基于WIFI的室内定位技术.docx

无线定位技术课程报告基于WIFI的室内定位技术学院： 学号： 姓名： 2015年11月目录1背景12室内定位技术相关理论32.1定位技术简介32.2定位测距原理42.3WiFi基础知识63基于RSSI的室内定位技术83.1RSSI定位技术分类83.2典型的室内传播模型93.2.1线性距离路径损耗模型93.2.2对数距离路径损耗模型93.2.3衰减因子模型103.2.4MK模型113.3基于模型的定位算法113.3.1三边测量法113.3.2双曲线定位法123.3.3最小二乘法134总结15参考文献1616基于WIFI的室内定位技术研究1 背景时间和空间是人们生活、生产的基本要素，人们的一切活动都离不开时间和空间。随着无线通信技术的发展和人们生活水平的提高，基于位置的服务（Location-Based Service，LBS）需求量不断增长，发展迅速，受到大家的广泛关注，并且在社交网络、广告服务、旅游、购物、公共安全服务等诸多领域得到广泛应用1。根据定位环境的不同，无线定位技术大致可分为室外定位和室内定位两大类。以美国的全球定位系统（Global Positioning System, GPS）为代表的全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS），室外定位技术已经相当成熟，可靠性好、精度高，给室外定位带来了极大的便利，并且在军事、交通、测绘、环境监测等领域得到广泛应用。然而人们日常生活的大部分时间都在室内活动，人们已经不再满足于只能在室外享有基于位置的信息服务，室内定位的需求变得日益强烈。卫星信号不能穿透建筑物，并且在障碍物遮挡较为严重的情况下，卫星定位系统无法给出可靠的定位结果甚至无法定位。因此，全球导航卫星系统不能满足人们室内定位的需求，于是室内定位技术应运而生。目前室内定位技术主要有光跟踪定位技术、A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术和WiFi技术等。光跟踪定位技术要求探测器和跟踪目标之间可视，这使得光跟踪技术的应用受到很多限制。A-GPS定位技术通过延长每个码的延迟时间来提高信号的灵敏度，需要通过相关机搜索延迟码，需要在手机内集成GPS接收机，这就决定了A-GPS定位技术使用范围的局限性2。超声波定位目前大多数采用反射式测距法，定位精度可达厘米级，精度较高，但容易受到反射、透射、绕射等多径效应的影响，且成本较高3。蓝牙技术所需的设备体积小，易于集成在PDA、PC以及手机中，但它在复杂的环境中稳定性差，覆盖范围小。WiFi技术是一种新型的信息获取技术，具有覆盖范围广、传输速度快、成本较低、易于安装、稳定性高等特点，各大媒体争先报道，有的甚至称WiFi将是室内定位的最佳选择4,5。现在的笔记本电脑、PDA和智能手机等移动设备都支持WiFi介入技术，而且WiFi网络的接入点分布于餐厅、宾馆、机场、学校、医院和个人家庭等各种不同的场所。在日常生活中，可以说WiFi无处不在。因此，将WiFi技术应用于定位领域，具有很好的发展前景。2 室内定位技术相关理论2.1 定位技术简介定位技术是指在某环境下确定某一时刻待定位移动终端在某种参考坐标系的中的具体位置6。目前最流行的就是GNSS，但其需要在相对地域较为空旷、高层的建筑不多的地方才能精准定位，室内定位目前无法使用。室内定位技术就是指在室内环境下确定某一时刻移动终端在某种参考坐标系中的具体位置。在室内环境下，大多都采用无线局域网（WLAN）来估计接收终端的位置，无线局域网中的接入点（Access Point，AP）类似无线通信网络中的基站，在定位中发挥主要作用。几乎所有的无线局域网都使用射频信号（Radio Frequency）来进行通信，因为无线电波能够穿透大部分的室内墙壁以及障碍物，所以WiFi可以提供更大的覆盖范围，给定位带来便捷。室内定位可以分成基站型（Network Based）和移动终端型（Mobile Terminal Based）两大类。基站型是由各个基站接收移动终端上传的信号，利用接收到的信号进行定位；移动终端型是由移动终端利用各个基站下传的信号做定位运算。