位算法则是建立信号强度与位置关系的数据库，后者在室内环境下更容易实现，定位精度也更高，因此，本课题选用指纹法作为定位算法，并在后面的章节中作迸一步的分析与改进
四、 位置指纹定位技术
（1）典型的在线匹配算法
指纹定位技术包含两个比较关键的步骤，一个是在离线阶段建立一个准确的指纹数据库，另一个就是在在线定位阶段执行一个高精度的匹配算法。在线定位阶段的匹配算法可以分为确概率型算法和确定型算法两类。概率型算法是使用条件概率为位置指纹建立模型，然后采用贝叶斯推理机制来估算定位终端的位置，如贝叶斯概率算法。与基于概率的概率型算法不同，确定型算法是用来自各个AP的信号强度均值表示位置指纹的，并采用确定性的推理算法来估算出定位终端的位置，如最近邻法、K最近邻算法、加权K近邻算法、支持向量机算法等。确定型算法中的最近邻算法、K最近邻算法、加权K近邻算法可以统称为数据相关算法DCM,下面对这几种算法进行剖析：
①最近邻法(NN)
最近邻法是最基本的指纹定位算法，该方法首先按下式2-9计算测量所得的接收信号强度矢量与数据库中各矢量之间的距离L，然后选取最小距离对应的数据库矢量，以其所代表的位置坐标作为结果输出。 式中，
和分别是定位点和指纹点的信号强度矢量，n为AP个数。
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②K近邻法(KNN)
与NN算法不同的是，它是找到与定位测量所得矢量最近邻的K(K>2)个数据库矢量，再以这些矢量代表的位置坐标的平均值作为待定位终端的位置输出：
式中：(Xi，Yi)是第i个被选取的指纹信息所对应的坐标，(x，y)为定位结果坐标 ③K加权近邻法(WKNN)
与K近邻法的不同之处在于选取了K(K>2)个数据库矢量后，给每个数据库矢量对应的坐标乘上了一个加权系数。加权的方法有很多，本文研究的指纹定位采用下式进行位置估计。
Lqi是定位点和指纹点之间的信号强度欧式距离。
假设在该楼层某一定位点处检测到三个AP数据，三个AP的标识名为APl、AP2、AP3，信号强度为RSSll=-65dBm、RSSl2=-72dBm、RSSl3=-48dBm。现在按照前面所述方式对每个房间区域进行投票。假如203房间对应APl、AP2、AP3的信号强度范围分别为[-85，-66]、[-70，-50]、[-72，-45]，由此可判断定位点只有AP3的信号强度值在203区域，所以203区域获得l票。同时，假如205区域中对应
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APl、AP2、AP3分别为[-80，-55]、[-78，-49]、[-87，-42]，那么定位点的三个AP的信号强度值均在这个区域内，因此205区域最后投票数为3。其他区域投票过程和203、205区完全一样，然后统计出最终投票结果。投票结果显示：205区获得3票，其他区域票数都低于3票，因此判定移动定位终端位于205区。
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结论
无线通信技术的快速发展和人们在室内对基于位置的服务需求日益增加促成了室内无线定位技术的研究热潮。WIFI网络因其通信快速成本低廉得到了广泛部署，指纹定位算法对室内难以精确定义的信号传播模型依赖小，因此WlFI网络下的指纹定位技术成为一个研究热点。
(1)背景知识的介绍分析。对WlFI无线通信技术作了详细介绍，包括其基本概念及技术标准、网络拓扑结构及信号传播模型特性，从分类、选择以及性能评价标准三方面介绍了室内无线定位技术。然后介绍了位置指纹定位技术的原理以及其主要的匹配算法，分析了在WIFI指纹定位过程中存在的关键性问题。
(2)指纹定位算法的分析改进及仿真研究。从位置指纹的预处理和定位点区域判定两方面介绍了解决指纹定位关键问题的方案，从数学角度详细对比分析了几种DCM算法的性能，接着分析DCM算法的可改进点并提出基于最强AP法的改进算法。最后对传统DCM算法以及改进算法进行仿真分析，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
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参考文献
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物联网大作业
