基于WIFI定位技術(shù)的改進(jìn)型位置指紋識別算法研究

魏恒瑞，王蔚庭

（1.北京信息科技大學(xué)，北京 100192；2.北京創(chuàng)時(shí)特科技有限公司，北京 100083）

0 引言

對在室外的定位，基于GPS技術(shù)的定位已經(jīng)能得到非常滿意的結(jié)果，并在很多行業(yè)和領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，不過在實(shí)際應(yīng)用中，這種定位方法還有一些局限性：初始定位時(shí)間(TTFF)過長，衛(wèi)星信號捕獲時(shí)間較長導(dǎo)致接收機(jī)功耗過大，在室內(nèi)的定位精度和實(shí)時(shí)性大大折扣，所以室內(nèi)定位技術(shù)的研究受到越來越多的重視。隨著WIFI無線通信的快速發(fā)展，以及智能手機(jī)的逐步普及，人們對利用智能手機(jī)結(jié)合WIFI通信技術(shù)對人員或物品進(jìn)行位置定位成為室內(nèi)位置定位的一個(gè)重要分支。

基于WIFI網(wǎng)絡(luò)的無線定位技術(shù)主要有以下幾種：基于電波傳播時(shí)間(TOA)、基于電波傳播時(shí)間差(TDOA)、基于信號強(qiáng)度(Received Signal Strength,RSS)、基于電波入射角(AOA)、基于蜂窩小區(qū)標(biāo)示(CELL-LD)。通常采用以信號強(qiáng)度(RSS)為基礎(chǔ)的定位技術(shù)。

本論文的研究背景是以某污水處理廠的“危險(xiǎn)區(qū)域人員定位和主動(dòng)防護(hù)”實(shí)際項(xiàng)目為基礎(chǔ)，選擇在污水處理廠的地下回廊內(nèi)有WIFI無線網(wǎng)絡(luò)完全覆蓋的區(qū)域內(nèi)，對此區(qū)域內(nèi)含有危險(xiǎn)源的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識和識別，對當(dāng)攜帶智能手機(jī)終端的人員進(jìn)入這些區(qū)域，對人員進(jìn)行定位，當(dāng)這些區(qū)域有報(bào)警發(fā)生時(shí)給出聲光報(bào)警并對相關(guān)人員給出警報(bào)發(fā)送。污水處理廠地下回廊內(nèi)的人員定位采用基于WIFI信號強(qiáng)度(RSS)位置指紋識別算法，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)濾波技術(shù)的改進(jìn)型位置指紋識別算法技術(shù)對人員在地下回廊內(nèi)進(jìn)行定位。

1 WIFI定位原理

WIFI定位的技術(shù)原理是：由多個(gè)AP（Access Point，熱點(diǎn)）組成的無線網(wǎng)絡(luò)中，AP周期性地發(fā)出無線信號，定位手機(jī)在某一位置和時(shí)刻接收到信號后，獲取發(fā)送該信號AP的物理地址和信號強(qiáng)度（RSS）等數(shù)據(jù)信息，將該數(shù)據(jù)信息通過無線網(wǎng)絡(luò)傳遞給定位服務(wù)器：定位服務(wù)器根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)通過特定算法計(jì)算定位手機(jī)所處位置，并通過電子地圖顯示，WIFI定位系統(tǒng)拓?fù)鋱D[1]如圖1所示。目前主要應(yīng)用的WIFI定位算法是位置指紋識別算法。

圖1 WIFI定位系統(tǒng)拓?fù)鋱D

位置指紋識別算法包括兩個(gè)階段：位置指紋離散采樣階段和實(shí)時(shí)定位階段，如圖2所示，就是在一個(gè)由多個(gè)AP組成的WIFI無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋的場景，先按一定的選點(diǎn)規(guī)則選擇場景內(nèi)的全部位置定位點(diǎn)，然后把在這些所選位置定位點(diǎn)上智能手機(jī)終端所采集到的所有AP的RSS值作為指紋信息保存在指紋識別庫中。

