基于WIFI的室内定位技术Word文件下载.docx

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在日常生活中，可以说WiFi无处不在。

因此，将WiFi技术应用于定位领域，具有很好的发展前景。

2室内定位技术相关理论

2.1定位技术简介

定位技术是指在某环境下确定某一时刻待定位移动终端在某种参考坐标系的中的具体位置[6]。

目前最流行的就是GNSS，但其需要在相对地域较为空旷、高层的建筑不多的地方才能精准定位，室内定位目前无法使用。

室内定位技术就是指在室内环境下确定某一时刻移动终端在某种参考坐标系中的具体位置。

在室内环境下，大多都采用无线局域网（WLAN）来估计接收终端的位置，无线局域网中的接入点（AccessPoint，AP）类似无线通信网络中的基站，在定位中发挥主要作用。

几乎所有的无线局域网都使用射频信号（RadioFrequency）来进行通信，因为无线电波能够穿透大部分的室内墙壁以及障碍物，所以WiFi可以提供更大的覆盖范围，给定位带来便捷。

室内定位可以分成基站型（NetworkBased）和移动终端型（MobileTerminalBased）两大类。

基站型是由各个基站接收移动终端上传的信号，利用接收到的信号进行定位；

移动终端型是由移动终端利用各个基站下传的信号做定位运算。

其中上传和下传的信号可分为接收的信号强度（ReceivedSignalStrengthIndication，RSSI）、信号到达的角度（AngleofArrival，AOA）、信号到达的时间（TimeofArrival，TOA）以及不同信号到达的时间差（TimeDifferenceofArrival，TDOA）等。

整个定位的流程图21所示。

图21室内定位流程图

2.2定位测距原理

定位技术根据定位过程中采取方法的不同分为基于传播过程的定位方法和基于其他辅助终端的定位方法[7]，这里主要介绍基于传播过程的定位方法。

1）基于信号传播时间（TimeofArrival，TOA）

TOA方法[8]主要测量无线信号在AP和移动终端之间的单程传播时间或者收发一次的来回传播时间[1]。

前种方法要求AP或移动终端能够记录信号发出的准确时间，并且对收终端的钟有着十分高的要求，这样才能保证记录时间的准确性；

而后者不要求两个终端时间同步，是一种十分常见的测量传播时间的方法，但同样对时钟的精确度有着十分高的要求。

设无线电波从AP1传播到移动终端所需时间为

，其传播速度为

，那么移动终端必位于以AP1位置为圆心，

为半径的圆上。

同理在AP2、AP3上进行相同的计算，在理想情况下，三个圆交汇于一点，这个点就是移动终端所在位置，如图22所示。

图22TOA方法示意图

2）基于信号传播的时间差（TimeDifferenceofArrival，TDOA）

TDOA方法[1]是通过检测无线信号到达两个AP的时间差来确定移动终端的位置，非常有效的降低了TOA测量时对发射终端和接收终端时钟同步的性能要求。

采用三个不同的AP就可以得到两个TDOA值，移动终端就位于两个TDOA决定的双曲线的交点上。

如果有三个以上的AP，则可以得到多个双曲线方程，如果传播过程以及测量等都为理想情况，理论上这些双曲线方程都会交于一点，而这点就是移动终端的位置。

图23TDOA方法示意图

3）基于信号到达角度（AngleofArrival，AOA）

在基于信号到达角度AOA[5]的定位机制中，AP节点通过天线阵列或多个超声波接收机感知来自待定节点信号的到达方向，计算接收节点和发射节点之间的相对角度或方向，再通过集合法则计算出节点的位置。

AOA定位不仅能确定节点的坐标，还能同时得知未知终端的方位信息。

但是测量到达角度通常需要定向天线，由于这个原因，它的应用会带来额外的成本和系统复杂度，且易受外界环境的影响。

4）基于接收信号强度（ReceivedSignalStrengthIndication，RSSI）

实验表明，无线信号在传播过程中遵循以下规律[9]：

在AP发射功率一定的情况下，接收到的信号强度与收发双方的距离成反比关系，距离越近，接收方收到的信号强度越强，反之则接收到的信号强度越弱。

信号强度与发射端到接收端距离满足以下公式：

式中，

为接收到的信号强度；

取决于发射功率、额外损耗和其他系统常数；

为路径损耗指数；

为通信链路物理路径长度，即发射端到接收端的距离。

RSSI方法根据已知的电波传播模型，由移动终端测量来自几个AP的信号强度值，利用三个或三个以上信号强度值转化成移动终端到已知基站的距离，来对移动终端进行定位，一般通过3个AP就可以确定移动终端的位置。

