【摘 要】在无线网络几乎无处不在的今天，人们能够通过无线定位技术来定位自己所处的区域，或者是定位目标地所在的位置，无线定位技术极大的满足了人们对定位服务的需求[4]。目前的室内定位系统中，绝大多数都是基于接收信号强度 （ Received Signal Strength ，RSS ）的指纹识别算法。该算法是一种基于指纹数据库的匹配定位算法，通过建立定位区域信号强度的指纹数据库，再与实时采集的信号强度进行匹配来达到位置估计的目的[2]。
本文主要研究的是使用信号强度RSS标定不同位置的信号强度特性进行定位方法，首先对室内无线信号传播的特点进行分析[4]，然后以基于RSS的指纹识别定位方法，根据传播损耗模型可建立接收功率与距离之间的关系建立定位模型，结合最小二乘法计算出位置的具体坐标。最后，分别选取空旷的室内场景和复杂的室内场景对基于RSS的WIFI室内定位算法的适用性进行分析。
【关键词】室内定位；接收信号强度；指纹识别；传播损耗模型；最小二乘法
中图分类号： TN925.93 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）08-0269-005
A Research Method of WIFI Indoor Positioning Based on RSS
YU Wen-jie
（Kunming University，Kunming，Yunnan 650214，China）
【Abstract】In today's ubiquitous wireless networks，people can locate their own area through wireless location technology，or locate the target location.The wireless location technology greatly meets people's demand for location services.[4].Most of the current indoor positioning systems are based on the Received Signal Strength（RSS） fingerprinting algorithm.The algorithm is a matching localization algorithm based on fingerprint database.It can achieve the purpose of position estimation by establishing a fingerprint database of signal strength in the localized area and matching the signal strength of real-time acquisition[2].
In this paper，the main research is to use the signal strength RSS to calibrate the signal strength characteristics of different locations to carry out the positioning method. First of all，analyze the characteristics of indoor wireless signal propagation[4]，and then use the RSS-based fingerprint identification and positioning method，according to the propagation loss model can be established.The relationship between the received power and distance establishes a positioning model and combines the least squares method to calculate the specific coordinates of the location.Finally，the applicability of the RSS-based WIFI indoor location algorithm is analyzed by selecting empty indoor scenes and complex indoor scenes.
【Key words】Indoor location；Received signal strength；Fingerprint identification；Propagation loss model；Least square method
1 研究背景
随着现代科技和网络技术的不断发展，目前全球定位系统（GlobalPositioningSystem，GPS）和网络辅助全球卫星定位系统（AssistedGlobalPositionSystem，A-GPS）的普及[6]，已经能够为生活在现代科技下的用户提供实时准确的室外位置服务。定位技术的发展和广泛应用，给人们的生活Ю戳思大的便利，但GPS定位信号无法穿过建筑物进入室内，使得该项定位技术在室内几乎毫无用武之地，因而只能满足用户在室外进行定位，在某种程度上已经不能满足人们对于精确定位的迫切需求。基于GPS定位的这一缺陷，室内定位技术便应运而生。
