基于Wi—Fi的室内定位算法的研究

摘 要：位置信息服务在如今这个日新月异的社会越来越受到重视。Wi-Fi网络基础设施的广泛性，使得Wi-Fi定位技术不需要安装额外的硬件设备而直接进行定位，可以弥补GPS信号在室内定位的限制，具有使用成本低，应用范围广，使用方便等優势，具有良好发展前景，是目前室内定位技术的研究热点之一。

本文对基于Wi-Fi的室内定位常见算法——三边质心定位算法做了相关介绍，提出加入参考节点进行反向修正以提高定位精度。实验结果和数据分析表明，修正后的算法相较于原算法减小了定位误差，提高了定位精度。

关键词：室内定位；Wi-Fi；RSSI；误差修正

随着社会的日新月异、不断发展，关于无线网络和移动通信的应用不断扩大、深入，位置信息服务（LBS）已经越来越重要，成为现代人生活不可或缺的一部分。LBS的应用依赖定位技术、定位系统的支持，目前，影响最大、使用最多、定位范围最广的定位系统是GPS（全球定位系统）。卫星定位系统在大多数户外环境下能给予良好的位置服务，但在高层建筑间或室内的情况下，GPS等卫星定位系统就无法有效工作。因为卫星信号容易受到障碍物遮挡使得定位终端无法获取到足够的信号导致定位误差大或无法定位。

WLAN技术是一种高速无线网络通信技术，目前应用最广泛的标准是IEEE 802.11b和IEEE 802.11g。WLAN网络具有部署方便、高速通信的特点，满足现代社会对移动生活娱乐、移动办公的需求。因为WLAN已经成为基础网络通讯架构的一个组成部分。许多移动通讯设备内置了对WLAN的支持。因此，基于Wi-Fi的定位不需要另加其他硬件设备或电子标签，避免部署专用的网络体系架构，可大大降低成本。它只需要在无线局域网中接收到无线信号，根据特定的定位算法来估算出待测物体的位置。第二，无线射频信号健壮传输，基于WLAN的定位系统比较稳定，受到的限制更小。第三，与采用射频、红外线信号的室内定位系统相比，使用的范围更大，因为无线信号通常可以覆盖范围较大。可见，对基于Wi-Fi的室内定位技术的研究很有意义，具有良好的发展前景。本文对几种基于Wi-Fi的室内定位常见算法做了相关介绍与比较，提出加入参考节点进行反向修正以提高定位精度。仿真平台实验表明，修正后的算法减小了定位误差，提高了定位精度。

一、 无线定位技术相关理论

（一） 定位技术概述

定位技术是指在某一时刻，某确定的环境下，待定位移动终端通过某定位方法估计出它在某种参考坐标系中的具体位置。有很多无线定位技术和解决方案。常用的定位技术有射频识别定位、红外线定位、超宽带定位、蓝牙技术和Wi-Fi室内定位技术等。红外线只适合传输距离短的情境，因为它很容易受到室内光线如日光灯的影响，导致定位的局限性从而影响定位精度；超声波、蓝牙和超宽带技术需要特殊设备，成本过高，因此他们不适合广泛应用；射频信号没有沟通能力，不容易被集成到其他系统中。

目前，越来越多的室内无线接入点是开放和自由。最广泛使用的定位技术是使用Wi-Fi。WLAN中的接入点（Access Point， AP）类似无线通信网中的基站，在定位中发挥重要且主要的作用。所有WLAN中的相互通信都是通过射频信号，因为面对大部分的障碍物（墙、门等）无线电波都能够穿透，所以应用广泛，在WLAN中，无线AP以一定的频率向四周发送射频信号，向四周移动终端广播自己的有关情况及该无线网络的相关信息。终端定期扫描获取周边无线网中来自不同接入点（AP）的信噪比、接收信号强度等有关信息后，根据可获取的数据选择信号最强最稳定和最合适的接入点（AP）来建立连接。基于Wi-Fi的定位技术恰是运用WLAN终端和接入点间的射频信号特征来定位。

（二） 无线测距原理与方法

通过无线信号传播时的各种参数，可根据某些计算方法得到发射端与接收端之间的距离，然后根据距离结合某些定位算法即可得到接收端的位置。常见的测距方法可分为TOA（基于信号到达时间）、TDOA（基于信号到达时间差）、AOA（基于信号到达角度）和RSSI（基于接收信号强度）以下四种：

下表对以上四种基于传播模型的定位方法从额外硬件成本与定位精度两方面进行比较：

（三） 影响室内定位精度的主要因素

定位精度作为判断一个定位系统好坏的最重要指标，它表示了待测位置的实际坐标和测量坐标之间的误差情况，而在室内，无线信号传播环境的复杂性是影响定位精度重要原因，其次是定位系统硬件的问题，比如接收端的接收增益和发射端的发射增益。而在传播环境中，多径传播、非视距传播、人体干扰、电子设备信号干扰以及移动终端的摆放情况都会对无线信号的传播产生或多或少的影响。