这种方法相对比较简单，不需要额外的设备，但影响信号强度的因素较多，所以定位精度不甚理想，在定位精度要求不高的情况下可以使用。

2.3WiFi基础知识

WiFi是WirelessFidelity（无线保真）的简称，俗称无线带宽，是一种能够将个人电脑、手持设备（如PDA、手机）等终端以无线方式互相连接的技术，其有效范围可以达到数百英尺，该技术使用IEEE802.11系列协议。

图24WLAN的组成元件

IEEE802.11所定义的无线网络硬体架构，主要由工作站、基站、无线介质和传输系统等元件组成，如图24所示[10]。

1）工作站（Station，STA）

任何设备只要拥有IEEE802.11的MAC层和PHY层的接口，就可以称为一个工作站。

常见的工作站包括笔记本电脑、PDA和智能手机等，它们使用无线网络的目的很简单，即在没有网线布置的条件下使用有线网络的资源。

2）基站（AccessPoint，AP）

基站AP又称为接入点，是具有无线至有线之间桥接功能的设备，其不仅具有工作站的功能，还提供工作站接入分布式系统的能力。

除桥接外，还包括一些控制和管理的功能。

3）无线介质（WirelessMedium，WM）

IEEE802.11标准所使用的帧是以无线介质的形式在工作站之间进行传递的。

无线介质就是无线局域网物理层使用到的传输媒介。

4）传输系统（DistributionSystem，DS）

若要准确定位移动设备的当前位置，基站之间必须协调通信，因此为了扩大无线的有效覆盖范围，就需要多个基站共同完成。

基站间传送帧的骨干网络称为传输系统，它属于802.11的逻辑组件。

与传统有线网络相比，WiFi无需布线，安装和设置相当简单，非常适合移动办公的应用场景和家庭网络的使用。

由于其使用的2.4GHzISM频段尚属无需许可证即可使用的无线频段，极大了节约了使用成本。

此外，WiFi还有覆盖范围广、传输速度较高、稳定性好和健康安全等优点。

作为目前主流的无线接入技术，WiFi已经被广泛用于城市公共接入热点、家庭网络和办公网络等场景，也将有越来越多的先进技术融入其中，因此，WiFi也将具有更广阔的发展前景。

3基于RSSI的室内定位技术

基于信号强度（RSSI）的测距是一项低成本和低复杂度的距离测量技术，被广泛应用于无线传感器网络基于距离的定位技术中[11]。

3.1RSSI定位技术分类

基于RSSI测量技术的定位系统主要有两类定位方法，即位置指纹法和传播模型法。

图31位置指纹法定位过程示意图

基于位置指纹的定位算法一般分为两个阶段：

离线阶段和在线阶段，定位过程如图31所示[12]。

离线阶段主要建立位置指纹数据库，在定位区域内选取参考点，然后通过信号收集设备收集这些位置点上的射频（RadioFrequency，RF）指纹。

在线阶段用户通过移动终端采集AP的RSSI，通过位置指纹定位算法与位置指纹数据库中的RF指纹进行比对，经处理最后得到定位用户的位置。

传播模型法是指在已知环境中，通过接收到的信号强度结合该环境下信号传播衰减模型，计算出移动设备到基站的距离，然后利用三边测量法、双曲线定位法、最小二乘法等定位算法，估计定位用户的位置。

与位置指纹法相比，该方法减少了对经验数据的依赖，减少了建立位置指纹数据库的工作量。

虽然该方法精度较低，但是容易部署。

3.2典型的室内传播模型

在自由空间中，距离发射机

处的接收功率可以用著名的Friis公式来表示：

代表基站发射功率，

是发射端天线增益，

是接收端天线增益，

是传输波的波长，

是接收端与发射端的距离，

是系统损耗系数，随环境障碍物的材质改变而改变。

等式中，距离

未知外，其他参数都已知或可以测量得到，故可根据式求出距离

。

3.2.1线性距离路径损耗模型

线性模型是一种常见模型，其假设在室内环境下路径损耗（pathloss）与传输距离成线性分布[13]，其表达式为

为信道的衰减常数（单位：

），

为常数，

为距离AP为的信号强度，单位是

3.2.2对数距离路径损耗模型

理论和实验研究表明，信道的大尺度衰落特性是服从对数正态分布的。

无论是室内还是室外环境，接收信号强度与信号传播距离之间的关系可以用对数路径损耗模型[14]表示，表达式为

是路径损耗指数，与建筑物和周围环境有关；

是近地参考距离，一般取

；

是参考距离

处的路径损耗值；

是满足

的正态随机变量；

是接收端与发射端的距离。

表31给出了不同建筑物的

[错误!

