直接序列擴頻技術或者超寬帶技術),那么在接收器上可以分解和處理各個多徑分量。某個位置上得到的多徑結構取決于實際的環境,是獨特的,能夠被用來作為位置指紋。Ahonen and Eskelinen (2003)提出了這種方法定位3G UMTS網絡中的手機,他們的研究結果指出,使用這樣的多徑結構作為位置指紋可以達到67%的情況下25m以內的定位精度,以及95%的情況下188m的定位精度,這樣的定位性能滿足了FCC的關于手機定位的E-911要求。

接收信號強度(RSS)

信號的RSS或者接收功率取決于接收器的位置。RSS的獲取很簡單,因為它是大多數無線通信設備正常運行中所必需的。很多通信系統需要RSS信息用來感知鏈路的質量,實現切換,適應傳輸速率等功能。RSS不受信號帶寬的影響,沒必要高的帶寬(大多數通信方式的信號帶寬都比較窄),因此RSS是一個很受歡迎的信號特征,并廣泛應用于定位中。

假設有一個固定的信號發射源,在離它不同距離的位置上的平均RSS的衰減(in db)和距離的對數成正比,在最簡單的情況下,RSS可以表示為:

?????

其中,?稱為路徑損耗指數,???為發送功率,?

是一個取決于環境和頻率的常數。RSS可以被用來計算移動設備與AP(或基站)之間的距離,那么這個提取出來的距離是否可以用來做移動設備的三邊角測量從而定位呢,可以,但是定位誤差可能會很大,因為RSS的變動范圍可能會很大(注意上面的公式中RSS指的是某個距離的可能RSS的平均),這是由實際環境的影響造成的(稱為陰影衰落)。因此這種基于RSS測距的三邊角方法并不是一個好的解決方案。

然而,如果一個移動設備能接收到來自多個發射源的信號,或者固定的多個基站都能感知到同一個移動設備,那么我們也許可以使用來自多個發射源或者多個接收器的RSS組成一個RSS向量,作為和位置相聯系的指紋。這個就是本文描述的典型的WiFi位置指紋。大多數WiFi的網卡可以測得來自多個AP的RSS(可能是依次測量)?,F在在大多數室內場景,移動設備常??梢詸z測到多個AP,因此使用來自多個AP的RSS作為位置指紋是有意義的,后文以此方法為基礎。

注意到RSS本身就是在一段時間內計算或測得的,因此只采集一個RSS樣本是不合理的。在WiFi網絡中,AP常常要發送一個beacon幀,包含了一些網絡信息、服務組ID(無線網絡的名字)、支持的傳輸速率,以及一些其它的系統信息。這個beacon幀是用在WiFi中的很多的控制幀之一,它大約100ms發送一次,RSS通常是使用這個beacon幀來測量的。beacon幀是未加密的,所以即使是一個封閉的網絡(移動設備未能連接上)也能用來定位。beacon幀接近于周期性地被發送,但并不是完全周期性的,當檢測到傳輸媒介阻塞的時候需要延遲發送,一旦檢測到不阻塞的時候就發送,下一次發送還是會在之前預計的100ms時刻,即使離上一次發送還不足100ms。更進一步,如果AP工作在多個信道上,為了避免沖突,在測量RSS之前,移動設備必須花時間掃描各個信道。WiFi標準(IEEE 802.11)指定了2.4GHz頻帶的11個信道以及更多的5GHz頻帶的信道。盡管在一個地理區域中使用多個信道的情況并不罕見,但實際WiFi僅僅使用2.4GHz頻帶中三個不重疊的信道。關于WiFi和IEEE 802.11標準的更多細節可以參閱(Perahia and Stacey 2008)。

由測量值和指紋庫估計位置

使用位置指紋進行定位通常有兩個階段:離線階段和在線階段。在離線階段,為了采集各個位置上的指紋,構建一個數據庫,需要在指定的區域進行繁瑣的勘測,采集好的數據有時也稱為訓練集。在在線階段,系統將估計待定位的移動設備的位置。接下來我們將對這兩個階段進行更詳細的描述。需要注意的是,室內定位中所得到的位置坐標通常是指在當前環境中的一個局部坐標系中的坐標,而不是經緯度。