二、 三边质心定位算法

（一） 测距原理

在实际环境中，因为上文介绍的障碍因素，传播过程中会产生损耗，而研究和理论表明，接收端接收到的信号强度值和通信双方之间的距离是成对数变化的关系，即信道的大尺度衰落特性是服从对数正态分布的。路径损耗和收发双方之间的距离关系可用下式表示：

（二） 定位原理

如下图，用AP1、AP2、AP3表示三个信标节点，P表示移动终端待测位置，通过RSSI值测得P到三个AP的距离，然后通过这三个距离算出P点的位置坐标，其中，AP1、AP2、AP3三点位置坐标已知。

三、 降低定位误差的改进算法

对三边质心定位算法想进一步提高定位精度，引入已知位置坐标的参考点进行误差的反向修正，具体在下文实验中验证。

在AP信号覆盖的范围内均匀分布k个已知位置坐标的参考点，多次测量各参考点接收到的三个信标节点的信号强度，取平均值存入数据库。修正具体过程如下：

四、 实验与分析

为验证三边质心算法的反向修正算法的定位精度，开展定量试验测试。在二维空间中，将三个无线AP分别放置在边长为50m的等边三角形的顶点上，在该等边三角形内部均匀的取八个点作为参考点，相邻两参考点之间相距10m，具体分布如下图所示，红点表示信标节点，黑点表示参考点。

在等边三角形内部随机生成待定位节点，根据上文提出的算法的具体过程进行仿真实验，比较三边质心定位算法修正前后的误差情况，仿真结果如下：

根據图5计算得到，修正前的三边质心定位算法平均误差为4.1619m，修正后的三边质心定位算法平均误差为 1.6619m，根据图6，修正前，定位误差在2m以下概率为35%左右，而修正后，定位误差在2m以下可达到80%左右，由此可见，修正后较修正前，精度有了较明显的提高。

根据无线信号的衰减规律，当待测位置上移动终端和无线AP之间相隔得越近，移动终端接收到的信号强度越大；反之，距离越远，则越弱。所以，当无线AP间距范围增大时，在传播过程中无线信号可能衰减的越多，误差可能也随之增大。考虑到该因素，进行实验验证。上文中，三个AP间任意两个AP的距离为50m，改变AP间的距离，分别令三个AP组成的等边三角形边长为10m、20m、30m、40m、50m。其他条件相同。待定位节点随机分布在等边三角形内部，五种情况下的平均定位误差分别为0.2937m、0.7831m、0.9803m、1.3712m、2.0049m，随着等边三角形边长即AP之间距离范围的增大而增大。在图4-8中，边长为10m时，定位误差在1m以下的概率可以达到98%左右，而边长为50m时，定位误差在1m以下的概率只达到50%左右，随着AP间距范围越大，定位误差越小的概率就越低。所以，仿真实验证明，随着AP的分布位置范围的增大，定位误差也逐渐增大。

所以，要根据定位环境的范围大小来分配AP的数量，当定位环境范围较大时，要增加AP的数量，但定位成本也会随之增加，所以在实际环境中要在定位成本尽可能小的情况下选择AP的数量来满足定位精度的要求。

当参考点均匀分布时，当参考点越多，待定位节点与其中某个参考点的位置可能越相近，定位误差也可能越相近，则反向修正后的误差可能越小。考虑到该因素，进行实验验证。将三个AP分别放置在边长为50m的等边三角形三个顶点上，改变参考点个数，分别令参考点为8个、16个、38个，且都均匀分布，在三角形内部随机生成在待定位点，其他条件相同的情况下分别进行50次定位实验，三种情况下的平均定位误差分别为1.0634m、1.6832m、1.8027m，随着参考点个数的增多，定位误差有所下降，根据实验得到，布置38个参考点时，定位误差2m以下的概率可达到90%，定位误差1m以下的概率可达70%，而布置8个参考点时概率分别为75%、45%，所以参考点的个数确实是影响定位精度的一个因素，而参考点的数据是在离线状态下进行采集存入数据库，若参考点数量过多，更新时要考虑到服务器负载的问题，所以当定位范围较大时，参考点数量的选取在尽量较多的同时要考虑到服务器的负载。

五、 结语

修正后的算法相较于三边质心定位算法，在同等条件下，提高了室内定位的精度，可以通过调整参考点的个数进一步提高精度。随着社会的发展，人们对室内定位的要求提高，定位精度的要求也不断提升，对室内定位的研究一定会有更大的发展空间和应用范围。

（指导老师：徐辉，湖北省随州市一中）

参考文献：

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[2]潘立波.基于WIFI技术的无线定位算法研究与实现[D].浙江大学，2013.

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[4]YANG Y， ZHAO Y， KYAS M. RBGF： Recursively Bounded Grid-based Filter for Indoor Position Tracking Using Wireless Networks[J]. IEEE Communications Letters，2014，18（7）：1234-1237.

作者简介：

王韵权，湖北省随州市，湖北省随州市一中。