本科毕业论文---基于wifi信号的室内定位方法生毕设论文.doc

大连理工大学本科毕业设计（论文）基于WiFi信号的室内定位方法Indoor localization method based on the WiFi signal学 院（系）： 软件学院 专 业： 软件工程 学 生 姓 名： 谢文松 学 号： 201192063 指 导 教 师： 金乃高 评 阅 教 师： 完 成 日 期： 大连理工大学Dalian University of Technology基于WiFi信号的室内定位方法摘 要现如今，人们生活在一个移动互联的时代，手机也越发成为了人们日常生活中必不可少的工具。智能手机、平板电脑等的快速发展更是促进了人们对移动位置信息的需求。随着近些年无线定位技术的发展，室内定位技术成为人们关注的热点。许多依赖于无线接入点射频信号的室内定位技术已经在过去的十年中被提出。近年来，众包(也称为“Organic”)的WiFi指纹定位系统方面的研究正引起人们的关注。这种参与方法带来了先前提出的技术所没有考虑到的新的挑战。本文提出了一个有效的定位方法来处理存在于基于众包的系统的三个主要技术问题。我们的新的解决方案，有利于1）从短期的RSS值的测量提取准确的指纹值2）不同设备间免校准的定位3）对于一个给定的位置，在无线地图上保持每个位置一个指纹，不论任何数量的上传数据集。通过使用四个不同智能手机的实验，我们来评估我们的新的室内定位方法。实验结果表明，该方案提供了一致的定位精度，在设备的异质性和多个测量人员等问题存在的这样一种环境下。关键词：无线定位技术；室内定位；众包；WiFi指纹定位Indoor localization method based on the WiFi signalAbstractNowadays, people live in an era of mobile Internet, mobile phone has increasingly become the indispensable tool in Peoples Daily life. The rapid development of smartphones, tablets and so on but also promote the peoples demand for mobile location information. With the development of wireless location technology in recent years, indoor positioning technology is becoming a hot spot of attention.Many indoor localization techniques that rely on RF signals from wireless Access Points have been proposed in the last decade. In recent years, research on crowdsourced (also known as “Organic”) Wi-Fi fingerprint positioning systems has been attracting much attention. This participatory approach introduces new challenges that no previously proposed techniques have taken into account. This paper proposes an efficient localization method addressing three major technical issues posed in crowdsourcing based systems. Our novel solution facilitates 1) extracting accurate fingerprint values from short RSS