基于贝叶斯概率优化的Wi-Fi室内定位算法

杨如民 陈 敏 余成波

(重庆理工大学远程测试与控制研究所 重庆 400054)

0 引 言

随着无线电通信技术、移动互联网技术的发展，移动终端智能化水平的提升，基于位置的服务正逐渐成为各行各业和现实生活的日常需求，对室内移动用户的定位技术也提出更高的要求。由于室内复杂的空间架构，各种办公设施及人员的遮挡阻碍，使得以无线电信号为主的各种定位系统在室内环境下的定位精度变差。当前主流的定位技术，如超宽带无线电(Ultra Wide Band，UWB)、Wi-Fi、蓝牙、射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)和红外线等技术中，各自有其局限性。譬如：超宽带无线电的范围覆盖太小，定位成本较高且智能终端暂时不支持该技术；蓝牙定位技术需要预先配置大量信标节点，易受噪声信号影响，传输距离短；射频识别技术作用距离短，抗干扰性差，定位成本较高；红外线定位技术易受环境干扰定位效果差。相比而言，Wi-Fi定位技术因其无须增加额外的发射基站，且覆盖范围广[1]，无疑是最简单快捷、方便而经济的室内定位技术。

一般而言，定位技术采用的基本方法包括三边测量、三角测量和信号强度测量[2]。考虑到室内环境复杂性导致的非视距[3]和多径传输等问题，测量时间和测量角度均会产生较大的偏差，因而室内Wi-Fi定位技术采用了最简单易行、基于信号强度测量(Received Signal Strength Indication，RSSI)的定位算法，通过离线阶段预先建立的Wi-Fi信号强度指纹库，与移动终端在线测量所得到的实时信号强度进行匹配，从而对移动终端进行在线定位。……