消防救援中WIFI室内定位关键技术的研究

王 悦，赵春宇

（上海交通大学 上海 200240）

如何有效提高消防救援效率、减少火灾中的人员伤亡一直都是一个重要的课题。在楼宇内，尤其是结构复杂的大楼中，被困人员与救援人员都容易迷失方向，因此如果能在这些地方实现较为准确的定位对于消防救援将有极大帮助。

无线定位是指利用无线电波信号的某些特征参数估计特定物体在某种参考系中的坐标位置[1]。与室外的GPS定位不同，在室内进行定位时由于空间较小、阻挡物较多等因素，需要选用其他合适的技术，包括蓝牙、红外、WIFI、ZigBee以及超宽带等。其中，WIFI是一种短距离无线技术，有覆盖范围大、无需布线、传输速率快和发射功率小等优势，已经在人们的日常生活中得到了广泛的普及。WIFI的接入点（AP）遍布于各个场所，并且只要这些AP通电，即使接收设备没有通过该接入点连接到网络，也可以探测到这些AP的RSSI、SSID、BSSID等信息作为的定位依据，因而不需要添加其他硬件设备就可以进行定位[2]。本文主要研究了基于WIFI的室内定位技术在消防救援中的关键问题。

1 无线定位算法

目前无线定位的过程主要可以分为两类：一类是已知发射端位置情况下，先对发射端和接收端之间进行测距，然后再通过一些方法计算出接收端坐标进行定位；另一类是在需要定位的范围内选取多个训练点记录相应数据生成数据库，定位时通过把在某个点测得的数据与数据库中的已有数据进行比较从而得出待测点位置。本文主要研究第一类方法。

1.1 测距算法

在无线定位中，常用的测距算法有多种，如TOA、TDOA、AOA等，但是对于室内定位，由于空间范围较小且阻挡物较多，通常选用的是基于传播损耗模型的测距算法。

自由空间传播模型是最基本的路径损耗模型，它给出了无障碍且视距范围内的情况下接收功率与发射功率之间的关系，即著名的Friis公式[3]：

这一模型未考虑传播过程中的各种障碍，因此在实际中使用的较多的是在自由空间传播模型基础上考虑了传播过程中由于墙和地板的存在引起的损耗的Keenan-Motley模型[3]：

式中，L0为距发射端1米位置的传播损耗；M和N分别为墙和地板的类型数；Lwi与Lfj分别为i类墙和j类地板的穿透损耗系数；kwi和kfi分别为穿过i类墙和j类地板的层数。

1.2 坐标估计算法

坐标估计算法主要包括极大似然估计法和三边测量法[4]，需要指出的是，由于研究背景是消防救援，而在火灾发生时往往会伴随着断电的情况，因而火灾发生时必然有部分AP不能正常工作，本文将重点讨论可用AP数量小于等于3的情况，事实上在AP大于3个时也可以人为选取其中3个来进行计算，故在此主要介绍三边测量法。

三边测量法的原理如图1所示，它实质上就是三圆相交求交点问题，列出3个圆的方程然后解之，得出的交点坐标即为定位点位置：

图1 三边测量法示意图Fig.1 Sketch map of Trilateration

2 模型校正

在本文的研究过程中，由于场地限制，只选取了某建筑物的一层作为对象进行模型校正以及相应的算法改进。场地平面图如图2所示，房间分别从1-10进行编号，三角形所示为 AP，用A-E表示：

图2 试验场地平面图Fig.2 Plan of the experimental site

由于楼层只有一层，在使用KM模型时就可以不用考虑地板的影响，而L0可以通过测量直接得到，因而只需要找出建筑物中墙体的种类并对不同墙体的损耗系数进行测量即可。测量过程如下：

将AP布置在墙体的一侧，两个接收端分别置于墙体的两侧，中间不设置其他障碍物，进行多次采样，每次将两个接收端测得的数据作差，随后对得到的多个结果据进行去除粗大误差以及随机误差的处理并且求得使其均方误差最小的数值，把这一数值作为穿透该墙体的穿透损耗[5]。

3 算法改进

在实际中，由于模型误差、测量误差等的存在，我们通常无法得到三圆恰好交于一点的情况，往往结果都如图3所示。

图3 三圆不交于一点示意图Fig.3 Sketch map when three circles don't meet at a point

对于这种情况的处理办法是先求出其中两圆交点中离第三个圆圆心较近的点，共得到三个点，再根据这三个点的坐标来进行计算[6]。

很多的实验都表明，基于传播模型的测距过程误差随距离增大而增大，通过距离越近、穿越障碍越少的AP测得的数据可信度越高，通常情况下，来自这些AP的信号强度也较大，因此，本文在进行计算的时候为每个测距的结果增加一个与信号强度相关的权重，通过可信度高的AP测得的距离给予较大权重，通过这种方法来提高结果的精度。

假设如图 3 的情况中得到 3 点坐标分别为（xab，yab），（xac，yab）和（xbc，ybc），选取测得距离的倒数当作每个结果的权重，可以得出定位点坐标为：

