室内移动端定位技术研究.docx

室内移动端定位技术研究【摘要】基于对国内外移动定位技术文献的研究对几种重要的室内移动端定位技术做了分类介绍对其工作原理进行阐述分析各种定位技术的优点与缺点提出当前急需解决的问题。【关键词】移动端；定位技术；WiFi；蓝牙0引言1988年提出普适计算认为计算设备应当从人们的视野中消失计算应该该和环境融为一体人们能够在任何时间、任何地点以任何方式在没有意识到计算存在的情况下享受所需的服务。而要做到这些普适计算系统需要获得用户所处的位置即得到基于位置的服务。现在室外定位主要采用GPS卫星定位。室内定位则主要的方法采用基于WIFI的定位技术和基于蓝牙的位置识别技术。1基于WiFi的室内定位方法基于WiFi的定位方法是利用现有的无线网络配合WIFI标签和相关移动端设备再结合定位算法来实现定位的技术。当前基于WIFI定位方法主要采用两种定位方法：（1）基于传播模型的定位方法（2）基于指纹模型的定位方法。其中基于传播模型的定位方法是对客观事物进行测量分析建立数学表达式。实际环境中影响信号的因素很多在不同的反射、绕射、散射的条件下根据信号强度随距离等因素的变化规律建立信号传播模型再利用三边定位法等定位算法判断用户的具体位置。基于指纹模型的定位方法则采用定位模型训练的方式首先对实际测量数据进行观测然后使用机器学习算法进行定位模型训练形成指纹模型数据库然后根据测试地点的信号特征与指纹模型数据库中的数据进行匹配获得目标点的位置。1.1基于传播模型的定位方法基于传播模型的定位方法需要选择一个合适的传播模型典型的室内传播模型包括：（1）线性距离路径损耗模型它假设室内环境下路径损耗与传输距离成线性分布。其表达式为：L（d）=ad+l0其中a为一次参数l0为恒参数L（d）为距离AP为d的信号强度。（2）对数距离路径损耗模型基于理论和实验拟合后得到的模型发现在室内接受端的信号强度与距离是成对数变化的其表达式为：PL[dB]=PL（d0）+10γlog■■其中γ为路径损耗系数其值以来于具体的传播环境d0为参考距离PL（d0）是参考距离d0处的功率值。（3）衰减因子模型衰减因子模型具有很强的灵活性它优于对数距离损耗模型。其表达式为：■（d）[dB]=■（d0）[dB]+10γSFlog10■+FAF[dB]其中γSF表示同层路径损耗系数通过加上衰减因子FAF获得不同层路径损耗。（4）MK模型MK模型考虑了发射端与接收端之间的传播过程中由墙壁和地板引起的信号衰减其表达式为：Lpico=L0+10・n・log（x）+Nw・Lw+Nf・Lf其中L0表示距离发射端1m处的传播损耗n是路径损耗系数x是表示发射端到接受端的距离Nw和Nf是射箭从发射端到接收端穿过的墙和地板个数Lw和Lf代表墙和地板的损耗系数。线性距离路径损耗模型定位方法的复杂度和功耗都比较低但其定位精度不高。对数距离路径损耗模型定位误差较先行距离路径损耗要小但其灵活性不强。衰减因子模型引入了衰减因子但是只探讨了二维平面的反射情况没有考虑三维空间反射的影响。MK模型引入墙壁对信号的衰减影响和地板对信号的衰减影响并针对不同的影响因素构建信号传播模型较前几种模型的效果要好一些。然而实际的环境非常复杂不可能有纯粹的无线传播环境WiFi信号在传播过程中受到反射、绕射、散射等各种条件的影响很难用简单的数学表达式来表示所以至今也没有一个完美的模型能够刻画出所有的影响因素。1.2基于指纹的定位方法位置指纹是指特定位置与某个可测物理刺激之间的特殊关系。基于位置指纹的技术无需采用额外的特定设备仅需通用的无线网卡具有接受信号强度测量的能力就可以实现定位。位置指纹定位技术是一种非参数化的定位方法通过两个阶段来实现定位两个阶段为离线指纹数据库建立阶段和对用户的AP信号进行实时采集与指纹数据库进行匹配完成定位的阶段。在离线阶段需要将定位区域划分成二维格点确定测量参考锚点位置采集参考锚点的AP信号强度样本并根据信号强度特征建立该参考锚点位置的指纹数据最终存储在指纹数据库中形成整个空间的指纹信息数据库。在定位阶段对用户接收的各种信号进行采样利用采集的信号的特征形成相应数据通过匹配算法与离线阶段形成的空间指纹信息数据库中的指纹数据进行匹配最终得到符合测试地点信号特征的数据再根据最佳匹配结果来判断用户的实际位置。在选择模式匹配算法时根据指纹是否确定而选择确定性定位算法和概率分布定位算法。在确定性定位算法中忽略随机因素的影响保存同一个位置在某一时间段内多次扫描得到的信号强度算出一个平均值以这个平均值作为该位置的指纹。随机模型则考虑随机因素的规律以概率统计为基