measurement times 2) calibration-free positioning across different devices and 3) maintaining a single fingerprint for each location in a radio map, irrespective of any number of uploaded data sets for a given location. Through experiments using four different smartphones, we evaluate our new indoor positioning method. The experimental results confirm that the proposed scheme provides consistent localization accuracy in an environment where the device heterogeneity and the multiple surveyor problems exist.Key Words:Wireless Localization Technology;Indoor Localization;Crowdsourcing;Wi-Fi Fingerprint Localization目 录摘 要IAbstractII引 言11相关技术研究现状及开发环境41.1室外定位41.2室内定位51.3开发环境71.3.1JDK的安装和Java环境变量的设置71.3.2安装Eclipse71.3.3安装Android SDK71.3.4安装配置ADT82需求分析92.1背景92.2功能需求92.3其他需求92.4系统层次结构图102.5系统用例图103系统概述和挑战113.1概述113.2挑战123.2.1短时间的RSS测量123.2.2设备的多样性123.2.3一个位置多个测量值124系统设计144.1总体设计144.2模块设计144.3界面设计155系统实现与实验165.1指纹值的提取165.1.1AP响应速率165.1.2RSS随时间的变化165.1.3提取方法195.2定位算法215.2.1相对RSS比较215.2.2异构设备265.3.3多个测量人员286测试与评估296.1实验装置测试296.2成对装置测试与评估296.3设备异构性测试与评估316.4对于多个测量人员的影响的评估357探讨与展望377.1探讨377.2展望37结 论39参 考 文 献40致 谢42- III -引 言位置信息在人们的日常生活和工作当中扮演着重要的作用。无论是在郊外、展览馆还是公园等陌生的环境中，使用定位导航信息可以为观众游览提供更加便捷的服务；在仓储物流过程当中，对物品进行实时的定位跟踪将大大提高工作的效率；在监狱等特殊环境中，及时而准确地掌握相关人员的位置信息，有助于提高安全管理水平，简化监狱的管理工作。目前全球定位系统(GPS,Global Positioning System)1-3是获取室外环境位置信息的最常见和最常用的方式。近年来，随着无线移动通信技术的快速蓬勃发展，GPS和蜂窝网络相结合的A-GPS(Assisted Global Positioning System)定位方式在紧急救援和各种基于位置的服务(LBS,Location-Based Services)中逐渐得到了应用。但由于卫星信号较为容易受到各种障碍物的遮挡，GPS/APGS 等卫星定位技术并不适用于室内或高楼林立的场合，目前无线室内定位技术正在迅速发展，且已成为GPS的有力补充。如今一般来讲，使用无线信号强度来获取目标位置信息的过程，其实就是建立无线信号强度和位置信息稳定映射关系的一个过程。现有的室内无线定位系统主要采用的是红外、超声波、蓝牙、WiFi(Wireless Fidelity)、RFID(Radio Frequency Identification)等短距离无线技术。其中基于WiFi网络的无线定位技术由于部署广泛且低成本较低等原因而备受关注。