式中，R1，R2，R3分别为 A，B，C 三圆的半径。

当剩余AP数量为2个时，与三边测量法类似，依旧采取作圆求交点的方法进行计算。两圆相切的特殊情况在此就不再讨论，主要讨论两个交点以及无交点的情况，如图4所示。

图4 两个AP的情况Fig.4 Situation with 2 APs

通常情况下，有两个交点存在是无法进行准确定位的，但是考虑到火灾救援的特殊情况，更多情况需要知道的是定位点所在的房间而非在房间中的具体位置，因此即使给出两个较准确的范围对于实际应用也是有意义的。

由于测量误差的存在，同样为两个测得的距离附加相应可信系数后将问题转化为两个圆环相交求范围的问题：

而两圆无交点的情况的处理方法则是在两个圆心的连线上选取一点作为估计定位点，取点位置依然与可信系数有关：

4 实验及结果分析

实验在上一节中所示场地进行，利用笔记本电脑在Microsoft Visual Studio2010平台测量AP数据，通过测量计算之后，模型中的损耗系数如表1所示。

表1 不同材料穿透损耗Tab.1 Penetration Loss of different materials

而式中的L0通过多次测量后得到，为30.5。因而本次实验采用的传播模型为：

在测试时分别在1号房、走廊以及10号房选取点进行测量，用式（8）进行计算，得到距离与实际距离的误差如表2所示。

表2 测距误差Tab.2 Error of distance measurement

为了测试AP缺失时的定位情况，人为去除B跟E的数据之后用第四节中公式进行计算，得到的定位位置与实际位置的误差如表3所示。

表3 3个AP时定位误差Tab.3 Error of positioning with 3 APs

结果表明，1号房内测试点与走廊测试点由于距离剩余AP较近，定位误差稍小，而10号由于离3个AP都较远且障碍较多误差较大，但是因为室内房间的面积一般都大于3m*3m，实验结果中达到的定位精度已能基本满足我们在室内进行救援工作时希望知道具体房间的要求。

接下来是剩余2个AP情况的测试，前文中提到的可信系数经过多次实验之后决定选用，其中R为接收信号强度的绝对值。在此选择人为去除B、C、D数据之后对1号房和走廊的测试点进行计算，为使得结果更为直观，我们用图形来表示，如图5所示。

图5 2个AP时定位情况Fig.5 Positioning with 2 APs

其中a情况的定位误差很大程度上都由测距误差决定，测距误差越小，两圆环相交范围越近，定位也就相对越准确，反之，则可能出现两个范围分布在两个不同房间的情况。而b情况下可以证明，当两圆正好相切时估算位置偏离实际位置最远，而这种偏离最大的情况下，偏离距离为：

其中D为测得距离，e为测距误差。同样当剩余的AP距离待测点越近、测距误差越小时，偏离的距离就越小。

因此，如果剩余AP点距离定位点的距离比较近，即使只剩余两个AP，我们的定位误差也能控制在一个相对可接受的范围内，但是如果剩余的只有距离远、强度低的AP，就无法保证能定位在一个相对准确的范围了。

5 结 论

WIFI是目前无线局域网系统领域颇受人们关注且应用广泛的一种技术，基于WIFI的定位技术也正在迅猛发展，本文针对消防救援系统开展了基于WIFI的室内定位的关键技术的研究，主要完成了基于测距、计算的定位过程的模型选取和校正以及算法改进，着重研究了发生火灾时AP数量较少情况下的定位情况，提出了在AP数量较少时加入可信系数来辅助定位的观点，通过实验可以证明定位精度基本可以满足在消防救援中需要知道具体房间的要求。

[1]梁久祯.无线定位系统[M].北京:电子工业出版社，2013.

[2]姜莉.基于WiFi室内定位关键技术的研究[D].大连：大连理工大学，2010.

[3]朱雨虹，徐昌庆.基于无线局域网的室内覆盖分布系统模型[J].计算机工程，2008，34（7）:118-119.ZHU Yu-hong，XU Chang-qing.WLAN indoor coverage distribution system model[J].Computer Engineering，2008，34（7）:118-119.

[4]陈群.ZigBee技术在室内定位中的应用研究[D].南昌：南昌大学，2012.

[5]尹启禄，黄翠琳，葛磊.TD-SCDMA室内传播模型研究[J].移动通信，2008，32（15）:26-30.YIN Qi-lu，HUANG Cui-lin，GE Lei.Research of TD-SCDMA indoor propagation model[J].Mobile Communication，2008，32（15）:26-30.

[6]卢恒惠，刘兴川，张超，等.基于三角形与位置指纹识别算法的 WiFi定位比较[J].移动通信，2010，34（10）:72-76.LU Heng-hui，LIU Xing-chuan，ZHANG Chao.Comparison of trilateration and fingerprint matching algorithm in WIFI positioning[J].Mobile Communication，2010，34（10）:72-76.