圖2 位置指紋采樣和定位圖

在進(jìn)行定位時(shí)，采集當(dāng)前位置的所有AP的RSS值，然后將所采集到的所有AP的RSS值和在指紋庫預(yù)存儲的指紋特征信息進(jìn)行比較，通過一定的匹配算法，選取與當(dāng)前位置所采集到的所有AP的RSS值最接近的指紋信息所對應(yīng)的位置作為當(dāng)前定位的位置。為此，需要建立一個(gè)位置指紋識別數(shù)據(jù)庫 。首先，選擇合理的參考點(diǎn)分布，確保能為定位階段的準(zhǔn)確位置匹配提供足夠的信息。接著依次在各個(gè)參考點(diǎn)上測量來自不同AP的RSS值，并且將對應(yīng)AP的MAC（Medium Access Control，介質(zhì)訪問控制層）地址與參考點(diǎn)的位置信息記錄在數(shù)據(jù)庫中，直至遍歷區(qū)域內(nèi)所有的參考點(diǎn)。由于受環(huán)境影響，無線信號強(qiáng)度并不穩(wěn)定，為了克服RSS不穩(wěn)定對定位的影響，通常在每個(gè)參考點(diǎn)上多次測量取平均值保存到數(shù)據(jù)庫。給定數(shù)據(jù)庫后，依據(jù)最近鄰法將待測點(diǎn)上接收的AP的RSS與數(shù)據(jù)庫中的已有數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算位置估計(jì)值[2]。

q為正整數(shù)，q=1時(shí)，稱為曼哈頓(Manhattan)距離，q=2時(shí)，稱為歐氏(Euclidean)距離。其中，LN表示向量在空間中的距離。M的取值與n，NT的大小相關(guān)，q取max(n，NT)時(shí)，將有可能出現(xiàn)錯(cuò)誤的向量被計(jì)算為最佳匹配向量。q取min(n，NT)時(shí)，可以剔除錯(cuò)誤的最近鄰。一般我們選q=2，選擇歐式距離為宜。既能滿足精度又能減少計(jì)算量[3]。

雖然，經(jīng)過上述處理后可以實(shí)現(xiàn)簡單的定位，但是抗干擾能力差，且反復(fù)現(xiàn)象嚴(yán)重，于是根據(jù)實(shí)際的要求，我們給出了下列算法改進(jìn)。

2 改進(jìn)的位置指紋識別算法

2.1 算法確定性的改進(jìn)

首先根據(jù)定位實(shí)際，相鄰位置是連續(xù)的不會發(fā)生跳變，即當(dāng)前位置只能跳轉(zhuǎn)到相鄰位置而不能從當(dāng)前位置突然跳轉(zhuǎn)到相鄰位置的下一個(gè)位置，對數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)指紋點(diǎn)給出其所能到達(dá)的相鄰點(diǎn)的位置，如圖3所示。因此，我們做了以下限制。

圖3 指紋點(diǎn)可行域圖

由于單個(gè)指紋點(diǎn)選取方向越多，每個(gè)方向的相似性越大，不利于區(qū)分識別，同時(shí)會增加計(jì)算量。因此綜合考慮我們在每個(gè)指紋點(diǎn)上采集兩個(gè)方向的數(shù)據(jù)即運(yùn)動(dòng)方向的反向數(shù)據(jù)（-）和同向數(shù)據(jù)（+），當(dāng)前指紋點(diǎn)所能到達(dá)的區(qū)域，即可行域?yàn)楸局讣y點(diǎn)的雙方向（B+,B-）、相鄰上一指紋點(diǎn)的反向(A-)和相鄰下一指紋點(diǎn)的同向(C+)。然后，在定位計(jì)算階段，僅需要計(jì)算匹配可行域內(nèi)的指紋數(shù)據(jù)即可，減小了算法計(jì)算量。通過這種限制方法可以大大降低算法不確定性的范圍，計(jì)算結(jié)果只能夠在當(dāng)前指紋點(diǎn)和其相鄰的兩個(gè)指紋點(diǎn)，即上一指紋點(diǎn)和下一指紋點(diǎn)波動(dòng)。

2.2 算法抗干擾性的改進(jìn)