目前来看，其中由微软公司开发的雷达系统是基于WiFi无线网络的最早的定位系统。它采用的是射频指纹匹配的方法，从指纹数据库中查找最为接近的几个邻居，取它们坐标的平均来作为估计坐标。室内定位系统5介绍的则是基于RSSI信号的统计特性，它采用的是贝叶斯公式，通过计算待定位位置的后验概率分布来进行定位。全球定位服务其主要发展的区域包括了亚太、北美以及欧洲这三个大市场，其中以亚太市场发展最为快速和较早，尤其是日本和韩国这两个国家。在日本市场中，由于移动数据服务市场竞争较为激烈，为了能够提供更多的和更好地增值服务，日本一些运营商早在2000年就已经开始推出了移动定位服务。通过和平台供应商以及增值服务商合作，日本的LBS服务内容变得愈加丰富。目前，韩国已经制定了隐私权保护的法令，同时也成立了一些定位服务的产业协会，这些举措驱动了其定位服务的快速发展，而主要的LBS运营商，例如KTF、SKT、LGT等都推出了相关的LBS应用，其内容丰富，包括了商业(广告、出租车呼叫、移动付款、移动商务)和个人(紧急救援、老人、儿童追踪)市场，促进LBS产业快速发展。然而在2006年后，随着北美业者因应E911(紧急救援服务)政策系统设备更新的逐步完成，VefizonWireless、SprintNextel等运营商也陆续开始推广LBS应用。在欧洲，不少类似美国E911的紧急救援法令也被颁布了出来，不过出于对技术的更新或者是投资回报率的考虑，都采取了较为保守的策略，对比于亚太与美国业者，其基于WiFi技术的定位系统的设计与实现的发展程度是相对落后的。相比一些西方国家来说，国内的WiFi网络建设还是相对起步较晚的，但是最近几年发展比较迅速。例如，上海就在2010年前建立起了能够覆盖全市的无线网络；北京也在2009年底以前在五环范围内普及无线宽带高速上网；其他许多的城市也相继开始了较大规模的无线网络的建设。在法律层面上，个人位置服务的发展还涉及到保护用户隐私的问题。在民法中，我国法律对公民的名誉权进行了保护，然而对于用户位置的隐私却是没有进行明确规定的。这一立法上的相对滞后，可能会影响到整个LBS产业的发展。如何促进用户认识各种增值应用服务，并且产生有效的需求和使用的习惯，已然成为了LBS市场的关键性问题。由于相关的创新涉及到了许多跨领域的合作，目前我国的LBS创新还较为匮乏。但是国内已有一些公司开发出基于WiFi技术的实时的定位解决方案。“离线采集阶段”一般可以分为两类，这取决于到底是谁收集到的指纹数据。基本的“Expert Surveyor”模型是被首次研究的。该模型提供了一个稳定并且精确的无线电地图，但是它陈本高昂，因为该模型需要的所有工作，从最初的无线电地图构建任务到后来的零星的维护任务，都必须由训练有素的专家来完成。由于成本随着测量现场尺寸的增加而增加，最近一些研究人员已经开始研发新的系统，使得普通的用户可以参与到离线采集阶段。这种基于“众包”的模式能明显降低地图的构建和维护所需要的成本，但是随之而来的它也产生了一系列问题，带来了新的挑战。本文详细研究了存在于一个众包的室内定位系统当中的三个主要技术问题。第一个问题是，不采用专门的测量人员。不同于专家级别的测量师，可以为了建立指纹数据库而花费足够长的测量时间，在一个众包系统当中测量人员都是志愿者，他们不应该被迫的去牺牲掉自己的时间和设备资源来进行指纹数据的采集。无线电地图应该提供可靠和准确的指纹数据，并且它的建立应基于短时间的RSS测量。其次，由于数据采集过程当中对于设备的类型和数量没有约束。用户携带着不同的设备，这就导致了一个无线电地图的建立是在来自不同设备的RSS值的基础上的。由于不同的设备可能会有着不同的芯片和天线设计，通过不同设备采集到的RSS测量数据就或多或少的会有所不同，甚至当他们被放在完全相同的位置时也是一样。因此，能允许设备的多样性的这样一种技术是必要的。最后，没有指定的指纹采集点也可能产生问题。由于无线电地图的更新是通过未经训练过的无集中控制的自由用户所更新的，不同的用户可以上传自己的指纹数据，这些被采集的数据采集于不同的位置然而却有着同样的位置标签。多个指纹数据却表明同一个特定的位置，这不仅仅会导致估计位置时间变长也会导致在无线电地图服务器上存储空间的浪费。