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基于三角形与位置指纹辨认算法的WiFi定位比力

发布时间:2018-12-06 01:06:01 文章来源:未来智讯    
    基于三角形与位置指纹辨认算法的WiFi定位比力作者:未知   【摘要】WiFi的定位兑现首要基于三角形算法和位置指纹辨认,文章起首离别对这两方面从理论上作了先容,然后议决在校园和市内两种室外情况的现场尝试,证实了基于WiFi无线定位的可能性,也证明了在室外情况下基于位置指纹辨认的定位本能远优于基于三角形算法。
  【关头词】WiFi定位 三角形算法 位置指纹辨认 RSS
  
  
  1引言
  指标的位置信息在种种场所中施展注重要作用,如车辆导航、矿井井下职员定位、医疗照料对象定位、修建工地经管等。GPS作为全球最普遍使用的卫星导航定位技艺,在很多范畴获得了推广应用。然而,其旌旗灯号却极易受窒碍物的作梗和阻断,在茂密的都会地带、地道、室内等情况定位不行靠甚至于失效。是以,务必有其它的定位技艺帮助GPS或者零丁在无GPS可用的场所下供给定位服务。
  跟着IEEE802.11技艺的老练,WiFi活着界各地遍及,其笼盖面越来越广。虽然WiFi并不是为定位而设计,但接入点(AP)或基站按期发送的信标旌旗灯号中所含的领受旌旗灯号强度(RSS)信息为定位移动台供给了可能性,将其应用于定位场所受到了学术界与财产界的极大存眷。较之现行定位技艺如GPS、蜂窝定位、无迹推算等,基于WiFi的定位具有如下上风[1]:
  (1)可事情于室内、室外等各异场所,为兑现无处不在的定位供给了可能性;
  (2)仅依靠于现有的WiFi网络,无需对其进行任何改动,使用成本低;
  (3)WiFi旌旗灯号受非视距(NLOS)影响小,即使在有窒碍物拦截的环境下也能使用。
  当前,绝大大都基于WiFi的定位体系都行使RSS,其要领首要分成两类:三角形算法和位置指纹辨认(fingerprinting)算法[2]。三角形算法行使待测指标到至少三个已知参考点之间的距离信息稚嫩预计指标位置,而位置指纹辨认则议决比力定位所需的旌旗灯号特性指纹信息猎取指标位置。
  本文对这两种要领进行了切磋,并在各异的室外情况下开展尝试测试,对二者的本能进行了比力。
  2三角形算法
  基于三角形算法的WiFi定位可分成两个阶段:测距与定位。
  2.1 测距阶段
  待测点起首领受来自三个各异已知位置AP的RSS,然后依照无线旌旗灯号的传输消耗模子将其转换成待测指标到响应AP的距离。无线旌旗灯号在传输过程中平日会受路径消耗、暗影衰败等的影响,领受旌旗灯号功率随距离的改变关系可由旌旗灯号传输消耗模子给出。在都会、郊区等情况,传输消耗模子平日选取如下简化模子[3]:
  Pr(d)=K-10εlg(d)(dBm)(1)
  个中,d代表领受机和放射机之间的距离,ε代表非解放空间的消耗系数,K是如下常数:
   (2)
  2.2 定位阶段
  议决三角形算法谋略待测点位置,即离别以已知位置的三个AP为圆心,以其各自到待测点的距离为半径做圆,所得三个圆的交点,如图1所示:
  设未知节点D的坐标为(x,y),已知A、B、C三个点的坐标离别为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3),它们到D的距离离别为d1、d2、d3,则D的位置可由下列方程中的随意率性两个求得[4]:
   (3)
   (4)
   (5)
  然而,在现实应用中,因为勘测偏差的存在,三圆交于一点的环境未必呈现,乃至方程组(3)、(4)、(5)无解。在三圆两两订交的环境下,有图2、3两种典型的无解环境:
  在这两种环境下,D点的求解要领如下[4]:
  (1)凭据方程(3)、(4)、(5)离别求解圆A与圆B的交点(Xab1,Yab1)、(Xab2,Yab2),圆A与圆C的交点(Xac1,Yac1)、(Xac2,Yac2),及圆B与圆C的交点(Xbc1,Ybc1)、(Xbc2,Ybc2)。
  (2)将圆A与圆C的交点代入[(x- x2)2+(y- y2)2],找出距B圆圆心较近的点,设为(Xac,Yac)。同理,求解(Xab,Yab)、(Xbc,Ybc)。
  (3)类似谋略待测点位置:
   (6)
  由上述先容可知,基于三角形算法的WiFi定位很大水平上依靠于确知的AP位置信息及正确的旌旗灯号传输消耗模子。然而,因为涉及小我隐私等缘故,获知全部AP的位置信息并不实际。此外,因为影响旌旗灯号传输的因素许多,各异情况下的旌旗灯号传输消耗模子大不不异,设立一个正确的、适合现实应用的消耗模子存在着很大的坚苦。是以,基于三角形算法的无线定位在具体实行中坚苦重重。
  3位置指纹辨认算法
  与平日意义上的指纹辨认近似,位置指纹辨认依赖表征指标特性的数据库进行辨认。其定位过程首要分为训练与定位两个阶段[5],如图4所示:
  3.1 训练阶段
  其指标在于设立一个位置指纹辨认数据库。起首,选择公道的参考点分布,确保能为定位阶段的正确位置稚嫩预计供给足够的信息。接着依次在各个参考点上勘测来自各异AP的RSS值,将响应的MAC地址与参考点的位置信息记载在数据库中,直至遍历存眷区域内全部的参考点。因为受情况影响,无线旌旗灯号强度并不不变,为了征服RSS不不变对定位的影响,平日在每个参考点上多次勘测取平均。
  3.2 定位阶段
  给定数据库后,依据必然的匹配算法将待测点上领受的AP RSS与数据库中的已有数据进行比力,谋略位置稚嫩预计值。常用的匹配算法有比来邻法(NN)、KNN、神经网络等,本文选取简略的NN算法。假定待测点领受的RSS观测值为s=[ss1,ss2,…,ssn],数据库中的已有记载为Si=[SS1,SS2,…,SSNi],个中n代表待测点上检测到的各异AP数;i∈[1,NT],NT为数据库中的记载数;Ni代表第i笔记录中存储的各异AP数,则NN算法能够表现成下述体例[3]:
  L=argmini∈[1,NT]||s-Si|| (7)
  个中,||s-Si||代表s和Si之间的欧式距离。
  4实测了局剖析
  为查考三角形和位置指纹辨认算法在WiFi定位中的应用,本文采用校园和市区两个测试点开展了现场尝试:清华大学深圳切磋生院及深圳市荔园大厦相近城区。参考点及待测点的采用如图5、6所示,个中红色代表参考点(位置已知),玄色代表待测点(位置未知)。在清华大学深圳切磋生院采用的参考点和待测点数离别为307和145,在荔园大厦相近则采用了266个参考点和132个待测点。
  实测中选取配备了Intel (R) PRO/Wireless 3945 ABG Network Connection网卡的IBM X61条记本电脑收罗WiFi信息;选用TK-158-USB收罗GPS信息,以其作为正确的位置信息,为WiFi定位了局供给比力基准。软件局部则选取WirelessMon3.0扫描AP旌旗灯号,记载响应的MAC、RSS、GPS经纬度、时间等信息,选用SQL server 2000设立数据库,行使C++进行定位处置。
  4.1 基于三角形算法的WiFi定位
  基于三角形的定位务必已知AP的位置,是以起首要猎取AP的位置信息。因为每个AP发出的旌旗灯号可能被各异的参考点领受,是以行使能检测到统一AP旌旗灯号的三个参考点位置,依照三角形算法就能预先谋略出AP位置。个中,旌旗灯号的传输消耗模子依据实测旌旗灯号随距离的改变拟合得到,改变曲线如图7所示。响应地,待测点的位置则可凭据已知AP的位置,选取同样的三角形算法得到。尝试了局表1、2所示。
  由表1可知,依照本文的要领并不克不及谋略出全部AP的位置。然而在AP数目远远跨越测试点时,即使不克不及知道全部AP的位置信息也依旧可以算出测试点位置。无法确定全部AP位置的可能缘故如下:
  (1)领受旌旗灯号强度除了和距离相关外,还受到天线高度、天线偏向等的影响,本文拟合的旌旗灯号传输消耗模子并异国思虑除距离外的其它因素,不克不及正确反映真正环境。
  (2)各异位置处的情况各异,响应的消耗模子也有所差异,用统一模子势必会引入偏差。
  由表2可知,基于三角形算法的WiFi定位其定位本能并不高,且定位精度跟着可用AP数的添加而提高。
  4.2 基于位置指纹辨认的WiFi定位
  依照前述的位置指纹辨认要领,本文议决在参考点上多次勘测取平均来设立数据库,每个参考点采样次数大于100。尝试了局如表3:
  由表3同样能够获得表2的剖析了局,对照二者不难发现基于位置指纹辨认的定位精度远远高于基于三角形算法的WiFi定位。因为基于位置指纹辨认的无线定位并不必要知道AP的位置及正确的信道模子,是以不管在具体实行上照旧定位本能上,其较之于基于三角形算法的定位都具有较大的优厚性。
  5小结
  本文切磋了基于三角形算法及位置指纹辨认算法的WiFi无线定位问题,从根本理论和现实测试两个方面进行了探究切磋。理论剖析与尝试了局均证明,基于WiFi的无线室外定位是可能的;较之于三角形算法,使用位置指纹辨认的WiFi定位体系在可用性与定位精度方面都具有较大上风。在本文的尝试情况与简略建模下,其定位精度最大可提高92.08%。
  
