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      一種基于RSS的WIFI室內定位的研究方法

      2018-06-08 10:03:40余文婕
      科技視界 2018年8期
      關鍵詞:室內定位最小二乘法指紋識別

      余文婕

      【摘 要】在無線網絡幾乎無處不在的今天,人們能夠通過無線定位技術來定位自己所處的區(qū)域,或者是定位目標地所在的位置,無線定位技術極大的滿足了人們對定位服務的需求[4]。目前的室內定位系統(tǒng)中,絕大多數都是基于接收信號強度 ( Received Signal Strength ,RSS )的指紋識別算法。該算法是一種基于指紋數據庫的匹配定位算法,通過建立定位區(qū)域信號強度的指紋數據庫,再與實時采集的信號強度進行匹配來達到位置估計的目的[2]。

      本文主要研究的是使用信號強度RSS標定不同位置的信號強度特性進行定位方法,首先對室內無線信號傳播的特點進行分析[4],然后以基于RSS的指紋識別定位方法,根據傳播損耗模型可建立接收功率與距離之間的關系建立定位模型,結合最小二乘法計算出位置的具體坐標。最后,分別選取空曠的室內場景和復雜的室內場景對基于RSS的WIFI室內定位算法的適用性進行分析。

      【關鍵詞】室內定位;接收信號強度;指紋識別;傳播損耗模型;最小二乘法

      中圖分類號: TN925.93 文獻標識碼: A 文章編號: 2095-2457(2018)08-0269-005

      A Research Method of WIFI Indoor Positioning Based on RSS

      YU Wen-jie

      (Kunming University,Kunming,Yunnan 650214,China)

      【Abstract】In today's ubiquitous wireless networks,people can locate their own area through wireless location technology,or locate the target location.The wireless location technology greatly meets people's demand for location services.[4].Most of the current indoor positioning systems are based on the Received Signal Strength(RSS) fingerprinting algorithm.The algorithm is a matching localization algorithm based on fingerprint database.It can achieve the purpose of position estimation by establishing a fingerprint database of signal strength in the localized area and matching the signal strength of real-time acquisition[2].

      In this paper,the main research is to use the signal strength RSS to calibrate the signal strength characteristics of different locations to carry out the positioning method. First of all,analyze the characteristics of indoor wireless signal propagation[4],and then use the RSS-based fingerprint identification and positioning method,according to the propagation loss model can be established.The relationship between the received power and distance establishes a positioning model and combines the least squares method to calculate the specific coordinates of the location.Finally,the applicability of the RSS-based WIFI indoor location algorithm is analyzed by selecting empty indoor scenes and complex indoor scenes.

      【Key words】Indoor location;Received signal strength;Fingerprint identification;Propagation loss model;Least square method

      1 研究背景

      隨著現代科技和網絡技術的不斷發(fā)展,目前全球定位系統(tǒng)(GlobalPositioningSystem,GPS)和網絡輔助全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(AssistedGlobalPositionSystem,A-GPS)的普及[6],已經能夠為生活在現代科技下的用戶提供實時準確的室外位置服務。定位技術的發(fā)展和廣泛應用,給人們的生活帶來了極大的便利,但GPS定位信號無法穿過建筑物進入室內,使得該項定位技術在室內幾乎毫無用武之地,因而只能滿足用戶在室外進行定位,在某種程度上已經不能滿足人們對于精確定位的迫切需求?;贕PS定位的這一缺陷,室內定位技術便應運而生。

      近年來,隨著通信技術的蓬勃發(fā)展,基于民用通信網絡的定位技術得到了飛速發(fā)展[1]。特別是隨著基于IEEE802.11b標準的無線局域網(WirelessFidelity,WIFI)的普及和高速發(fā)展,利用現有無線網絡進行室內定位,不僅可以節(jié)省定位系統(tǒng)的建設成本,而且定位終端可以借助智能手機等現成設備[1],因而國內外出現了研究WIFI室內定位技術的熱潮。