考虑到这三个问题本文提出了以下观点：（1） 我们分析了RSS的特点，它的测量过程可以不需一分钟时间。在已有研究的基础之上，我们提出了一个可以在每个AP提取到可靠的单个指纹值的方法，而该方法是能够保证在短时间内测量RSS的。（2） 我们提出了一种新型的室内定位方法，该方法适用于异构设备并且不需要其他复杂过程的校准。（3） 我们还证明，该方法解决了多个测量人员的问题且无需任何校准。（4） 通过使用多个手机在不同情景下的真实实验，我们对我们的定位技术的性能进行了评估。1相关技术研究现状及开发环境1.1室外定位近些年来，随着无线通信技术与网络技术的不断发展和全面的普及，各种新业务与新需求更是层出不穷，其中位置感知计算(Location-aware Computing)和基于位置的服务 LBS在人们的生产和生活当中起到了至关重要的作用，如何确定用户位置是实施前述应用的首要的问题，因此定位技术是位置感知计算和基于位置的服务的核心问题。根据应用环境与场景的不同，定位技术大致可以分为室内定位技术和室外定位技术两种。室外定位系统主要有蜂窝定位和全球定位系统 GPS。蜂窝无线定位即手机定位，是基于移动蜂窝网的基站定位，其定位精度依赖于基站的分布和基站信号的覆盖范围的大小。1996年，美国 FCC 颁布了E-911(Emergency call 911)条例提出了相关的技术要求，要求移动通信提供商必须为用户提供能够达到定位准确度在125m以内的室外定位服务，自2001年以后，美国 FCC 提出了更严格的准确度和三维空间定位的需求。在政府的相关要求和市场巨额利润的驱动之下，基于蜂窝移动网的定位技术得到了广泛的应用。美国的GPS系统是目前使用最为广泛、用户人数量最多的全球性定位系统。GPS系统由24颗卫星组成，在任何时间、任何地点地面接收终端都可以同时接受到4颗以上的卫星发出的信号。根据电磁波的传播原理，通过卫星信号的到达时间差来计算出搜索到的卫星和终端用户之间的距离，采用三边定位法6计算出终端用户的具体的位置，其民用定位精度可以达到15m以内。同时，其他的国家也陆续研究开发出了具有自主知识产权的定位系统，其中包括中国的北斗卫星定位系统、俄罗斯的Glonass定位系统和欧盟的Galileo 定位系统。但是在城市环境中，由于GPS卫星发射的电磁信号太过微弱，楼宇等建筑物阻碍了卫星信号的传播，所以导致了所谓的“都市峡谷”（Urban Canyon）效应，使得GPS系统无法正确和准确的定位。因此，虽然GPS系统在室外环境能够有效地进行定位，但是在室内环境中却无法进行有效的定位。以上所述的两种定位系统是应用较为广泛的室外定位系统，但应用于室内的时候，这两种定位系统并不能够提供很好的定位服务。首先，由于室内环境复杂因素较多，信号在室内传播的情况要复杂于室外传播的情况。其次，室外定位应用大都是开阔的环境，几十米的定位误差并不会影响用户的真实使用感受；但对于室内定位应用而言，需要将定位的精度控制在若干米以内，才能为用户提供可具使用性的室内定位系统。针对室内定位的难点，即克服信号受到环境噪声的干扰，对移动用户的快速定位，对定位精度的高要求，国内外许多的研究人员都进行了有针对性的研究和探索，这些研究涉及到无线网络、传感器技术、随机信号处理等众多交叉领域。1.2室内定位在过去的十几年当中，许多的室内定位技术已经被提了出来。其中，使用现存的WiFi网络基础设施的技术已经引起了人们越来越多的特别的关注，由于如今室内环境当中的无线接入点的普及，这样的技术更加引起了研究人员们的关注。此次的工作建立于一个基于众包（也被称为“Organic”）的方法，并处理对于存在于一个特定的位置的设备异构性和多个测量人员的问题。早期的室内定位技术要求用专业的硬件来确定设备的位置。系统Active Badge8和Active Bat9，使用带有标签的发射的红外线和超声波脉冲的方法。其中Active Badge是开发最早的位置感知系统，该系统使用红外线信号进行定位。待定位用户携带一个红外线发射终端，该设备每隔 10 秒钟向外发出一个全局标识号，当固定在室内的红外线接受设备收集到此类信号时，即可估计出用户所在房间，因此系统的定位精度只能达到房间大小。