離線階段

位置和指紋的對應關系的建立通常在離線階段進行。最典型的場景如圖2.2所示,地理區域被一個矩形網格所覆蓋,這個場景中是4行8列的網格(共32個網格點),2個AP。這些AP本來是部署在這里用來通信的,也可以用來做定位。在每一個網格點上,通過一段時間的數據采樣(5到15分鐘,大約每秒采集一次)得到來自各個AP的平均RSS,采集的時候移動設備可能有不同的朝向和角度。這個例子中,一個網格點上的指紋是一個二維的向量???? ,其中???是來自第i個AP的平均RSS。在后面會看到,我們也可以記錄RSS樣本的分布(或者其他的一些統計參數,比如標準差)作為指紋。簡單起見,后文沒有特別說明的情況下都認為指紋是RSS樣本的均值。

這些二維的指紋是在每個網格點所示的區域(如圖2)采集到的,這些網格點坐標和對應的指紋組成一個數據庫,這個過程有時稱為標注階段(calibration phase),這個指紋數據庫有時也稱為無線電地圖(radio map)(譯者注:后面都簡稱為指紋庫),表1是這個指紋庫的一個局部。圖2右邊的部分在二維向量空間(后文都統一稱作信號空間)中展示了這些指紋。在更一般的場景下,假設有?個AP,那么指紋?是一個?維的向量,這在信號空間中就難以畫出來了。

盡管RSS樣本的坐標點是實際物理空間中的直角網格點,但是位置指紋在信號空間中不會這樣有規律。我們之后會看到,呈直角網格的位置點轉換到信號空間中后變成了一些沒有規律的模式。有些信號向量即使在物理空間中離得很遠,在信號空間中卻有可能很近,這會增加錯誤的幾率。因此,指紋采集的有些部分也許沒有什么用,甚至有時會對定位效果不利。

在線階段

在在線階段,一個移動設備處于這個地理區域之中,但是不知道它的具體位置,它甚至不太可能正好處于網格點上。假設這個移動設備測量到了來自各個AP的RSS(在圖2的例子中,僅僅能測量到兩個AP的RSS)。這里我們假設只測量到一個樣本,當來自各個AP的RSS都被測量到的時候,RSS向量的測量值被傳輸到網絡中。設圖2中的例子中RSS向量的為???? 。要確定移動設備的位置,就是要找到在指紋庫中找到和?最匹配的指紋?。一旦找到了最佳的匹配,那么移動設備的位置就被估計為這個最佳匹配的指紋所對應的位置。比如,如果?,那么最匹配的樣本是表1中的第一項,移動設備被定位在坐標 。在更一般的情況下,向量? 維的。

以上的討論對坐標、指紋、測量值、匹配向量 ?做了很多的簡化。后文我們考慮一些更詳細的問題。首先從匹配??的算法開始。

基于位置指紋的定位算法

基于位置指紋的定位通常分為兩種類型。一種是確定性的算法,比較信號特征(比如向量?

)和存在指紋庫中的預先計算出來的統計值。另一種是是概率性的算法,計算信號特征屬于某個分布(存儲在指紋庫中)的可能性。下面介紹一些基本的方法,但并不進行詳盡的綜述。

確定性的定位算法

微軟在2000年最早開始進行WiFi位置指紋法定位的研究工作(Bahl and Padmanabhan 2000),他們使用RSS向量?

