位置指纹定位算法_rssi指纹匹配算法_蓝牙定位软件(2)

位置指纹定位过程一般分两个阶段实现：离线采样阶段和定位阶段。离线采样阶段主要目的是建立位置指纹，根据定位环境设计较为合理的采样分布图，遍历待定位区域内的所有采样点，将相应的信号强度、MAC地址以及位置信息等记录在指纹中。中数据的准确性决定了定位的精确程度，数据越精确，定位效果越好。定位阶段是利用Android手机在待定位点测得AP的信号强度和物理地址，然后通过相应的匹配算法，在中搜索与测量点相匹配的数据，从而估计用户的实际位置。位置指纹的定位过程如图4所示。

3.2 匹配算法

通常的匹配算法有K最近邻匹配算法(KNN)，该算法能够有效提高定位精度且应用成熟。本文采用了该匹配算法，K最近邻匹配算法的实质是计算待测点采集到的RSS向量和中已记录的RSS向量之间的距离。假设待测区域有n个AP，m 个参考点，则距离的表达式如下：

其中，q为正整数，当q=1时称为曼哈顿距离，q=2，称为欧式距离;L代表向量在空间中的距离。本文使用q=2进行计算，当取得n个最小欧式距离的位置点后，求取n个坐标点的质心为待测点位置坐标。

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。

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，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。

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。位置指纹定位算法该方法不仅用于离线数据采样阶段，而且应用于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。

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。

4 实验结果与分析

实验区域为10 m×16 m，每隔1.5 m设定为一个采样点，AP分布在该区域的四周如图7黑色圆点位置，每个采样点分别采集200次经过平滑处理后存入离线。为比较定位结果的精确性，选定如下5个点为测试点：A位于出口处附近，B位于区域的中心位置，C、D、E点位于区域的边界处。

改进前和改进后分别进行4O次测试，实验结果分析如表1所列。应用改进后的算法各测试点的平均误差均有所下降，A点位于出口处，可能会受其他因素影响，定位效果不明显;B、D点，受外界影响较小，定位效果较好，定位精度提高2 m左右。

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