      2 室內無線定位技術的概述

      室外的通信信號相比室內有著傳輸信號范圍廣、速度快、距離遠等特點,主要是因為室內傳播的無線通信信號,由于使用頻率較高,穿透性較弱,信號受到的干擾多,極易產生漫射、反射,甚至多次反射等情況。目前多徑傳播是無線信道的最大傳播特點,從發(fā)射端到接收端,信號傳播的路徑較多,不同的路徑形成了不同的傳輸距離,也伴隨著不同的干擾、不同的延時以及不同的信號衰弱等特點。

      目前,關于室內定位的研究可謂是各有千秋,研究方法也是層出不窮,最常見的有基于RFID的定位、基于紅外線的定位、基于超聲波的定位、基于ZigBee的定位、基于GSM的定位、基于超寬帶的定位、基于WLAN的定位等。以上定位方式都是基于不同的傳感器進行研究的定位技術,本文將另辟蹊徑,從信號測量值入手,以基于RSS(ReceivedSignalStrength)的WIFI定位作為研究重點,側重研究RSS的指紋識別定位方法[2],通過分析接收到的信號強度來判斷其與發(fā)射源之間的距離,通過計算該信號與多個發(fā)射源之間的距離信息,最終確定具體的地理位置。

      3 室內無線信號傳播

      無線信號在室內的傳播與在室外大不相同,在室內,從發(fā)射機發(fā)射出的信號,要傳送到接收機,路徑十分復雜,不論是簡單的視距傳播,還是建筑物內復雜的格局、人員的走動,都會對無線信號的傳播產生一定的影響。不同的室內格局,對信號傳播造成的影響都不相同。另外,對于建筑物的大小、材料結構等的不同,也會使得無線信號傳播不像固定的有線信道那樣可以預見,而是具有很大的隨機性[10]。

      室內和室外的信號傳輸信道差別,意味著無線信號的傳輸模型也不相同,室外一般使用的是大尺度或中尺度的傳播模型,而室內則符合小尺度傳輸模型。對于室內的無線信號而言,其特點是覆蓋距離近,傳輸功率小[3],傳輸路徑不固定等。在不同的路徑上經過反射、折射、散射等,最終由接收端接收信號,該信號則是由多條路經上的電波疊加而成的。

      經過多次實驗對比,還發(fā)現信號的強度與建筑物內的門或窗戶的開關在很大程度上有著直接關系。不同的材料制成的“障礙物”對信號的傳播有著不同的阻礙作用[3],并且窗戶數量的多少也會影響到信號的傳輸衰落。下表是在2GHz頻率下室內無線信號穿透物體的衰弱情況。

      4 定位原理

      定位原理如圖所示1所示,首先將整個定位區(qū)域均勻劃分為M個格點RP,在整片區(qū)域內放置N個無線接入點(AccessPoint,AP)和Q個待定位移動臺,并且數量上滿足M>>N>Q。當系統(tǒng)運作時,每個待定位移動臺會周期性地發(fā)射無線信號,發(fā)射周期為T,并且各個待定位移動臺之間相互獨立;AP周期性地收集信號,收集周期與移動臺周期相同,將該周期內收到的信號強度值計算作累加,周期時間結束后,每個AP將累加結果發(fā)送到定位中心。定位中心的服務器運行定位算法,即可計算出移動臺位于M個網格中的哪些位置[1]。

      5 定位模型

      由于受折射、散射、障礙物等多種因素干擾的影響,無線AP信號采集時所得到的RSS數據具有不穩(wěn)定性。在每個參考上進行多次信號采集,計算各無線AP的RSS平均值并存入RSS數據庫。以基于RSS定位技術作為位置估計,無線信號在理論空間內傳播距離d后,基于RSS的指紋識別定位方法根據傳播損耗模型可建立接收功率與距離之間的關系如公式(1)所示。

      5.1 在線測試

      為更深一步研究室內環(huán)境對無線信號干擾的問題,筆者選取了學?,F代教育技術中心為定位環(huán)境,對比了在相同的位置不同的時間測量的信號強度,從整棟樓的7000個樣本中隨機選取了200個樣本作為研究的對象,經過三次對比測量得出的信號強度波動如圖2所示。