其中上传和下传的信号可分为接收的信号强度（Received Signal Strength Indication，RSSI）、信号到达的角度（Angle of Arrival，AOA）、信号到达的时间（Time of Arrival，TOA）以及不同信号到达的时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）等。整个定位的流程图 21所示。图 21 室内定位流程图2.2 定位测距原理定位技术根据定位过程中采取方法的不同分为基于传播过程的定位方法和基于其他辅助终端的定位方法7，这里主要介绍基于传播过程的定位方法。1）基于信号传播时间（Time of Arrival，TOA）TOA方法8主要测量无线信号在AP和移动终端之间的单程传播时间或者收发一次的来回传播时间1。前种方法要求AP或移动终端能够记录信号发出的准确时间，并且对收终端的钟有着十分高的要求，这样才能保证记录时间的准确性；而后者不要求两个终端时间同步，是一种十分常见的测量传播时间的方法，但同样对时钟的精确度有着十分高的要求。设无线电波从AP1传播到移动终端所需时间为，其传播速度为，那么移动终端必位于以AP1位置为圆心，为半径的圆上。同理在AP2、AP3上进行相同的计算，在理想情况下，三个圆交汇于一点，这个点就是移动终端所在位置，如图 22所示。图 22 TOA方法示意图2）基于信号传播的时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）TDOA方法1是通过检测无线信号到达两个AP的时间差来确定移动终端的位置，非常有效的降低了TOA测量时对发射终端和接收终端时钟同步的性能要求。采用三个不同的AP就可以得到两个TDOA值，移动终端就位于两个TDOA决定的双曲线的交点上。如果有三个以上的AP，则可以得到多个双曲线方程，如果传播过程以及测量等都为理想情况，理论上这些双曲线方程都会交于一点，而这点就是移动终端的位置。图 23 TDOA方法示意图3）基于信号到达角度（Angle of Arrival，AOA）在基于信号到达角度AOA5的定位机制中，AP节点通过天线阵列或多个超声波接收机感知来自待定节点信号的到达方向，计算接收节点和发射节点之间的相对角度或方向，再通过集合法则计算出节点的位置。AOA定位不仅能确定节点的坐标，还能同时得知未知终端的方位信息。但是测量到达角度通常需要定向天线，由于这个原因，它的应用会带来额外的成本和系统复杂度，且易受外界环境的影响。4）基于接收信号强度（Received Signal Strength Indication，RSSI）实验表明，无线信号在传播过程中遵循以下规律9：在AP发射功率一定的情况下，接收到的信号强度与收发双方的距离成反比关系，距离越近，接收方收到的信号强度越强，反之则接收到的信号强度越弱。信号强度与发射端到接收端距离满足以下公式： (2.1)式中，为接收到的信号强度；取决于发射功率、额外损耗和其他系统常数；为路径损耗指数；为通信链路物理路径长度，即发射端到接收端的距离。RSSI方法根据已知的电波传播模型，由移动终端测量来自几个AP的信号强度值，利用三个或三个以上信号强度值转化成移动终端到已知基站的距离，来对移动终端进行定位，一般通过3个AP就可以确定移动终端的位置。这种方法相对比较简单，不需要额外的设备，但影响信号强度的因素较多，所以定位精度不甚理想，在定位精度要求不高的情况下可以使用。2.3 WiFi基础知识WiFi是Wireless Fidelity（无线保真）的简称，俗称无线带宽，是一种能够将个人电脑、手持设备（如PDA、手机）等终端以无线方式互相连接的技术，其有效范围可以达到数百英尺，该技术使用IEEE802.11系列协议。图 24 WLAN的组成元件IEEE802.11所定义的无线网络硬体架构，主要由工作站、基站、无线介质和传输系统等元件组成，如图 24所示10。1）工作站（Station，STA）任何设备只要拥有IEEE802.11的MAC层和PHY层的接口，就可以称为一个工作站。常见的工作站包括笔记本电脑、PDA和智能手机等，它们使用无线网络的目的很简单，即在没有网线布置的条件下使用有线网络的资源。2）基站（Access Point，AP）基站AP又称为接入点，是具有无线至有线之间桥接功能的设备，其不仅具有工作站的功能，还提供工作站接入分布式系统的能力。除桥接外，还包括一些控制和管理的功能。3）无线介质（Wireless Medium，WM）IEEE802.11标准所使用的帧是以无线介质的形式在工作站之间进行传递的。