基于四叉树的WiFi室内定位算法研究*

（61773部队 乌鲁木齐 831400）

1 引言

无线通信和移动智能设备的激增推动了基于的位置服务和需求不断增长，相比于室外定位，室内定位技术可能更能改变人类行为；它是许多潜在实际应用的推动者，例如建筑物内的室内导航，智能图书馆或可轻松定位物体的智能工作场所等。虽然诸如GPS、GLONASS、北斗等基于空间卫星的导航定位系统在室外提供高的定位系统，但是来自卫星的GNSS信号在许多室内区域并不总是可以接受的，这限制了它们的使用［1～2］。WIFI系统已被广泛应用于室内环境，WIFI提供对固定网路的本地无线接入，固定网络成本低、部署广泛，并且其室内覆盖仍然快速增加，使用现有的基础设施进行定位是非常有吸引力的选择。

使用WIFI信号定位的技术主要分为两类，第一类技术要求在系统定位之前离线收集标记数据的映射，这主要涉及构建WIFI的RSSI指纹识别环境的无线电地图；第二类依赖于数学建模方法来确定设备位置，如最典型的三边测量就是通过测量用户与各个参考点位置的距离来确定用户的位置，而基于WIFI信号强度RSSI的指纹识别方法一直是近十年研究的热点，因为不需要接入点的视线测量也不需要角度测量，位置的特征在于其检测到的信号模式，因此在复杂的室内环境中实现了高适用性。

传统的KNN算法在计算过程中由于要遍历所有数据，所以存在运算量大，噪声影响大等缺点［3］。本文将四叉树RSS算法应用于室内WiFi定位中并进行算法改进，解决了在四叉树分割期间，相同的地理实体最有可能存储在多个节点中导致浪费索引存储空间。……