與指紋向量?的歐氏距離去確定移動設備的位置。假設位置指紋是?維的,也就是說有?個可見的AP,M個網格點,這樣指紋庫里面有M個指紋。

這樣的話,最簡單的定位算法可以描述如下:在指紋庫中的M個指紋中,找到在信號空間中與RSS觀測值的歐氏距離最近的指紋,然后將它所對應的位置坐標作為移動設備的位置。這個使用歐氏距離的方法也叫做在信號空間中找到最近鄰,因為目標是在信號空間中找到一個離RSS觀察值最近的指紋。圖2的右邊展示了這個方法的基本原理,其中,五角星代表RSS觀測值,圓代表信號空間中的位置指紋。決策邊界可以使用泰森多邊形的方法畫出來,信號空間中每個泰森多邊形包含的區域距離這個位置指紋最近。RSS觀測值所處的泰森多邊形區域中的位置指紋的位置,作為定位結果。

后文我們將看到,不是所有的位置指紋都是可靠的,一個更復雜的指紋庫可能還包括了RSS的標準差信息,或者給了每個AP不同的權值,這樣的話,我們可能要使用加權的歐氏距離,有時可能要對整個指紋加一個權值,有時需要對指紋的每個元素分別加一個權值。此外,其他的距離度量(比如曼哈頓距離或者馬氏距離)也常常被用來做定位。

概率性的定位算法

最早的基于WiFi位置指紋的概率性定位算法是Youssef et al. (2003).提出的,基本的思路是,如果簡單地使用一個RSS樣本的統計量(比如RSS的均值)可能會帶來誤差,因為實際的RSS值應該是一個分布。因此,我們可以使用聯合概率分布(有多個AP,所以是聯合概率分布)來作為指紋。通過采集RSS樣本獲取聯合概率分布并不是一個簡單的事情,因為來自各個AP的RSS之間的相互關系不明顯。他們假設這是獨立的(這種假設是合理的),然后簡單地使用RSS的邊緣分布的乘積作為聯合分布。假設觀測到的RSS向量為?????????

,估計位置時將選擇一個網格點,這個網格點上有最大的概率可能產生這個?。對于給定的?,可以使用貝葉斯準則來估計移動設備的位置,計算出所有的網格點這個概率,然后選擇最大概率的那個網格點作為移動設備的位置。

指紋的聚類

以上有一個問題沒有考慮到,并不是所有的網格點上都總能能檢測到同樣的一組AP。Youssef et al. (2003)最早對這個問題進行的描述
,Swangmuang and Krishnamurthy (2008b)考慮了不同的一些聚類的方式。Youssef et al. (2003)的工作基于各個AP的平等性來給網格點分組。分享同一組AP的網格點被認為是一個簇,簇的確定是基于各個網格點上能看到這些AP的概率,因此這個方法也叫做“聯合聚類”或者作者所稱的JC技術。Swangmuang and Krishnamurthy在信號空間中對指紋進行聚類,可以減少指紋搜索的復雜度,因此,他假設所有的位置都能看到同樣的一組AP。

其他

其他很多模式匹配算法都可以應用于WiFi位置指紋法。包括貝葉斯推理、統計學習理論、支持向量機、神經網絡等。(參考文獻很多,比如Battiti et al. 2002).

位置指紋法的性能

這一部分,我們考慮位置指紋法的定位性能(精度和準確度),分析指紋數據采集的工作量以及如何去減少工作量。我們首先分析為什么使用位置指紋法定位會存在誤差,然后描述一些論文中報告的誤差性能分析的結果。

造成誤差的原因

在最理想的情況,觀測RSS應該和它匹配到的指紋非常接近,同時這個指紋所對應的位置和移動設備的實際位置非常接近。但實際情況往往不是如此,有幾個原因會造成顯著的誤差。

無線電傳播的復雜性

無線電的傳播很容易受到環境影響,特別是在室內區域或者城市的高樓之間。圖3顯示了連續測得的一組RSS樣本,這個例子使用的是一個筆記本電腦,當用戶正常坐著工作的時候它測得某個AP的RSS,持續幾分鐘。很顯然,RSS隨時間變化,而且有時變化得很顯著。不過在五分鐘內RSS的變化基本不會超過20dB。人的朝向對移動設備測量到的RSS有顯著的影響。來自不同供應商的網卡計算RSS的方式也有些不同,這個也會造成RSS測量上的不一致。RSS的分布可能是不平穩的,因此,當測量到觀測向量?