未定义书签。

]。

表31不同建筑物的路径损耗系数

建筑物

零售店

2.2

蔬菜店

1.8

办公室，硬分隔

3

办公室，软分隔

2.4

办公室，软分割

2.6

室内走廊

3.2.3衰减因子模型

衰减因子模型[15]具有较强的灵活性，适用于同层或多层环境，又被称为楼层衰减因子模型，模型公式为

表示同层的路径衰减系数。

如果同层路径损耗指数较精准，则可通过加上衰减因子FAF（floorattenuationfactor）来获得不同楼层的路径损耗。

FAF与环境和工作频率有关。

表32给出了楼层衰减因子的经验值[16]。

表32楼层衰减损耗值

穿透楼层数

1

2

FAF（dB）

16

21.2

23.4

（dB）

3.4

4.0

2.3

对于多层的建筑物，其室内路径损耗还可以表示为自由空间损耗附加上损耗因子，并随距离增长成指数变化关系。

3.2.4MK模型

MK模型考虑了信号在室内传播过程中遇到墙壁和地板产生衰减的情况，衰减模型可以表示为

表示距离发射节点

处的传播损耗值，

和

表示发射节点与接收节点之间墙壁和地板的个数，

表示墙壁和地板的损耗指数。

3.3基于模型的定位算法

基于传播模型的定位算法有很多，多数都是针对平面定位系统的设计。

最基本的定位算法有三边定位法、双曲线定位法和最小二乘法等。

3.3.1三边测量法

假设图32中，点1、2和3分别为AP1、AP2和AP3，对应的坐标分别为

、

黑色点为用户测量信号的位置，即

，测量到各个AP的距离为

根据几何关系可知：

由式得到用户坐标为：

图32三边测量法示意图

3.3.2双曲线定位法

在基于信号传播时间差（TDOA）的测距方法中提到，两组双曲线可以确定一个点，如图33所示。

假设用户坐标为

，三个信标节点A、B和C的位置坐标是已知的，分别为

用户位置到各个信标节点的距离分别为

且

由以上公式和可以得到两个解，即双曲线的两个交点，其中一个为点P的坐标，另一个需要结合先验知识来排除。

图33双曲线定位法示意图

3.3.3最小二乘法

当室内环境下设置3个或3个以上AP时，设用户测量信号的位置为点

各个AP的坐标分别为

，点P到各个AP的距离分别为

，

，…

，则可建立方程组：

分别用第1到n-1个方程减去第n个方程，可得：

记上式为

其中，

根据最小二乘原理，如果

非奇异，解x得：

4总结

报告简要介绍了室内定位技术的发展背景和相关理论，包括定位技术简介、定位测距原理和WiFi基础知识；

重点介绍了基于RSSI的WiFi室内定位技术，并给出了其典型的室内传播模型和常见的基于模型的定位算法。

参考文献

[]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.

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

[3]汪苑,林锦国.几种常用室内定位技术的探讨[J].中国仪器仪表,2011,02期:

54-57.

[4]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.

[5]颜俊杰.基于WIFI的室内定位技术研究[D].华南理工大学,2013.

[6]NohASI,LeeWJ,YeJY.ComparisonofthemechanismsoftheZigBee'

sindoorlocalizationalgorithm[C]//SoftwareEngineering,ArtificialIntelligence,Networking,andParallel/DistributedComputing,2008.SNPD'

08.NinthACISInternationalConferenceon.IEEE,2008:

13-18.

[7]林雪原,何友,史佩.利用二星TDOA和FDOA测量及辅助高度信息对地面目标的定位算法及精度分析[J].空间科学学报,2006,04期（9）:

277-281.

[8]CongL,ZhuangW.HybridTDOA/AOAmobileuserlocationforwidebandCDMAcellularsystems[J].WirelessCommunications,IEEETransactionson,2002,1（3）:

439-447.

[9]ChenJ,WuXJ,WenPZ,etal.AnewdistributedlocalizationalgorithmforZigBeewirelessnetworks[C]//ControlandDecisionConference,2009.CCDC'

09.Chinese.IEEE,2009:

4451-4456.

[0]加斯特.802.11无线网络权威指南[M]//东南大学出版社,2007.

[1]朱明辉,张会清.基于RSSI的室内无线网络定位技术研究[J].现代电子技术,2010,17期:

45-48.

[2]赵聪.基于位置指纹的WLAN室内定位算法研究[D].哈尔滨工业大学,2014.

[3]石鹏,徐凤燕,王宗欣.基于传播损耗模型的最大似然估计室内定位算法[J].信号处理,2005,第5期:

502-504.

[4]拉帕波特.无线通信原理与应用[M]//电子工业出版社,1998.

[5]梁尧.WLAN室内定位系统中无线信号传播的统计建模与应用[D].哈尔滨工业大学,2009.

[16]PhaiboonS.Anempiricallybasedpathlossmodelforindoorwirelesschannelsinlaboratorybuilding[C]//TENCON'

02.Proceedings.2002IEEERegion10ConferenceonComputers,Communications,ControlandPowerEngineeringIEEE,2002:

1020-1023vol.2.

盛年不重来，一日难再晨。

及时宜自勉，岁月不待人。