该系统有如下几个缺点，首先，系统的作用范围受限于红外线的传播距离，其次，由于需要额外安装红外线发射接收装置，将产生高昂的安装和维护成本。在 Active Badge 的基础上，AT&T 的研究人员将无线电和超声波两种信号结合起来，根据超声波的传输时间计算出待定位用户和各接收器之间的距离。由服务器使用三边定位法计算出定位用户的估计位置。此系统的准确度高，定位精度在 95%的情况可以控制在 9cm 以下。但是，这种超声波测距系统需要布置很多接收器，而且必须在可视范围内，因此接收器的位置也对定位结果有很大影响。所以此系统虽然定位精度高，但系统的布置难度大，成本较高。这些都是基于通过放置在建筑物中固定的传感器的检测的。Cricket10和Cricket Compass24，使用的是射频和超声波组合的技术。采用RFID的技术25,26也被提出了。后来的系统使用现有的在建筑中的基础设施，并且依赖于无线电频率信号测量。射频信号首先被用于RADAR12用于室内定位的目的。RADAR是由微软于 2000 年提出的室内定位系统，也是最早的使用 WLAN信号作为定位依据的定位系统。该系统在 WLAN 信号覆盖范围内，在一些物理位置点采集各个 AP 的 RSSI 值，把物理坐标和各个 RSSI 值组成一个指纹，最终把多个指纹存入到数据库形成 Radio Map。当 Radio Map 构建完成之后，在实时定位阶段，由待定位终端收集周围可见 AP 接入点的 RSSI 值，形成一组相关联的信号观察值。最后使用最近邻算法与 Radio Map 中的数据进行匹配，选出最匹配的估计位置，即为定位位置。越来越多的最近的许多研究人员都把注意力集中到了使用Wi-Fi RSS数据的技术上。通过无线网报道接口卡22的研究分析了接收到的信号强度值的性能。一般来说，对于定位，使用信号强度值的技术要么是基于三角测量的方法11或者是基于预先存储的WiFi指纹并进行对位置的估测。最近的系统27,28，使用概率的方法预测一个Wi-Fi设备的定位技术。概率型定位算法一般采用贝叶斯估计理论，通过不同的似然函数，如基于核函数的似然函数，计算目标位置的后验概率，并取后验概率最大的位置点作为目标的最终位置估计。概率型定位算法具有较高的定位精度和定位鲁棒性，但计算量相对较大。在这些系统当中，“训练”阶段也就是“离线采集阶段”，需要在系统中使用一组标记的数据集来建立其内部的定位模型，也就是说建立指纹数据库。很多的研究21，研究了“离线采集阶段”中数据的量，保证数量充足并用它来测试定位系统。系统21研究了对于数据采集阶段形成指纹数据库的过程当中，对信号强度进行测量并记录测量值，发现对于每个位置大约的测量时间是一分钟。利用信号强度指纹值的基于Wi-Fi的系统，一般可以分为两类。在第一类当中，离线采集阶段的数据集是由有经验的测量人员采集的。在第二类当中，离线采集阶段中数据集是由用户采集的，被称为基于众包的定位15-18。由于对复杂情况的考虑，基于有经验的测量人员采集的系统工作量和成本很高，而基于众包的室内定位技术由于低廉的成本和较少的工作量被研究人员们热衷的探索。系统13,14是第一批探索这种方法的。该技术的关键的想法是使用通过参与系统的用户可以在不同地点贡献Wi-Fi指纹。研究并进行了室内环境中实验14讨论了令人鼓舞的结果。Park等人15设计并部署了基于众包的定位系统，并且得到了可以和设备来驱动的系统相媲美的定位精度。最近的一项基于众包的方法是由Ledlie等人进行的。他们把世界建模成树状层次的命名空间，并且提供了一个算法，对于在信号空间的暂时的变化明确了账号18。基于众包的定位系统中的一个主要问题是多种设备的使用，通常情况下，各种移动手机在离线采集阶段进行了Wi-Fi指纹的收集。这通常会导致观察到的信号强度测量值发生变化，因为不同的设备的不同的芯片设计。Park16等人探讨了这一问题，比较了可以用来缓解这一问题的各种方法。主要使用的参数是信号强度值和接入点的检测。经过研究发现，使用朴素贝叶斯分类器进行位置的预估计得到的结果是优于基于线性变换的方法的21。Arvin等人29提出了一种无监督的学习方法，尝试自动解决在WiFi定位过程中的硬件差异问题。