基于人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位方法

邓素,薛峰,余敏

(江西师范大学 计算机信息工程学院,江西 南昌 330022)

0 引 言

随着移动计算、无线定位等技术的迅速发展和普及,基于“位置的服务”(LBS)正向我们展现出广阔的市场应用前景．自美国在1996年通过著名的E911法案,美国联邦通信委员会强制要求各电信运营商开发出能够在紧急救援事件中为社会安全机构提供用户的位置信息,定位技术越来越被人们所关注．定位按照使用场景的不同可划分为室内定位和室外定位两大类．在室外,人们主要依靠全球定位系统(GPS)、格洛纳斯定位系统(GLONASS)、北斗卫星导航系统(BDS)来获取可靠、实时的位置信息．而进入室内,由于建筑物对卫星信号的遮蔽,全球卫星导航系统(GNSS)终端在室内或者建筑物密集的室外便很难获取到卫星信号,难以满足室内服务应用对定位精度的要求,因此GPS等定位系统并不适用于室内．所以为解决这个问题,科研人员将注意力转移到了无线传感网．相比于射频识别技术(RFID)、超声波、红外、超宽带(UWB)等需要依赖部署专用的硬件设施应用范围有限且成本昂贵的定位技术,无线WiFi定位技术凭借着其覆盖范围广、实现简单、部署难度低、无需额外成本等优点而被广泛运用．

无线室内定位算法主要可分为两大类:基于测距的定位和基于非测距的定位．基于测距的定位方法主要有到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达角(AOA)等．基于非测距的定位方法主要是基于接收信号强度值,该方法可分为指纹匹配法和……