张晶晶+张炳文+张维

【摘要】 想要解决室内环境下的定位的一些相关定位精度的问题，室内环境下存在WiFi信号，因此利用WiFi的信号强度可以进行定位。近些年来，我国对于在室内场景下的定位中，广泛应用位置指纹法并采用。本文通过对WiFi位置指纹法中如何进行采集数据的仿真，以及提出一些实际应用的指导。本文涉及的是在室内环境下的定位，提出一种用于生成RSS的数据，模拟现实生活中一些实际条件环境的影响，进行仿真RSS数据，用于进行数据的处理和分析。

【关键字】 WIFI室内定位 位置指纹 仿真RSS数据

一、引言

在我们的生活中信号存在衰减和噪声干扰，一些室外定位设施，比如GPS等并不可以在室内使用。在一些大型的商场中，在陌生的环境人们希望得到此时的具体位置，基于这个原因需要确切的地图信息，同时要求比较高的定位信息。科技的发展，人们通过智能手机中的一些传感器以及路由器的具体位置与其对应的mac地址的数据库，一些具体信息来查找相应的数据。通常，构成位置指纹的数据需要一些AP的接入点，这个接入点可以通过安卓系统中编程的软件可以获取，比如MAC地址等。要想有很好的定位效果，必须将在现定位中采集的数据与指纹库中的数据进行很好的匹配才可以，这就要求建立完美的位置指纹库。

二、室内定位算法研究

2.1对数距离损耗模型

信号源从发射点的方向向四面八方呈现球面形状投射出去，这是在没有任何障碍物的自由空间中才能实现的状态，在现实生活中是不存在这样的情况。生活中产生各种信号的干扰，因此信号在传播过程中容易受到多种干扰、障碍物、甚至人员的走动等多种因素的影响，从而导致了信号强度随着增加传播距离而快速衰减。假设已知一个参考距离d0以及这个距离上的RSS为RSS（d0），自由空间中n=2，公式2.1最常见的对数距离损耗模型。我们从待测节点接收来自固定位置发出的信号强度，利用公式的传播模型[1]，这样就可以将传播损耗换算成距离信息，进而通过距离信息计算待测目标的位置坐标。

n是指环境因子，它表示路径长度和路径耗损间的比例指数，其取值范围通常取 2～4； PL（ d）是距离发射信号d处接收信号的强度， PL（d0）表示距离为d0时接收信号强度；ζ为信号衰减因子。

实际测量的RSSI强度数据值和根据对数距离损耗公式模型的拟合出来的结果，并且符合对数衰减模型，拟合结果是一条递减的对数曲线，实际测量值应该是在拟合的基础上上下波动，从中可以直观的看出来，两种情况的总体趋势，黑线表现出很大的波动性，一方面是周围其他信号的干扰，另一方面墙壁等物质的反射，遮挡等存在，这就导致信号强度的大小受环境因素的影响很大，而我们又不能保证这些影响因素可以完全的消除，毕竟在实验阶段，成本和实际效果还尚未达到要求。因此，射线跟踪技术来分析，这样就可以提高指纹库的建立。

2.2射线跟踪技术

射线跟踪技术是可以预测无线电波传播特性的技术，以用来辨认出多径信道中收发之间所有可能的射线路径。一旦所有可能的射线被辨认出后，就可根据电波传播理论来计算每条射线的幅度、相位、延迟和极化，然后结合天线方向图和系统带宽就可得到接收点的所有射线的相干合成结果。而AP信号发出的是电磁波，它的传播方式是沿着直线距离传播，因此可以将其它拟合为射线跟踪来分析。在室内空间，绝大多数物体尺寸比波长要大得多，使得边界条件变得复杂，采用麦克斯韦方程组进行精确求解己不再实用[2]，即使采用当今速度最快的计算机数值求解，其计算时间也会很长。

2.3生成用于位置指纹法的仿真数据

RSS仿真模拟实际环境数据集：在编写的程序中需要设置各种参数，比如房间的长宽高、各个AP的位置等，使用上述的射線跟踪技术，通过计算每个AP位置的信号强度，将数据记录下来并保存，将位置点的间隔大小设置的小一点，计算一次射线跟踪后把数据保存起来，之后的数据都从这个“RSS仿真环境数据集”中或取。

三、结束语

本文提出一种比较新颖的方法，通过仿真RSS的数据来构建一个位置指纹数据库，大多数的情况下都采用根据实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证，但是实际测量的工作量太大、数据不全面、灵活性较小，采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式。本文介绍射线跟踪技术的基本原理，以及通过MATLAB编程得到用于定位仿真的RSS数据，生成指纹数据库，为接下来的在线定位的精确度的提高作准备。

参 考 文 献

[1]毕京学，甄杰，郭英.室内定位无线接收信号强度测距的研究[J].导航定位学报.2014

[2]张忠波.基于射线跟踪技术的室内电波传播预测研究[D].西安电子科技大学2012.