時,它有可能會匹配到離真實位置較遠的位置指紋,這一點超過了本文要描述的RSS特性的范圍。感興趣的讀者可以參考Kaemarungsi and Krishnamurthy (2004b, 2011),其中針對室內定位詳細地分析了WiFi的RSS的特性。

刪失數據(Censored Data)

之前提到過,并不是在所有的位置都總能檢測到所有的AP。比如,在采集數據的時候,在一個網格點上只有三個AP是可見的,但是在在線定位階段移動設備檢測到了4個或5個AP。在這種情況下,增加指紋的維度是有益的,因為可以使得網格點在信號空間中互相區分開。然而有些信號的不可靠會使得定位算法這樣難以準確定位。當然,指紋庫也可以有AP的一些其他信息(比如每個AP的Mac地址),但是刪失數據的處理并不簡單。Youssef et al. (2003)嘗試每次都只使用?

個AP,忽略掉其他可見的AP。這?個AP通過信號的可靠性來選擇。這樣,如果一旦選擇了不合適的?

個AP,定位誤差可能會很大。

誤差分析

首先,我們總結一些文獻中報導的誤差性能分析的結果。大多數結論通過仿真或實驗來確定。在Bahl and Padmanabhan的開創性工作中,AP個數為3,使用的是確定性的定位算法(最近鄰),他們的中值誤差在3m到6m之間,具體誤差取決于使用的網格點的個數。Swangmuang and Krishnamurthy (2008a)使用了一個類似的確定性的定位算法,采用誤差的累計分布函數來展示定位誤差的可能性,在辦公室區域內,25個網格點,3個可見的AP,90%的可能性定位誤差小于4m。Youssef et al. (2003),采用了一個聯合聚類的概率性的定位方法,實驗場景的尺寸大約為68m*26m,構建指紋庫共使用了110個網格點,大多數指紋是隨著走廊采集的,cdf曲線顯示90%的概率誤差小于2.1m。

接下來討論的問題中,對于位置指紋定位誤差的分析考慮很少。最早分析位置指紋法的定位性能的是Kaemarungsi and Krishnamurthy (2004a),他們假設RSS樣本服從正態分布,樣本的均值就是正態分布的均值,不同AP的RSS的正態分布的方差是一樣的。這種假設使得性能分析變得簡單。實際中,RSS的分布不是高斯分布((Kaemarungsi and Krishnamurthy 2004b, 2011).)。圖4顯示了兩個RSS的直方圖,一個距離AP比較近,一個距離AP比較遠。第一個分布是左偏的,第二個分布更加對稱,可以近似建模成一個高斯分布。RSS分布的方差也并不是一樣的。Kaemarungsi and Krishnamurthy 2011的工作表明:距離AP越遠,方差越大。因此,上面那個簡單的假設在現實中不一定有效。Kaemarungsi and Krishnamurthy 2004a的工作對(Swangmuang and Krishnamurthy 2008a)做了進一步的延伸,其中的分析結果和仿真實驗的誤差cdf是匹配的,特別是當定位誤差為幾米的時候。因此,即使這些假設做了一些簡化,分析結果也可能是有用的。這些分析可以用來評估增加位置指紋的維度帶來的邊邊際效益,以及簡單場景下((Kaemarungsi and Krishnamurthy 2004a).)路徑損耗指數的影響。

 

其他的一些問題

這部分我們簡單地考慮一些之前沒有談到的和WiFi位置指紋法相關的其他問題,包括減少能力消耗、吞吐量問題、延遲和安全。

多種技術的使用

隨著移動設備(特別是智能手機)越來越多地被安裝多種無線技術(比如,有些設備同時有藍牙、RFID、近場通信),使用多種技術來定位是合理和可行的。有一些文章考慮同時使用GSM和室內的WiFi,但在使用多種技術融合位置指紋定位中還沒有全面的研究。

減少能量損耗

通過有效的通信協議來減少移動設備通信的能耗是這幾年的一個研究領域(Pahlavan and Krishnamurthy 2002)。因為GPS在手機上消耗了很多的能量,最近有一些工作試圖讓定位過程更加節能。Paek et al. (2010)提出了智能手機的GPS速率自適應的定位,這里的想法是通過減少GPS的忙閑度,這樣降低了定位準確性,但是能夠節省能耗。但是GPS并不能在各種地方都能定位準確(比如,在城市區域定位精度會降低),在室內可能根本不可用。系統通過檢測是否室內或城區,可以關掉GPS或者降低忙閑度來延長手機中電池的壽命。Lin et al. (2010)建議使用低能量的定位模式(比如使用WiFi而不是GPS)來減少能耗,但是同樣也可能會帶來準確度的降低。