      定位階段進行匹配時產生誤差的主要原因就是信號的波動。在對信號強度的波動研究過程中,發(fā)現信號有一定的范圍波動。

      6 基于RSS的WIFI室內定位算法的適用性分析

      為了驗證基于RSS的WIFI室內定位算法的適用性,本文分別選取了空曠室內場景和復雜室內場景作為對比進行實驗??諘缡覂葓鼍爸姓系K物較少,不存在大量隔斷,AP發(fā)射出的信號傳播路徑穩(wěn)定,很少發(fā)生折射、反射等情況,與復雜室內環(huán)境相比受到的干擾較少。復雜室內場景里面有多處墻壁阻隔,多處隔斷等環(huán)境,AP處于這種格局情況下,發(fā)射出的信號就會產生反射、折射和繞射等情況,從而發(fā)生多徑和非視距傳播等干擾,使RSS的數據產生較大波動。綜合以上分析,本文以大型室內地下停車場作為空曠室內場景,大型商場場景作為復雜室內場景進行適用性分析。

      6.1 實驗環(huán)境及數據分析

      本實驗綜合分析了兩種室內場景的特性,綜合分析實驗數據的規(guī)律,并對分析結果進行驗證,從而區(qū)分空曠室內場景和復雜室內場景信號的分布特性。

      6.1.1 空曠環(huán)境下的適用性分析

      圖3表示在大型地下停車場環(huán)境下接收端接收到的信號強度與距離之間的關系,該實驗選取一個AP(TP-LINK路由器,型號為TL-WR886N)作為發(fā)射源,利用移動終端(一臺華碩MIIX5plus筆記本電腦)每隔2米作為一個測試點,對每個測試點進行200次信號強度測試,將200次收集的信號強度的平均值作為該點的信號強度。本實驗總共測試了20個點,其中最遠距離為40米。根據圖上信息可知,信號強度隨著距離的增加在緩慢減小。

      6.1.2 復雜環(huán)境下的適用性分析

      針對大型商場場景存在大量的物品,而且人流量也比較大,這些因素能夠對AP發(fā)射的信號產生較強的阻礙作用。本實驗以大型商場作為復雜室內測試場景,該場景中包括玻璃門窗、店鋪隔斷、辦公桌等陳設格局,室內平面結構如圖4所示。

      對照空曠室內環(huán)境下的測試,該室內環(huán)境進行測量時同樣以兩米為間隔設置參考點,共測量200個參考點。定位環(huán)境中共隨機布設3個AP(實驗設備與之前所使用的為同一設備),位置如圖3所示,其中AP3放置在具有玻璃隔斷的小店鋪內。

      根據圖5可知,(1),(2),(3)三個圖中點的分布情況顯示了點的不同位置所對應信號強度,圖中的三個發(fā)射端AP1,AP2,AP3的布置位置如圖4所示,其中將AP3作為對比,放置在有隔斷的店鋪內。從(1),(2),(3)三個圖中可以看出,衰落越大可以說明AP發(fā)射的信號離AP越遠,但室內無線信號的多路徑傳播等一系列干擾因素造成衰落曲線的波動很大,其圖像就不是一條平滑的曲線,這說明室內的干擾對信號傳播的影響很大。通過對比(1),(2),(3)三個圖可以看出兩個沒有阻隔的發(fā)射端AP1與AP2測試的最大RSS值為-25.5dBm,但被阻隔的AP3最大值只有-32.5dBm,這是因為AP3被隔斷在小店鋪內,信號的傳播發(fā)生折射,反射等現象使被隔斷的發(fā)射端發(fā)出的信號傳輸到終端時,信號強度變弱。以上分析印證了上文描述的小尺度衰落模型適合于復雜的室內環(huán)境中信號傳播,但存在的缺陷是無法建立準確的信道模型,因此將指紋定位算法應用在復雜室內環(huán)境下可以較好保證定位精度。

      7 總結

      通過本文的研究,我們對基于RSS信號強度的WIFI的室內定位方法有了一定的認知,通過在每個參考上進行多次信號采集,計算各無線AP的RSS平均值并存入RSS數據庫。以基于RSS定位技術作為位置估計,利用基于RSS的指紋識別定位方法[12],根據傳播損耗模型建立接收功率與距離之間的關系建立模型,以最小二乘法作為輔助,得出位置坐標。

      【參考文獻】

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      [13]李健偉.基于RSS的室內無線定位系統(tǒng)的設計與實現[D],山東大學碩士論文,2016.

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