基于分步的位置指紋定位算法研究

楊勇明

(上海理工大學 公共實驗中心，上海 200093)

當今，高層建筑越來越多，在這些人口密集的場所，由于受到障礙物的阻擋，GPS信號強度大大減弱，其定位精度遠不及室外；而缺少室內(nèi)地圖，也導致了城市 “盲區(qū)”的出現(xiàn)。在人口密集的場所，諸如兒童看護、應急救援、商場導購等領(lǐng)域，對基于定位的服務[1](Location Based Services，LBS)需求量越來越大。此外，物聯(lián)網(wǎng)與智慧城市[2]概念的提出推動了室內(nèi)定位技術(shù)及其應用市場的迅速發(fā)展。射頻識別技術(shù)(Radio Frequency Identification，RFID)以非視距、非接觸、多目標讀寫、可重復使用等優(yōu)點[3]成為目前室內(nèi)定位的首選技術(shù)。

常用的室內(nèi)定位算法主要包括基于測距的三邊定位算法和基于非測距的位置指紋定位算法。由于受環(huán)境因素影響較小[4]，位置指紋定位算法成為諸多學者研究的焦點。LANDMARC定位算法由文獻[5]提出，是基于非測距的經(jīng)典算法。

1 傳統(tǒng)LANDMARC定位算法

1.1 LANDMARC定位算法

LANDMARC定位算法原理圖[6]如圖1所示，假設(shè)定位系統(tǒng)中有m個閱讀器、n個參考點標簽、p個未知點：第一步，令θr,j表示第r個參考點標簽在第j個閱讀器上測得的信號強度值，其中r=1,2,3,4,…,n,j=1,2,3,4,…,m；第二步，令si,j表示第i個未知點在第j個閱讀器上測得的信號強度值，其中i=1,2,3,4,…,p；第三步，對未知點測得的信號強度與數(shù)據(jù)庫中對應參考點標簽的RSSI((Received Signal Strength Indicator))值進行關(guān)聯(lián)程度計算，即進行si,j和θr,j相似度計算，以式(1)所示的信號強度均方差表示

(1)

圖1 LANDMARC算法原理圖

Ei,r表示歐幾里得距離[7]，根據(jù)式(1)，當未知點RSSI值與數(shù)據(jù)庫中對應參考點標簽的RSSI值接近時，表示未知點與參考標簽的位置十分接近。……