党小超,张 彤,郝占军,段 渝

1(西北师范大学 计算机科学与工程学院,兰州 730070)2(甘肃省物联网工程研究中心,兰州 730070)

1 引 言

现如今位置信息的获取与分析在社会生活中有着重要价值.不同于传统户外定位,室内定位由于其环境复杂,影响因素较多,因此,选择合适的技术来实现室内区域监测与人员位置感知已成为当下研究的热点[1,2].现今主流室内定位技术包括RFID[3]、UWB[4]和WiFi等.通过提取WiFi信号对室内人员的位置信息和行为活动的感知研究已经取得了初步成果,并在室内定位,人员动作识别,入侵检测等领域广泛应用.使用WiFi设备获取室内位置信息,实现室内区域监测在多个方面都有良好的发展前景,可应用于银行金库、博物馆、美术画廊、机房等室内重点区域的监测.

传统无设备定位使用信号接收强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)实现,文献[5]中Uises等人利用蓝牙信标来设计基于RSSI的室内定位系统,提高了识别精度,但是需要搭建专用传感器网络,增加了额外设备.文献[6]中田等人从WiFi设备中提取RSSI并建立离线指纹库,提出指纹数据分级方法提高匹配效率,但未能良好控制在误差,且定位精准度有待提高.文献[7]中桑等人将支持向量机(Support Vector Machines,SVM)应用于基于RSSI的室内定位方法,有效地控制了误差范围并提高了定位精准度,但基于RSSI技术的室内定位与识别在传输过程中受多径效应影响大,信号易被干扰,导致识别精度下降.

文献[8]考虑室内复杂环境对WiFi信号的影响,通过基于CSI的指纹特征定位提高了……