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一种改进型WiFi位置指纹室内定位方法
作者：陈蒙 千博
来源：《无线互联科技》2018年第03期
摘要：针对现有WiFi定位技术位置指纹匹配算法存在搜索空间大、WiFi信号不稳定分布导致定位误差大的问题，文章提出一种改进型位置指纹定位算法，该算法基于仿射传播聚类和改进型加权1：近邻实现。实验分析表明，该算法降低了参考点匹配数目，提升了室内定位精度。
关键词：室内定位；位置指纹：仿射传播聚类；改进型加权K近邻法
随着移动通信技术的不断发展，位置感知服务的需求日益增加，定位技术是实现位置感知的基础。GPS卫星导航定位系统无法应用于室内环境，因此需要借助其他技术手段实现室内定位。目前典型的用于室内定位的硬件设备有蓝牙、RFID、超宽带、ZigBee、传感器、LED可见光等，基于这类设备的定位系统定位成本高，在实际应用中难以普及[1-2]。由于WiFi信号广泛存在于各种建筑物中，无线接入点（AccessPoint，AP）覆盖范围广，基于WiFi的室内定位技术成为热点研究问题。
目前，在基于WiFi的室内定位技术中常用基于接收信号强度（Received Signal Strength Indication。RSSDI）的方法[3]，基于RSSI的方法又可分为基于RSSI测距定位和位置指纹法。测距定位的思想是根据RSS在空间的传播损耗模型估计智能终端与AP的距离，根据三边测量方法可以计算智能终端的位置。但是由于WiFi信号在室内传播存在折射、散射、多径衰落等问题，基于RSSI测距的方法难以满足实际应用中的定位精度。位置指纹法被国内外很多学者研究，微软在2000年最早进行位置指纹的研究工作[4]。目前，室内定位的主要目标是如何在改善定位精度的同时降低计算复杂度，现有研究表明，聚类处理位置指纹库可以达到降低计算复杂度的目的[5-7]。 1 定位原理 1.1算法基本流程
本文提出的基于仿射传播聚类和改进型WKNN位置指纹定位算法包括离线阶段和在线阶段。离线采样阶段，使用移动设备采集某一区域己知参考点（ RespectivePoint，RP）的RSS信息，经预处理得到原始指纹库，应用仿射传播聚类优化处理位置指纹库。在线定位阶段，移动终端在当前测试点接收到一组RSS信息，与指纹库RSS进行相似性匹配，匹配过程包括粗定位和精定位两个过程，粗定位过程确定测试点所在类指纹库，精定位过程估计出测试点最终位置。
1.2仿射传播聚类算法
一种改进型WiFi位置指纹室内定位方法