基于位置指纹的WiFi室内定位，大致可以将其分为两个阶段：离线采集阶段和在线定位阶段(或实时定位阶段)。离线采集阶段，通俗地讲，其目标是为了构建一个关于信号强度与采样点位置之间关系的数据库，也就是位置指纹数据库或无线电地图。为了生成此数据库，操作的人员需要在被定位的环境里确定若干个采样点，然后通过遍历所有的采样点，记录下来在每个采样点测量得到的无线信号的特征，即是说来自所有接入点的信号强度值，最后将它们以某种方式保存在无线指纹数据库中。在第二个阶段中，当用户移动到某一位置的时候，根据他实时获取到的信号强度信息，利用定位算法将其与位置指纹数据库中的信息进行匹配和比较，并以此计算出该用户的位置。即是说，在离线采集阶段，在待定位的区域内选定一系列的参考点，在这些参考点处采集来自不同AP的信号强度值，将参考点的坐标和对应的AP的RSS的信息存储到指纹数据库中，建立初始位置指纹数据库，存储于服务器端；在在线定位阶段，用户将待定位点能扫描到的AP及其RSS信息上传至服务器，服务器根据定位算法估算得出用户当前的位置并返回给用户。1.3开发环境1.3.1JDK的安装和Java环境变量的设置首先要完成JDK(Java Development Kit)的安装，JDK可以说是整个Java的核心，包括了一系列Java开发的东西，安装完毕后要进行环境变量的配置。要考虑的是JDK安装路径这个环境变量本身是不存在的，需要自行创建，创建完后则可以利用%JAVA_HOME%作为统一引用路径，其值为：jdk在你电脑上的安装路径。其次，要配置PATH属性，该属性已存在可直接编辑。作用是用于配置路径，简化命令的输入，其值为：%JAVA_HOME%bin。最后配置CLASSPATH，其值为：.;%JAVA_HOME%libtools.jar。配置完毕后，通过cmd运行以下命令：java -version，javac 如果出现返回信息，则说明配置成功。1.3.2安装EclipseEclipse为Java及Android开发的IDE。Eclipse不需要安装，把解压包解压后，剪切eclipse文件夹到你想安装的地方，打开时设置你的工作目录即可。1.3.3安装Android SDKAndorid SDK是Android管理开发包工具，提供了Android各级平台的开发包和工具。由于我们是独立安装，不是一体化(集成系列工具)所以需要单独下载安装SDK。运行安装文件时把安装目录下tools文件夹路径设置进PATH环境变量。一般情况下，当到安装目录运行SDK Manager时，会发现什么平台和工具也没有，需要下载回来。由于国内对Google部分功能的限制我并没有直接在SDK Manager界面进行下载而是网上下载了一个预先已安装各种平台和工具的SDK。1.3.4安装配置ADT启动Eclipse，点击 Help菜单 - Install New Software ?，点击 ?Add ?，选取要安装的项，一路Next完成安装并重启Eclipse，这样ADT就安装完毕了。选择 Window - Preferences ，在弹出面板中就会看到Android设置项，填上安装的SDK路径，则会出现刚才在SDK中安装的各平台包，按OK则完成配置。搭建成功后，电脑PC端就可以进行Android程序的开发了。2需求分析2.1背景移动设备的爆炸性增长，例如智能手机和平板电脑，更加快了对于更加精确的位置信息的需求。对于移动位置服务（LBS）应用的成功实现势在必行。不同于户外区域，移动节点的位置是由全球定位系统（GPS）来准确确定的1-3，目前来说室内定位仍然是一个挑战。有关室内定位的许多技术4-7已经在过去的十年当中被提了出来。关于室内定位的早期工作通常主要探讨专门设计的安装在墙壁上或天花板上的信标硬件8-10。利用红外线或超声波的系统能够保证细粒度的定位精度，然而，由于部署成本很高，它很难被大规模的部署。随着IEEE 802.11（Wi-Fi）正在变得无处不在，利用Wi-Fi接入点（AP）的研究引起了人们越来越多的注意。这种方法通过比较观察到的接收信号强度（RSS）值和“离线采集阶段”建立的指纹数据库中的指纹数据来估计位置，至于优势，就在于它有效避免了专业基础设施的部署，减少了成本。