APP下载

室内Wi-Fi定位系统设计与组合算法研究

2017-04-14刘业辉

移动信息 2017年11期
关键词:信号强度测距指纹

刘业辉

室内Wi-Fi定位系统设计与组合算法研究

刘业辉

北京工业职业技术学院电气与信息工程学院,北京 100042

随着无线技术的快速发展,无线定位服务的需求量也日益激增。如何基于新一代信息技术实现精确可靠的室内定位是各方人员的研究热点。在搭载Wi-Fi技术的基础之上,提出了一种面向Android操作平台的室内定位系统设计方案,同时配套提出了Wi-Fi技术背景下室内定位算法优化方式。在利用指纹定位方法初步筛选定位区域后,经信号损耗确定测距模型,最后通过邻近算法匹配指纹参考点,使室内定位结果更为精确与可靠。

室内Wi-Fi;定位系统;组合算法

室内定位作为当前无线领域中的一大研究热点,如何缩短定位时间,提高定位精度是各方人员高度关注的一项课题。虽然目前GPS定位技术已经发展至成熟稳定阶段,但也仅适用于室外定位,对室内定位适用性不足。为解决这一问题,在Wi-Fi技术支持下构建一套适用于室内定位系统方案已成为业内人士高度重视的课题。

1 室内定位系统总体设计方案

当前,Wi-Fi技术的应用已经日趋成熟,搭载Wi-Fi技术下能够最大限度剔除室内环境多变性因素对室内定位精度的影响,且在Wi-Fi技术下生成的无线电信号对室内各类障碍物有良好的穿透性。同时,相较于GPS定位系统而言,基于Wi-Fi技术的室内定位系统对硬件设备的要求不高,具有更广泛的适应性[1]。室内定位系统图见图1。考虑移动手持终端在人们日常生活中的应用价值以及普及性,本文提出一种建议在Android操作平台下室内Wi-Fi定位系统的设计方案,并提出优化室内定位精度的组合算法。

2 室内定位模块设计

以Android系统为例,开发基于Linux的开源操作系统,网络架构具有软件层叠特征。为实现基于Wi-Fi技术的室内定位功能,整体架构中关键模块应涵盖客户端登录模块以及手机端数据库模块这两大部分,以下就关键设计要点展开分析:

图1 室内定位系统

针对客户端登录模块而言,该模块下需要支持实现的功能包括基于Wi-Fi技术的系统登录。在系统登录操作界面中,提供登录账号、密码输入框以及登录按钮。为确保用户系统操作中的安全性与隐私性,登录密码输入框所输入参数信息以隐码方式呈现,通过如下语句实现该操作“android: input Type = " text Password"”。虚拟机上运行测试功能中,考虑到围绕整个应用软件开发的工作量较大,故采取分部分的开发实现方案,对运行软件程序进行随时模拟并动态监测系统bug,基于API版本插件以及系统镜像创建虚拟机,定义为“Capital”。在Wi-Fi嵌入式登录模块中,可实现虚拟机环境下登录模块的主动运行,操作界面定义编程语句为“activity_main.xml”。

针对手机端数据库模块而言,为支持基于Wi-Fi技术室内定位功能的实现,同时考虑到在手机端数据库模块与服务器端进行连接过程中存在失败风险,且可能因服务器端故障而无法运行,开发数据库模块是非常重要的。以Android系统操作平台为开发工具,该系统可直接对数据库进行调用与编辑,数据库创建以及数据信息的插入可以通过Eclipse的方式实现,程序运行后将workspace所生成文件直接安装于客户手机终端中,以确保功能流畅运行[2]。

3 室内Wi-Fi定位系统组合算法

当前室内定位领域采取的算法方式逻辑简单,结构单一,直接应用常规算法难以保证同一空间中不同环境、不同位置影响下的定位精度。为解决这一问题,本文提出一种组合算法,以改进常规算法并加以融合,从而确保室内定位的精确性。现将基本步骤概述如下:

第一步,通过指纹定位方式初步筛选定位区域。指纹定位是指通过对实际地理信息以及所采集信号强度参数的综合分析,在一定算法支持下实现定位,包括离线训练以及在线实现这两个环节。基本思路:将整个需定位室内空间划分为多个区域,如图2所示,整个室内定位空间共划分为8个区域,投票初选。假定在离线训练阶段中,对于任意i区而言,该分区中第j个采集信号强度参数的取值范围为(riss-最小值,riss-最大值),同时在线上实现过程中移动终端所采集到的第j个采集信号强度参数同样位于i区内,则投票给i区。但在具体室内定位算法实践中,多个区域可能投票结构一致。因此必须改进投票方法,以提高生成的定位结果的精确性。主要改进依据是在投票过程中引入对真实数据的分析,并通过概率模式加权改进投票原则。如以信号强度为依据,当信号强度取值在0~-45.0dBm的情况下时,加权投票数为3票;当信号强度取值在-46.0dBm~-59.0dBm的情况下,加权投票数为2票;当信号强度取值在-60.0dBm~-76.0dBm的情况下,加权投票数为1票;当信号强度取值在-77.0dBm~-∞dBm的情况下,加权投票数为0票。以加权投票的方式初步筛选定位区域具有更为突出的优势,如加权处理后仍然有部分区域投票数一致,则应进一步通过判断临近采集信号强度值的方式确定定位区域[3]。

图2 室内定位空间划分

第二步,通过信号损耗的方式确定测距模型。通过指纹定位方式筛选定位区域的核心是对无线信号强度信息的采集。在Wi-Fi技术覆盖背景下,测距距离会直接对Wi-Fi信号强度产生影响,两者之间主要呈负相关关系[4]。为提高定位精确性,必须综合考虑人员活动、电磁设备以及复杂布局等诸多因素对信号强度的影响,并在信号损耗的辅助下明确信号源与定位点之间的距离关系,具体关系如下式所示:

根据上式计算所的接收信号强度后,用测距模型得到定位点与室内定位区域中某特定采集信号强度信号源之间的距离,以该距离为半径做圆,所作圆与前一步周指纹定位所锁定目标区域的参考点则可作为定位依据。在此基础之上可通过邻近算法的方式最终匹配得到强度误差最小情况下的指纹参考点,作为室内定位的最终结果[5]。

4 结束语

本文在搭载Wi-Fi技术的基础之上,提出了一种面向Android操作平台的室内定位系统设计方案,同时配套提出了Wi-Fi技术背景下室内定位算法优化方式。整套设计方案能够弥补单一定位算法存在的局限性,克服传统意义上GPS定位技术对复杂室内环境以及诸多障碍物的局限性,完全可以满足当前无线领域对室内定位的基本要求,对提高整套Wi-Fi室内定位系统的定位性能而言也非常重要,值得在室内定位研究领域中深入探索与实践。

[1]齐雁飞,蒋新华,吴赟,等.基于Wi-Fi的便携式室内定位系统[J].上海师范大学学报(自然科学版),2017(1):129-133.

[2]陈伟森,裴海龙,夏睿灿.基于超宽带技术的室内定位系统设计[J].计算机测量与控制,2017(11):179-182.

[3]刘毅,李瑞祥,施伟斌,等.基于ZigBee的室内定位系统设计[J].数据通信,2017(5):16-18,34.

[4] 徐盛良,鲁照权,周永燕,等.基于超声波测距的室内定位系统[J].机械设计与制造工程,2017(11):112-116.

[5]蓝威涛,张卫强,罗健宇,等.基于相位差测距的RFID室内定位系统设计[J].传感器与微系统,2017(10):85-88,91.

Research on Design and Combination Algorithm of Indoor Wi-Fi Positioning System

Liu Yehui

School of Electrical and Information Engineering, Beijing Polytechnic College, Beijing 100042

With the rapid development of wireless technology, the demand for wireless positioning services is increasing. How to achieve accurate and reliable indoor positioning based on the new generation of information technology is a hot topic for all the researchers. On the basis of carrying the Wi-Fi technology, the paper proposes an Android oriented operating platform of indoor positioning system design, while supporting the optimization methods of indoor positioning algorithm based on Wi-Fi technology background. After the preliminary screening location using fingerprint positioning method, indoor Wi-Fi positioning system determines measuring model by signal loss, and finally through the adjacent matching fingerprint reference point, make indoor positioning result more accurate and reliable.

indoor Wi-Fi; positioning system; combination algorithm

TN92

A

1009-6434(2017)11-0001-03

刘业辉(1969—),男,北京工业职业技术学院电气与信息工程学院教授,从事移动网络工程、移动互联应用系统研究等。

猜你喜欢

信号强度测距指纹
光学相干断层成像不同扫描信号强度对视盘RNFL厚度分析的影响
基于RSSI测距的最大似然估计的节点定位算法
像侦探一样提取指纹
为什么每个人的指纹都不一样
基于STM32的多通道超声波测距系统设计
基于单片机的超声波测距导盲杖设计
唯一的指纹
钻铤对随钻电磁波测井信号的影响分析
TETRA数字集群通信系统在露天矿山的应用
可疑的指纹