薛卫星,邱卫宁,花向红,张　伟

(1．武汉大学 测绘学院,湖北 武汉 430079；2.武汉大学 灾害监测与防治研究中心,湖北 武汉 430079)



一种RSSI不同特征值融合的提取算法

薛卫星1,2,邱卫宁1,2,花向红1,2,张伟1,2

(1．武汉大学 测绘学院,湖北 武汉 430079；2.武汉大学 灾害监测与防治研究中心,湖北 武汉 430079)

室内WIFI指纹位置定位一般取RSSI的平均值作为其定位特征值，但考虑到室内环境的复杂性和动态性，平均值并不能准确地反映RSSI信号特征值。通过对不同外界干扰因素下RSSI的概率分布特征研究的基础上，提出一种RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法。给出算法实现的步骤，并且在稳态环境下和动态环境下分别进行指纹定位在线端的数据采集实验。实验结果表明：RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法的定位精度优于均值指纹定位算法的定位精度。

RSSI信号特征值；概率分布特征；特征值融合;WIFI指纹定位算法

随着信息技术的迅猛发展，室内定位技术得到快速发展。在各种室内定位技术中，基于RSSI(基于接收信号强度定位技术)[1]的位置指纹定位方法因无需添加任何硬件设备[2]和无需知道AP的位置信息及准确的信道模型[3]等优点，已经成为室内定位的主流定位方法。该方法一般分为离线和在线两个阶段[4-6]。离线阶段通过测量定位区域所有指纹参考点的RSSI信号并提取信号特征建立Radio Map的位置指纹数据库[7-8]；在线阶段得到定位点的信号特征，并和位置指纹库匹配找出最相近的一组或几组指纹参考点数据，然后采用一定的定位算法得到定位点的定位结果[9]，由此可见，无论是离线阶段还是在线阶段，RSSI信号特征值的选取[10]都是非常重要的工作，然而人们对RSSI信号特征的研究并不多[11]。……