无线介质就是无线局域网物理层使用到的传输媒介。4）传输系统（Distribution System，DS）若要准确定位移动设备的当前位置，基站之间必须协调通信，因此为了扩大无线的有效覆盖范围，就需要多个基站共同完成。基站间传送帧的骨干网络称为传输系统，它属于802.11的逻辑组件。与传统有线网络相比，WiFi无需布线，安装和设置相当简单，非常适合移动办公的应用场景和家庭网络的使用。由于其使用的2.4GHz ISM频段尚属无需许可证即可使用的无线频段，极大了节约了使用成本。此外，WiFi还有覆盖范围广、传输速度较高、稳定性好和健康安全等优点。作为目前主流的无线接入技术，WiFi已经被广泛用于城市公共接入热点、家庭网络和办公网络等场景，也将有越来越多的先进技术融入其中，因此，WiFi也将具有更广阔的发展前景。3 基于RSSI的室内定位技术基于信号强度（RSSI）的测距是一项低成本和低复杂度的距离测量技术，被广泛应用于无线传感器网络基于距离的定位技术中11。3.1 RSSI定位技术分类基于RSSI测量技术的定位系统主要有两类定位方法，即位置指纹法和传播模型法。图 31 位置指纹法定位过程示意图基于位置指纹的定位算法一般分为两个阶段：离线阶段和在线阶段，定位过程如图 31所示12。离线阶段主要建立位置指纹数据库，在定位区域内选取参考点，然后通过信号收集设备收集这些位置点上的射频（Radio Frequency，RF）指纹。在线阶段用户通过移动终端采集AP的RSSI，通过位置指纹定位算法与位置指纹数据库中的RF指纹进行比对，经处理最后得到定位用户的位置。传播模型法是指在已知环境中，通过接收到的信号强度结合该环境下信号传播衰减模型，计算出移动设备到基站的距离，然后利用三边测量法、双曲线定位法、最小二乘法等定位算法，估计定位用户的位置。与位置指纹法相比，该方法减少了对经验数据的依赖，减少了建立位置指纹数据库的工作量。虽然该方法精度较低，但是容易部署。3.2 典型的室内传播模型在自由空间中，距离发射机 处的接收功率可以用著名的Friis公式来表示： (3.1)式中，代表基站发射功率，是发射端天线增益，是接收端天线增益，是传输波的波长，是接收端与发射端的距离，是系统损耗系数，随环境障碍物的材质改变而改变。等式中，距离未知外，其他参数都已知或可以测量得到，故可根据式求出距离。3.2.1 线性距离路径损耗模型线性模型是一种常见模型，其假设在室内环境下路径损耗（path loss）与传输距离成线性分布13，其表达式为 (3.2)式中，为信道的衰减常数（单位：），为常数，为距离AP为的信号强度，单位是。3.2.2 对数距离路径损耗模型理论和实验研究表明，信道的大尺度衰落特性是服从对数正态分布的。无论是室内还是室外环境，接收信号强度与信号传播距离之间的关系可以用对数路径损耗模型14表示，表达式为 (3.3)式中，是路径损耗指数，与建筑物和周围环境有关；是近地参考距离，一般取；是参考距离处的路径损耗值；是满足的正态随机变量；是接收端与发射端的距离。表 31给出了不同建筑物的Error! Bookmark not defined.。表 31 不同建筑物的路径损耗系数 建筑物零售店2.2蔬菜店1.8办公室，硬分隔3办公室，软分隔2.4办公室，软分割2.6室内走廊33.2.3 衰减因子模型衰减因子模型15具有较强的灵活性，适用于同层或多层环境，又被称为楼层衰减因子模型，模型公式为 (3.4)式中，表示同层的路径衰减系数。如果同层路径损耗指数较精准，则可通过加上衰减因子FAF（floor attenuation factor）来获得不同楼层的路径损耗。FAF与环境和工作频率有关。表 32给出了楼层衰减因子的经验值16。表 32 楼层衰减损耗值穿透楼层数123FAF(dB)1621.223.4(dB)3.44.02.3对于多层的建筑物，其室内路径损耗还可以表示为自由空间损耗附加上损耗因子，并随距离增长成指数变化关系。 (3.5)3.2.4 MK模型MK模型考虑了信号在室内传播过程中遇到墙壁和地板产生衰减的情况，衰减模型可以表示为 (3.6)式中，表示距离发射节点处的传播损耗值，和表示发射节点与接收节点之间墙壁和地板的个数，和表示墙壁和地板的损耗指数。3.3 基于模型的定位算法基于传播模型的定位算法有很多，多数都是针对平面定位系统的设计。