吞吐量

當WiFi被用來定位的時候,移動設備要花費很多時間來掃描WiFi信號,這會暫時中斷數據的傳輸,從而影響吞吐量。King and Kjaergaard (2008)研究發現,在用戶沒有移動的時候減少掃描WiFi的周期,使得吞吐量增加到了122%,丟包率為原來的73%。將掃描速度與用戶是否移動聯系起來,當檢測到用戶移動的時候,讓掃描速度增加,否則設備就不掃描,因為我們假設沒有檢測到移動的時候用戶的位置不會改變。

延遲

當有很多的定位請求的時候,WiFi定位系統的容量和延遲也是一個需要考慮的問題,但目前這個方面似乎還沒有相關的研究工作。time-to-first-fix(首次定位時間)這樣的度量在WiFi指紋定位中不存在(GPS定位中,首次定位時間比較長)。當請求的數量較小的時候,WiFi中粗粒度的位置估計速度比GPS快很多,GPS通常需要幾秒有時甚至需要幾分鐘得到一個位置。

安全性

大量的設備都支持WiFi,而且WiFi信號的監控非常簡單,如果為了惡意目的而創建監控這些設備的網絡,則可以基于它們的MAC地址和RSS值來跟蹤大量設備,這將導致嚴重的用戶隱私問題。Husted and Myers (2010)的工作中就嘗試了創建一個“惡意網絡”來跟蹤移動設備。


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綜合管廊人員定位—WIFI定位法

來源:網格

WIFI定位方法基本上可以分為兩大類:

1.不基于RSSI
TOA(time ofarrival)
TDOA(time difference of arrival)
AOA(angle of arrival)
但是這些值的獲取需要特殊的wifi模塊,在智能機上無法獲取,因此這類方法無法使用。

2.基于RSSI

在智能手機上,可以通過系統SDK獲取到周圍各個AP(Access Point)發送的信號強度RSSI及AP地址,利用RSSI來定位目前看來是最可行的方法,因此下面著重介紹,基于RSSI定位主要有兩個算法:三角定位算法,指紋算法。
三角定位:
如果我們已經知道了這些AP的位置,我們可以利用信號衰減模型估算出移動設備距離各個AP的距離,然后根據智能機到周圍AP距離畫圓,其交點就是該設備的位置。很容易發現,三角定位算法需要我們提前知道AP的位置,因此對于環境變化較快的場合不適合使用。
指紋算法
指紋算法類似于機器學習算法,分為兩個階段:
離線訓練階段
將需要室內定位區域劃分網格,建立采樣點(間距1~2m)
使用wifi接受設備逐個采樣點采樣,記錄該點位置、所獲取的RSSI及AP地址。
對采樣數據進行處理(濾波、均值等)
在線定位階段
用戶持移動設備在定位區域移動,實時獲取當前RSSI及AP地址,將該信息上傳到服務器進行匹配(匹配算法有NN、KNN、神經網絡等) 得到估算位置。
匹配算法有NN、KNN、神經網絡等。
比較:
指紋算法相比較三角定位算法精度更高。
三角定位算法需要提前知道所有AP的位置
指紋算法需要提前繪制一幅信號Map。

總結:
智能手機基于WIFI的室內定位應用,更適合使用基于RSSI信號的指紋算法,原因在于我們不需要提前知道所有AP的位置,而且指紋算法可以應對AP位置或狀態的改變??梢蕴崆皩y繪指紋數據庫儲存到服務器上,移動設備在定位區域將自己得到的周圍AP信息實時發送給服務器,由服務器進行匹配并返回坐標位置給客戶端。一旦AP狀態或位置變化,只需要更新定位區域數據庫而并不需要在客戶端作出改變。


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