马宗方吕丽萍田鸿朋王 艳

(西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西 西安 710055)

据调查研究表明，人类有70%以上的活动时间是在室内。室外定位导航可由全球定位系统(Global Positioning System，GPS)定位技术得到有效解决[1]，而室内定位技术相较于室外定位技术还不成熟。近几年，很多学者已在室内定位领域进行研究，常用的3类技术为:①铺设相关特殊设备实现定位。例如射频识别、无载波通信等[2－5]；②利用传感器获取相关位置信息。例如加速度计、陀螺仪等[6－8]；③借助已有的WiFi网络覆盖环境。例如指纹定位、测距技术等[9－10]。第3类技术相较于第1类和第2类技术，即节省了购买设备与搭建测试环境的费用，开发过程也十分便捷，相对更容易实现。同时，WiFi无线信号具有传输速率快、功耗低、通信能力强的优点。因此，对于WiFi指纹定位技术的深入研究具有重要的科研意义与工程应用价值。

目前很多学者从WiFi接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)、信号稳定性校准、离线建库方法等方向进行改进。比如，文献[11]提出了一种根据环境变化动态更新指纹库的方法，在降低成本的同时，有效提高了系统的稳定性与自适应性，但其定位精度准确度相对较低；文献[12]提出了改进的K-means算法位置指纹定位技术，通过优化函数来获取较优的指纹库初始类中心，有效提高了分类效果和定位精度。文献[13]提出了一种基于位置聚类结果的指纹定位算法，纠正了信号强度聚类的不合理，有效提高了算法性能，但指纹定位原理是采用实际采集的WiFi信号强度与指纹库数据进行匹配，进而获取位置，单纯采用位置聚类会影响定位效果。……