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一种基于指纹库的新型室内无线定位算法的设计与实现的中期报告
引言：
室内定位是室内智能化、安保、商业等领域的重要基础技术之一。然而，传统的GPS定位技术在室内运用时，存在信号传输距离短、信号易被遮挡等问题。因此，基于无线局域网（WirelessLocalAreaNetwork，WLAN）的室内定位技术得到了广泛的关注和应用。在近年来快速发展的室内定位领域，指纹库算法以其提供了高精度的室内定位服务而得到了广泛的认可和应用。本文主要介绍一种基于指纹库的新型室内无线定位算法的设计与实现。
一、研究背景
在室内运用GPS定位技术时，因为室内信号传输距离短，信号易被遮挡，导致定位不准确。相应地，基于WLAN的室内定位技术应运而生。该技术主要依托于WiFi信号进行无线定位。相较于GPS，在室内的应用具有显著优点。同时，指纹库算法的核心思想是利用已有的一些点的信号强度的数据来训练、生成指纹库，以此为基础对未知位置进行定位。该算法具有精度高、稳定性强等优点。
二、算法分析
指纹库算法通过离线数据采集和离线指纹库训练进行室内无线定位。其过程如下：
1.数据采集
在建筑内部选择若干个已知位置进行数据采集，收集该定位点位置与接收信号强度（ReceivedSignalStrengthIndicator，RSSI）的数据。
2.建立指纹库
将数据采集得到的RSSI数据进行预处理和特征提取，并建立指纹库。指纹库是一张表格，每一行代表一个已知位置采集的RSSI数据。指纹库的构建主要包括特征提取、信号强度处理、数据分析等步骤。
3.在线定位
通过接收接收端上收的RSSI数据，并在预处理后输入到指纹库模型中进行匹配，最终确定位置。
三、算法设计
本研究中，我们设计的室内定位算法主要包含以下四个步骤：
1.数据采集
选定数据点并安装采集设备。使用WiFi设备进行RSSI采集，同时记录每个数据点的位置信息。
2.数据预处理
对数据进行预处理，包括空值处理、特征提取等。将预处理后的数据写入数据库中。
3.指纹库建立
建立指纹库，由数据库中处理后的数据构成。利用指纹库中已有的数据进行训练，进而提高模型的精度和准确性。
4.在线定位
采集测试位置的RSSI数据，并通过与指纹库的匹配，确定测试点的位置信息。
四、研究进展
在完成了数据采集、数据预处理、指纹库的建立等关键步骤后，我们已经基本完成了算法的设计。接下来需要进行实验验证，测试算法的精度和稳定性。
五、结论
本研究基于指纹库的新型室内无线定位算法的设计与实现已经基本完成。该算法具有精度高、稳定性强等优点，预计在实际应用中可获得良好的效果。在实验结果验证之后，将会进行算法优化和推广应用。