針對算法抗干擾能力較差，僅用LN的一次結(jié)果決定當(dāng)前所處的位置準(zhǔn)確率比較低，我們提出利用統(tǒng)計(jì)濾波算法來濾除干擾。統(tǒng)計(jì)濾波算法流程如圖4所示。

圖4 統(tǒng)計(jì)濾波算法流程圖

首先是初始化統(tǒng)計(jì)變量i=1；讀取手機(jī)發(fā)來的各個(gè)AP信號強(qiáng)度信息，由圖3得到指紋點(diǎn)的可行域，然后計(jì)算第i次，第i+1次，第i+2次LN的值，統(tǒng)計(jì)三次中，最小LN出現(xiàn)次數(shù)最多的指紋點(diǎn)即為當(dāng)前結(jié)果。這里我們根據(jù)實(shí)際測試選擇了3次，但是針對不同的測試環(huán)境和采集間隔及精度要求，所選取的統(tǒng)計(jì)基數(shù)是不同的。另外由于初始點(diǎn)不知道，所以初始點(diǎn)的可行域也不知道，因此，我們采用了特殊的初始點(diǎn)

處理方法，即初始時(shí)計(jì)算所有指紋點(diǎn)的LN的值，獲取最小LN值，并且增加統(tǒng)計(jì)LN的值的基數(shù)，這里我們選擇基數(shù)為7次，選擇7次中最小LN值出現(xiàn)頻率最大的指紋點(diǎn)即為初始點(diǎn)。

2.3 測試結(jié)果

我們在測試數(shù)據(jù)中截取了一部分做了分析驗(yàn)證，人員移動(dòng)實(shí)際軌跡為A->B->C->D->E（如圖5所示）本測試數(shù)據(jù)選用4個(gè)AP，選取5個(gè)指紋點(diǎn)，間隔為2米且每個(gè)指紋點(diǎn)選取了兩個(gè)方向的相鄰點(diǎn)指紋數(shù)據(jù)，即A+,A-,B+,B-,C+,C-,D+,D-,E+,E-。+表示與運(yùn)動(dòng)方向同向，-表示與運(yùn)動(dòng)方向相反。選用測試移動(dòng)端為小米2S手機(jī)，采樣時(shí)間間隔為1秒。計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5 人員移動(dòng)實(shí)際軌跡圖

表1 定位結(jié)果對照表

由上述表格得出的人員軌跡，如圖6和圖7所示。

圖6 改進(jìn)前移動(dòng)軌跡圖

圖7 改進(jìn)后移動(dòng)軌跡圖

由上述結(jié)果軌跡圖可以看出，在改進(jìn)算法之前，定位結(jié)果由于受無線的不確定性影響，定位效果較差，在位置C和D上出現(xiàn)了與實(shí)際不符合的反復(fù)現(xiàn)象，這就是回跳現(xiàn)象。而加入了改進(jìn)的定位算法后，其結(jié)果與實(shí)際人員運(yùn)動(dòng)軌跡一致，提高穩(wěn)定性且反復(fù)回跳現(xiàn)象也沒有了。因此定位效果得到了大大改善。

3 結(jié)束語

由于WIFI無線通信信號強(qiáng)度的不確定性，單純的使用位置指紋識別算法難以達(dá)到在滿足精度的情況下確定性高、抗干擾能力強(qiáng)的要求。因此在定位過程中增加了指紋點(diǎn)可行域和統(tǒng)計(jì)濾波算法對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過在實(shí)際現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：經(jīng)過改進(jìn)后的位置指紋識別算法既滿足了精度的要求，又具有比較高的穩(wěn)定性。

[1]盧恒惠.基于三角形與位置指紋識別算法的WIFI定位比較[J].移動(dòng)通信.2010.10(3)：72-75.

[2]肖建飛.WIFI定位的應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用.2011.17：77.

[3]雷家毅.Android平臺基于WIFI的定位算法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].上海：華東理工大學(xué),2013.

[4]張利.基于WIFI技術(shù)的定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京.北京郵電大學(xué)2009.20-22.

[5]Andrew Howard .Sajid Siddiqi.An Experimental Study of Localization Using Wireless Ethernet[C].The 4th International Conference on Field and Service Robotics,July 14-16.2003.