基于WiFi的分级室内定位*

王行娟

(武汉华夏理工学院 信息工程学院，武汉 430223)

0 引 言

随着室内环境中基于位置的服务(Location-based Service，LBS)的需求不断增加，室内环境中的定位成为了研究的热点[1-6],而基于WiFi的定位在室内环境中有较大的优势，原因如下：第一，室内环境中，卫星导航信号被遮蔽，无法提供室内的服务，因此通常将室内环境归于卫星导航拒止环境；第二，基于WiFi的定位不需要额外的硬件，仅需要含有WiFi功能的设备，随着智能手机的普及，这一点也容易满足；第三，许多需要室内定位的场景，如机场、火车站和商场等，都普遍存在许多WiFi信号，不用额外安装。

基于WiFi的室内定位可以分为两个步骤：离线指纹地图(Fingerprint Map,FM)的建立和在线的定位过程。这里的指纹表示在某位置的从不同WiFi接入口(Access Point,AP)的接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)。简单来说，信号指纹可以看作一个向量，其中的元素为不同AP的接收信号强度。指纹地图为一个数据库，包含了不同室内几何位置测量得到的信号指纹。获取离线指纹地图的方法在文献[7-9]中有详细的叙述，由于其生成过程一般是事后的离线处理，因此该过程称为离线指纹地图建立。本文主要描述在线的定位过程，将采集的信号指纹与指纹地图中的信号指纹进行匹配，根据匹配结果解算人员的位置。

为了能够快速得到室内的位置，在定位过程中，对实时性的要求很高。然而，一般的匹配过程，如K最近邻法(K-Nearest Neighbors,KNN)算法的复杂度与指纹地图中的样本数目和区域内的AP数目的乘积相关[10]。如果待定位区域范围较大(如商场)，并且其总的AP数据较大，可达1 000以上，KNN算法无法达到实时定位的要求。……