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基于位置指纹算法的Android平台WiFi定位系统

魏菲?? 李允俊?? 金华?? 延边大学工学院?? 单片机与嵌入式系统应用?? 2015年02月03日 ?? 收藏3

3.3 改进的位置指纹定位算法

理论研究表明:由于室内环境复杂,无线信号会因为时间的变化、人体的随机晃动及环境等因素的影响使信号强度值呈现一定的波动。为了保证信号数据本身的稳定性,在实验室环境下进行如下实验:在同一位置的不同时间分别采集数据,上午和下午两个时间段每隔1 S共采集300次WiFi信号。发现无线信号随时间变化不大,基本存在2 dB左右误差,对定位结果影响较小。

但在多次测试过程中发现,无线信号强度在某位置下会出现如图5所示的波动情况,多数信号强度值保持在一定范围内,但中间会存在抖动的数据,该种现象会对离线数据的准确性及在线定位的准确性产生较大影响。直接求均值的方式并不能表征该位置的信号特征,应该对采集的无线信号强度值进行平滑,选取有效点。

图5 无线信号分布图
图5 无线信号分布图

对无线信号的平滑提出如下改进方案:

① 每隔1 S采集一次所有的信号组,假设其中一组的信号强度值是level,再连续间隔采集二次;

②如果连续采集三次的信号强度值均介于[1evel - 1,level+1]时,将该数据插入数据库,否则舍去前面的所有信号值,重新返回步骤① ;

③ 将步骤② 获取的多组无线信号强度值再求均值,存入离线数据库。

利用改进的方案将图5平滑处理后,改进前的信号强度值RSS=1.597 1,而改进后的RSSI=-46.I47 1,可见本方案能够去除一定的抖动信号,得到较为理想的离线数据库。该方法不仅用于离线数据采样阶段,而且应用于在线定位阶段实时采集当前无线信号强度,可避免单次采集的不确定性。

针对设备差异对无线信号的影响,首先在同一位置用华为两款不同型号手机对WiFi信号采集300次,无线信号分布情况如图6所示。C8812型号手机采集信号强度保持在一65~66 dB,P6型号手机信号强度保持在一45dB,不同型号手机可能造成的误差达2O dB,若按此进行定位将产生较大定位误差,因此本文将在实时定位之前加上无线信号校正阶段,能有效提高定位精度。

图6 不同手机无线信号分布图
图6 不同手机无线信号分布图

为解决设备差异对WiFi定位造成的影响,Ekahau提出一种自动校正的方法。它是通过分析跟踪设备在一些易于检测的区域时的信号变化,自动学习跟踪建立相应的映射关系,该方法的缺点是设备不易进入易检测区,系统很难获得充足的数据建立映射关系。Haeberlen的研究显示,校正设备与测试设备之间的信号强度之间存在某种线性关系。本文经过大量实验,统计获得数据并通过函数拟合的方法,推导出校正设备及测试设备的关系,可以看作y=ax+b的线性关系,参数a、b将由实际的数据获得。

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WiFi定位? 位置指纹算法? Android?

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