徐潇潇, 谢林柏

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

位置指纹算法关键参数的提取

徐潇潇, 谢林柏*

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

针对传统的位置指纹定位算法在室内定位中存在着接收信号强度值不稳定以及不同终端设备获取AP信号强度能力不一样的问题,对传统的位置指纹定位算法进行了改进。对离线阶段采集到的RSSI值进行处理,去除了较大误差的样本,利用RSSI信号强度差值取代RSSI值作为信号特征录入Radio Map,减小了由于设备差异而产生的指纹信息误差。测试阶段,在Android和PC平台上进行验证,实验结果表明,改进的算法可以有效地去除离线阶段误差较大的样本并提高了该算法针对不同终端应用的能力。

位置指纹;Shadowing模型;RSSI差值;安卓

随着无线路由器的普及,手机和笔记本等移动终端可以随时随地地接入网络。然而,与室外相同,人们在室内同样对位置信息有着强烈的需求。但是GPS全球定位系统无法精确地应用于室内环境[1]。在现阶段室内定位系统研究中,位置指纹定位算法以其较高的精度、较低的成本等优点,得到了比较广泛的应用[2]。

现阶段关于WiFi室内定位的研究主要集中于在线阶段的匹配算法,主要有KNN算法、权重的KNN算法、概率分布法等,然而关于离线阶段数据采集的研究比较少[3]。由于室内环境比较复杂, RSSI值容易发生较大抖动,若不对误差较大的值进行相应处理,则在线定位阶段很容易造成较大的定位误差[4]。此外,现阶段的研究对于离线阶段和在线定位阶段几乎无一例外地采用同一终端设备进行测试[5]。……