最基本的定位算法有三边定位法、双曲线定位法和最小二乘法等。3.3.1 三边测量法假设图 32中，点1、2和3分别为AP1、AP2和AP3，对应的坐标分别为、和。黑色点为用户测量信号的位置，即，测量到各个AP的距离为、和。根据几何关系可知： (3.7)由式得到用户坐标为： (3.8)图 32 三边测量法示意图3.3.2 双曲线定位法 在基于信号传播时间差（TDOA）的测距方法中提到，两组双曲线可以确定一个点，如图 33所示。 假设用户坐标为，三个信标节点A、B和C的位置坐标是已知的，分别为、和。用户位置到各个信标节点的距离分别为、和。根据几何关系可知： (3.9) 且 (3.10) 由以上公式和可以得到两个解，即双曲线的两个交点，其中一个为点P的坐标，另一个需要结合先验知识来排除。图 33 双曲线定位法示意图3.3.3 最小二乘法当室内环境下设置3个或3个以上AP时，设用户测量信号的位置为点各个AP的坐标分别为，点P到各个AP 的距离分别为，则可建立方程组： (3.11)分别用第1到n-1个方程减去第n个方程，可得： (3.12)记上式为 (3.13)其中，。根据最小二乘原理，如果非奇异，解x得： (3.14)4 总结报告简要介绍了室内定位技术的发展背景和相关理论，包括定位技术简介、定位测距原理和WiFi基础知识；重点介绍了基于RSSI的WiFi室内定位技术，并给出了其典型的室内传播模型和常见的基于模型的定位算法。参考文献 潘立波. 基于WIFI技术的无线定位算法研究与实现D. 浙江大学, 2013.2 姜莉. 基于WiFi室内定位关键技术的研究D. 大连理工大学, 2010.3 汪苑, 林锦国. 几种常用室内定位技术的探讨J. 中国仪器仪表, 2011, 02期:54-57. 4 潘立波. 基于WIFI技术的无线定位算法研究与实现D. 浙江大学, 2013.5 颜俊杰. 基于WIFI的室内定位技术研究D. 华南理工大学, 2013.6 Noh A S I, Lee W J, Ye J Y. Comparison of the mechanisms of the ZigBees indoor localization algorithmC/Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel/Distributed Computing, 2008. SNPD08. Ninth ACIS International Conference on. IEEE, 2008: 13-18.7 林雪原, 何友, 史佩. 利用二星TDOA和FDOA测量及辅助高度信息对地面目标的定位算法及精度分析J. 空间科学学报, 2006, 04期(9):277-281. 8 Cong L, Zhuang W. Hybrid TDOA/AOA mobile user location for wideband CDMA cellular systemsJ. Wireless Communications, IEEE Transactions on, 2002, 1(3): 439-447.9 Chen J, Wu X J, Wen P Z, et al. A new distributed localization algorithm for ZigBee wireless networksC/Control and Decision Conference, 2009. CCDC09. Chinese. IEEE, 2009: 4451-4456.0 加斯特. 802.11无线网络权威指南M/ 东南大学出版社, 2007.1 朱明辉, 张会清. 基于RSSI的室内无线网络定位技术研究J. 现代电子技术, 2010, 17期:45-48. 2 赵聪. 基于位置指纹的WLAN室内定位算法研究D. 哈尔滨工业大学, 2014.3 石鹏, 徐凤燕, 王宗欣. 基于传播损耗模型的最大似然估计室内定位算法J. 信号处理, 2005, 第5期:502-504.4 拉帕波特. 无线通信原理与应用M/ 电子工业出版社, 1998.5 梁尧. WLAN室内定位系统中无线信号传播的统计建模与应用D. 哈尔滨工业大学, 2009.16 Phaiboon S. 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