2.2功能需求针对于Android智能手机用户开发此应用，主要达到了用户在短距离内进行室内定位的需求。将房间类似规划成网格状结构并选取若干采样点进行前期数据的采集形成指纹数据库保存于服务器端，定位阶段时当用户在某一点发起定位请求时，将用户的位置点信息与数据库进行匹配，匹配成功时说明该位置存在并返回给用户当前的位置，匹配不成功时说明该位置不存在。此成果可以布置于校园内或者超市内以满足用户的室内位置需求。2.3其他需求（1） 经济可行性由于在“离线数据采集阶段”没有使用专业的测量人员和专业基础设施的部署和使用，只是依靠同学们和他们自己的手机设备分别作为测量者和数据采集装置，因此避免了能够预想到的人力、财力、物力的耗费，这在经济上是十分可行和可取的。（2） 可靠性、准确性考虑到各种环境因素以及非人为的客观因素对实验结果会造成一定程度的影响，在本工程当中，充分考虑了三个主要因素：1.短时间的RSS测量；2.设备的多样性；3.一个位置多个测量值。通过工程初步试验，发现能够在大部分的定位过程中提供准确的位置信息，只有很少一部分数据显示了在误差范围内允许的定位偏差。这在本工程中是可以接受的，也初步说明了能够提供可靠性和定位精度的准确性。2.4系统层次结构图基于Android开发平台开发的“基于WiFi信号的室内定位系统”主要有信息采集功能、定位功能和查看信息的功能，系统册次结构图如下所示：Android开发平台基于WiFi信号的室内定位采集信息定位查看位置信息图2.1 系统层次结构图2.5系统用例图采集信息定位查看位置信息位置信息图2.2 用例图3系统概述和挑战3.1概述在本节中，我们简要地描述了一下我们的目标体系的一个高层次的使用场景，其中包括两个主要实体：“贡献者”或“测量师”使用位置标签在特定的位置记录和上传指纹数据，“用户”通过查询无线电地图服务器查询当前位置。在传统的基于Wi-Fi信号指纹的系统中，贡献者和用户通常是不同的。换句话说，贡献者的作用仅限于测量。测量师，通常是训练有素的人员，负责在每个位置使用特别设计的均匀扫描仪收集AP信息，目的就是为了尽可能的减少观测误差。这一“单测量师-多用户”的模型很方便在小范围内建立一个初步的无线电地图，因为它不需要校准每个扫描到的指纹。然而，它不适合于大面积范围的推广而且想要频繁更新地图数据也是不容易的。ACD指纹数据库B101102带有“101位置”标签的指纹数据测量到的RSS数据带有“102位置”标签的指纹数据估计的位置101图3.1 系统概述不同于“单测量师-多用户”模型，我们在我们的定位系统当中采用“多测量师-多用户”的模型，也就是说任何人都可以成为一个贡献者，一个用户，或成为两者。这种参与模式具有快速的构建无线电地图指纹数据库和快速更新其数据的优点。图3.1简要描述了本系统的概述。这四个用户（如图A，B，C，D）都是未经过训练的普通人，他们携带着不同的手机。在这个例子中的情况，用户A和B扮演着“位置101”的测量师的角色，二者上传测量到的AP的信息。上传的数据在远程服务器上经过处理并被转换成对应于“位置101”的指纹数据。当用户C查询他自己的当前位置信息时，如果用户C的RSS测量值与用户A或者用户B其中的一个相匹配的话那么服务器向其返回“位置101”。这种众包的方法已经在最近的许多研究当中被采用。然而，他们没有指出本文接下来小节所要说到的三个相关技术问题。“离线采集阶段”中测量用户收集RSS数据并建立指纹数据库与“在线定位阶段”是同等重要的，因为位置的估计是完全基于无线电地图的信息的，也就是说完全基于“离线采集阶段”搭建的指纹数据库。然而，以往的研究似乎忽略了这一点。他们大都宁愿专注在线阶段，打算通过统计或概率的方法来减少定位误差。然而，只仅仅通过校准一边来提高定位精度是有限制的。显而易见地，如果测量得到的RSS指纹数据值构建的指纹数据库与那些经过特别训练的人员采集得到的指纹数据库相类似时定位精度便可以提高。本论文的突出贡献就是提出了一个集成的解决方案，覆盖了某些导致不准确的无线电地图指纹数据库构建的问题。