竞赛保研 基于RSSI的室内wifi定位系统

news2024/9/25 7:24:17

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🚩 wifi室内定位系统

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简介

今天来介绍一下室内定位相关的原理以及实现方法;

WIFI全称WirelessFidelity,在中文里又称作“行动热点”,是Wi-Fi联盟制造商的商标做为产品的品牌认证,是一个创建于IEEE
802.11标准的无线局域网技术。基于两套系统的密切相关,也常有人把Wi-Fi当做IEEE 802.11标准的同义术语。“Wi-
Fi”常被写成“WiFi”或“Wifi”,但是它们并没有被Wi-
Fi联盟认可。它的最大优点就是传输速度较高,可以达到11Mbps,另外它的有效距离也很长,同时也与已有的各种802.11 DSSS设备兼容。

wifi定位的本质实际上是基站式定位, 是依靠wifi AP以自身为中心, 向外辐射逐渐衰弱的指纹来进行定位的.

wifi定位背景和意义

GPS难以解决室内环境下的一些定位问题,大部分室内环境下都存在WiFi,因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备,是一个非常节省成本的方法。然而WiFi并不是专门为定位而设计的,传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi。近十年来,在室内WiFi场景下的定位中,位置指纹法被广泛研究和采用。本文对WiFi位置指纹法进行综述,提出了这个领域面临的挑战,介绍最新的研究,以及提供一些实际的指导。

基本原理
什么是wifi指纹

“位置指纹”把实际环境中的位置和某种“指纹”联系起来,一个位置对应一个独特的指纹。这个指纹可以是单维或多维的,比如待定位设备在接收或者发送信息,那么指纹可以是这个信息或信号的一个特征或多个特征(最常见的

wifi指纹由什么组成

位置指纹可以是多种类型的,任何“位置独特”的(对区分位置有帮助的)特征都能被用来做为一个位置指纹。比如某个位置上通信信号的多径结构、某个位置上是否能检测到接入点或基站、某个位置上检测到的来自基站信号的RSS(接收信号强度)、某个位置上通信时信号的往返时间或延迟,这些都能作为一个位置指纹,或者也可以将其组合起来作为位置指纹。

wifi指纹定位实现方法

wifi定位方法基本上可以分为两大类:

不基于RSSI
  • TOA(time ofarrival)
  • TDOA(time difference of arrival)
  • AOA(angle of arrival)
基于RSSI

在智能手机上,可以通过系统SDK获取到周围各个AP(Access
Point)发送的信号强度RSSI及AP地址,利用RSSI来定位目前看来是最可行的方法,因此下面着重介绍,基于RSSI定位主要有两个算法:三角定位算法,指纹算法。

定位算法
  • 随机方法
    将测试点(Test Point, TP)的预测位置设为任一参考点(Reference Point,RP)的位置。

  • KNN方法
    KNN方法的主要思路是:找出与TP的WiFi指纹相似度最高的K个RP,然后平均这K个RP对应的位置,最终得到TP的位置。

  • Prob方法
    Prob方法的主要思路是:通过贝叶斯公式,计算TP出现在每个RP上的后验概率,取k个概率最大的RP,然后平均这K个RP对应的位置,最终得到TP的位置。

  • Stg方法
    Stg方法是KNN方法的一种改进方法,它通过TP的k个信号最强的信号接入点来筛选RP,然后再应用KNN方法。

  • Gk方法
    GK方法的主要思路是通过高斯核密度估计器(Gaussian Kernel Density
    Estimator,GKDE)计算每个指纹位置的相对过饱和度的可能性,并通过平均与最高似然值对应的位置来确定TP的位置。

基于无线信号的三边(三角定位)

这个方法来自于传统的定位方法,类似GPS,假如我们能够获得我们待定位点相对于其它基站的距离或者角度,通过交会列多元方程组求解的方法可以求出我们所在的位置,当然了,实际情况中往往不是求解刚好够定位的方程组,而是用多余的观测值然后利用最小二乘估计方法来估计位置。以下图为例,对于三个基站,我们如果能够获得信号发射和接受的时间差,那么就可以通过时间差和光速传播来求取距离从而获得定位。

但是,对于普通的WiFi,蓝牙信号,要想求出从信号发射到信号接收之间的时间差,基本是不可能的。因为你要保持两边的时间同步,才能通过发射时间和接收时间来求取时间差,考虑到c光速的巨大,时间差一点点距离就能差非常远。所以基本不可能通过时间差的方法来进行定位。

在这里插入图片描述

那么室内定位里面的三边定位是怎么实现的呢?

我们知道,只要求取当前目标和各个基站的距离,就能求解目标位置。而这个距离既然不能通过时间和光速之积来获得,我们可以通过另一个方法来获得,那就是信号衰减模型,如下图所示,我们知道在离线状态下,无线信号强度在空间中传播随着距离衰减!
而这个无线信号强度对于手机上的接收器来说是可测的!那么根据测试到的信号强度,是不是可以根据下图的衰减模型(公式)来反推出距离呢

地图绘制
数据采集点位置

在这里插入图片描述

AP点位置

在这里插入图片描述

测试结果

在这里插入图片描述

最后

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