朱律

(上海市测绘院，上海 200063)

1 引 言

如今，各大公共场所基本部署了一定量的WiFi热点与网关，智能手机都能接收无线保真(wireless fidelity，WiFi)进行定位[1]；同时，智能手机一般都配置有加速度传感器、磁传感器、陀螺仪等微型电子机械系统(Micro-Electro-Mechanical System，MEMS)传感器，利用这些微型传感器可以在短时间内获得位置变化信息，即通过行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)来实现室内定位[2]。WiFi定位易受障碍物以及多路径效应等因素的干扰，稳定性较差[3]，而PDR定位则存在着严重的误差累积效应[4]。

因此，本文融合上述两种方式进行组合定位，利用Eclipse跨平台开源集成开发环境和Android SDK软件开发工具包，基于JAVA编程语言在安卓智能手机终端开发了室内定位App，实现了WiFi定位与PDR定位的优势互补，获得了更高精度的定位结果。

2 WiFi定位模块

以WiFi接收信号强度(received signal strength indication，RSSI)为观测值，一般包括传播模型法和位置指纹法两类定位方法：传播模型法是指利用信号传输模型将RSSI转化为距离，再进行距离交会[5]；位置指纹法分为离线和在线两个阶段，离线阶段建立RSSI与采样位置对应的关系，在线阶段通过位置指纹算法匹配出与实时信号强度最佳匹配的位置[6]。

在传统对数路径损耗模型基础上设计顾及无线接入点位置和随机噪声项的距离交会迭代算法[7]，可以提高WiFi距离模型定位的精度；在传统的位置指纹加权K最近邻(weighted K-nearest neighbor，WKNN)算法中，引入灰色关联分析，依据方差信息设计每个无线接入点的计算权值[8]，可以提高WiFi位置指纹定位的精度。本文设计的室内定位App中的WiFi定位模块利用上述自主研究的改进WiFi位置指纹定位算法和改进距离模型定位算法，基于安卓智能手机终端分别实现了WiFi数据采集和定位功能。……