  参考文献
  [1]Duvallet F, Tews A D. WiFi position estimation in industrial environments using Gaussian processes [C]. Proc of IEEE RSJ,2008: 2216-2221.
  [2]Salvatore Cavalieri. WLAN-based outdoor localization using pattern matching algorithm [J]. International Journal of Wireless Information Networks,2007,14(4): 265-279.
  [3]Sinan Gezici1. A Survey on Wireless Position Estimation [J]. Wireless Personal Communications, 2008,44(3): 263-282.
  [4]林玮, 陈传峰. 基于RSSI的无线传感器网络三角形质心定位算法[J]. 当代电子技艺,2009(2): 180-182.
  [5]Binghao Li, Ishrat J Quader, Andrew G Dempster. On outdoor positioning with WiFi [J]. Journal of Global Positioning Systems,2008,7(1): 18-26.★
  
  【作者简介】
  卢恒惠:清华大学深圳切磋生院当代通讯尝试室在读博士切磋生,首要切磋偏向包罗无线定位、车辆组合定位及车载自组织网等。
  
  刘兴川:清华大学深圳切磋生院当代通讯尝试室在读博士切磋生,首要切磋偏向包罗WiFi定位、汽车电子等。
  
  张超:清华大学深圳切磋生院当代通讯尝试室在读硕士切磋生,首要切磋偏向为汽车电子。

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