3.2挑战3.2.1短时间的RSS测量在室内环境中的多径衰落引起RSS随着时间的推移而波动，即使接收器是绝对固定的。一个简单的降低RSS变化的办法是记录RSS数据较长一段时间。随着RSS样本数量的增加，更容易判定出单一的指纹值，这样可以保证一个更加稳健和精确的无线电地图的构建。然而，在一个有普通用户参与的众包系统中这几乎是不可能的，因为他们是不会连续较长一段时间收集RSS数据的。我们相信，每一个位置的RSS测量时间都不应超过一分钟，假设所有的测量人员均是普通的手机用户的话。因此，一个从短期测量来提取精确的指纹的技术是十分必要的。3.2.2设备的多样性在我们提出的参与体系当中，不同的设备不可避免地卷入了无线电地图指纹数据库的建设。由于没有使用专门设计的硬件的专业测量人员，极有可能的是，即使是在相同的位置收集的，每个用户聚集的RSS数据也有所不同。设备中不同的Wi-Fi芯片和天线设计导致每台设备不同的RSS记录，使其很难校准。装置的异质性是众包定位的关键性问题。本文对该问题进行了讨论，并提出了有效的解决方案。3.2.3一个位置多个测量值众包系统的另一个问题是多个测量人员可以上传自己的指纹数据，这些数据有着相同的位置标签，然而它们却是在不同的测量点得到的。这种情况经常发生，因为大多数的测量人员是未经训练的普通用户并且没有对他们指定RSS记录点。在图1中，用户A和B都为“位置101”提供指纹数据。然而，他们记录的RSS数据的位置是不同的，即使他们两个都在同一个房间。这个导致了一个位置多个指纹数据集。一个特定的位置有一个以上的指纹对于无线电地图建设阶段和定位阶段不是有效率的。这会需要更多的存储空间，花费更多的时间来估计当前位置。这个问题，连同设备的多样性问题，也是定位精度下降的一个主要原因。然而，以往的研究没有考虑到这个。我们在本文提出的新方法没有使用任何校准的解决了这个多个测量点的问题。4系统设计本阶段的主要任务是设计软件的模块的层次结构，设计模块的控制流程。在系统分析的基础上，进一步深化设计方针和方法，将系统分为各个子系统，分别确定其功能、流程及相互关系。4.1总体设计 总体设计阶段详细的描述了系统的各个功能模块以及他们彼此之间的结构关系，这样方便用户更清晰的了解各功能的使用方法。基于WiFi信号的室内定位系统其主要功能是给在室内环境当中使用Android智能手机的用户提供位置服务，给予人性化的服务，主要分为以下几个功能模块：主界面模块，信息收集模块，定位模块和查看位置信息模块。模块结构以及其之间关系如下图： 信息收集模块定位模块查看位置信息模块WiFi室内定位主界面模块图4.1 模块结构图4.2模块设计（1） 主界面模块主模块涵盖了信息收集模块、定位模块和查看位置信息模块，将它们集成于一起展现在同一个界面上，上面有着各个功能模块的按钮，包括用于保存收集的位置信息的X、Y和位置标签的文本输入框。（2） 信息收集模块信息收集模块主要应用于前期的“离线采集阶段”的指纹数据库的构建，每输入并保存一次X、Y和位置标签就表示记录了一次数据并保存于指纹数据库中，这些采集到的数据重要用于后期用户定位时进行数据匹配。（3） 定位模块定位模块在用户请求位置信息时的“在线定位阶段”中是主要角色。当用户点击定位按钮请求自己当前的位置信息时，就开始了数据匹配的过程。如果匹配到了数据库中的值那么说明用户所在位置时存在的，并返回给用户其当前的位置信息；如果没有匹配成功则说明所在位置不存在。（4） 查看位置信息模块本模块主要用于用户查看当前的位置信息，即系统返回给用户的位置标签。4.3界面设计下图主要显示了“基于WiFi信号的室内定位系统”的整体界面的布局。上方部位依次分别为X坐标、Y坐标和位置标签。紧接着下方是该系统的子功能模块的按钮分布。图4.2 界面总览图5系统实现与实验5.1指纹值的提取通过使用不同的手机进行了初步的实验，目的是为了探讨从任意一个AP中接收得到的Wi-Fi信号的特点。本文的实证数据对于无线电地图指纹数据的构建的阶段和定位阶段可以被用来发展我们的实际性和弹性的方法。本章介绍了在有着对定位精度有影响的因素存在的情况下，通过对RSS的观测值和实验结果的观测，如何在一个特定的位置提取单一的指纹值。5.1.1AP响应速率当