近年来，随着通信技术的蓬勃发展，基于民用通信网络的定位技术得到了飞速发展[1]。特别是随着基于IEEE802.11b标准的无线局域网（WirelessFidelity，WIFI）的普及和高速发展，利用现有无线网络进行室内定位，不仅可以节省定位系统的建设成本，而且定位终端可以借助智能手机等现成设备[1]，因而国内外出现了研究WIFI室内定位技术的热潮。 2 室内无线定位技术的概述
室外的通信信号相比室内有着传输信号范围广、速度快、距离远等特点，主要是因为室内传播的无线通信信号，由于使用频率较高，穿透性较弱，信号受到的干扰多，极易产生漫射、反射，甚至多次反射等情况。目前多径传播是无线信道的最大传播特点，从发射端到接收端，信号传播的路径较多，不同的路径形成了不同的传输距离，也伴随着不同的干扰、不同的延时以及不同的信号衰弱等特点。
目前，关于室内定位的研究可谓是各有千秋，研究方法也是层出不穷，最常见的有基于RFID的定位、基于红外线的定位、基于超声波的定位、基于ZigBee的定位、基于GSM的定位、基于超宽带的定位、基于WLAN的定位等。以上定位方式都是基于不同的传感器进行研究的定位技术，本文将另辟蹊径，从信号测量值入手，以基于RSS（ReceivedSignalStrength）的WIFI定位作为研究重点，侧重研究RSS的指纹识别定位方法[2]，通过分析接收到的信号强度来判断其与发射源之间的距离，通过计算该信号与多个发射源之间的距离信息，最终确定具体的地理位置。
3 室内无线信号传播
无线信号在室内的传播与在室外大不相同，在室内，从发射机发射出的信号，要传送到接收机，路径十分复杂，不论是简单的视距传播，还是建筑物内复杂的格局、人员的走动，都会对无线信号的传播产生一定的影响。不同的室内格局，对信号传播造成的影都不相同。另外，对于建筑物的大小、材料结构等的不同，也会使得无线信号传播不像固定的有线信道那样可以预见，而是具有很大的随机性[10]。
室内和室外的信号传输信道差别，意味着无线信号的传输模型也不相同，室外一般使用的是大尺度或中尺度的传播模型，而室内则符合小尺度传输模型。对于室内的无线信号而言，其特点是覆盖距离近，传输功率小[3]，传输路径不固定等。在不同的路径上经过反射、折射、散射等，最终由接收端接收信号，该信号则是由多条路经上的电波叠加而成的。
经过多次实验对比，还发现信号的强度与建筑物内的门或窗户的开关在很大程度上有着直接关系。不同的材料制成的“障碍物”对信号的传播有着不同的阻碍作用[3]，并且窗户数量的多少也会影响到信号的传输衰落。下表是在2GHz频率下室内无线信号穿透物体的衰弱情况。
4 定位原理
定位原理如图所示1所示，首先将整个定位区域均匀划分为M个格点RP，在整片区域内放置N个无线接入点（AccessPoint，AP）和Q个待定位移动台，并且数量上满足M>>N>Q。当系统运作时，每个待定位移动台会周期性地发射无线信号，发射周期为T，并且各个待定位移动台之间相互独立；AP周期性地收集信号，收集周期与移动台周期相同，将该周期内收到的信号强度值计算作累加，周期时间结束后，每个AP将累加结果发送到定位中心。定位中心的服务器运行定位算法，即可计算出移动台位于M个网格中的哪些位置[1]。
5 定位模型
由于受折射、散射、障碍物等多种因素干扰的影响，无线AP信号采集时所得到的RSS数据具有不稳定性。在每个参考上进行多次信号采集，计算各无线AP的RSS平均值并存入RSS数据库。以基于RSS定位技术作为位置估计，无线信号在理论空间内传播距离d后，基于RSS的指纹识别定位方法根据传播损耗模型可建立接收功率与距离之间的关系如公式（1）所示。
5.1 在线测试
为更深一步研究室内环境对无线信号干扰的问题，笔者选取了学校现代教育技术中心为定位环境，对比了在相同的位置不同的时间测量的信号强度，从整栋楼的7000个样本中随机选取了200个样本作为研究的对象，经过三次对比测量得出的信号强度波动如图2所示。
定位阶段进行匹配时产生误差的主要原因就是信号的波动。在对信号强度的波动研究过程中，发现信号有一定的范围波动。
6 基于RSS的WIFI室内定位算法的适用性分析
为了验证基于RSS的WIFI室内定位算法的适用性，本文分别选取了空旷室内场景和复杂室内场景作为对比进行实验。空旷室内场景中障碍物较少，不存在大量隔断，AP发射出的信号传播路径稳定，很少发生折射、反射等情况，与复杂室内环境相比受到的干扰较少。复杂室内场景里面有多处墙壁阻隔，多处隔断等环境，AP处于这种格局情况下，发射出的信号就会产生反射、折射和绕射等情况，从而发生多径和非视距传播等干扰，使RSS的数据产生较大波动。综合以上分析，本文以大型室内地下停车场作为空旷室内场景，大型商场场景作为复杂室内场景进行适用性分析。
6.1 实验环境及数据分析
本实验综合分析了两种室内场景的特性，综合分析实验数据的规律，并对分析结果进行验证，从而区分空旷室内场景和复杂室内场景信号的分布特性。
6.1.1 空旷环境下的适用性分析
图3表示在大型地下停车场环境下接收端接收到的信号强度与距离之间的关系，该实验选取一个AP（TP-LINK路由器，型号为TL-WR886N）作为发射源，利用移动终端（一台华硕MIIX5plus笔记本电脑）每隔2米作为一个测试点，对每个测试点进行200次信号强度测试，将200次收集的信号强度的平均值作为该点的信号强度。本实验总共测试了20个点，其中最远距离为40米。根据图上信息可知，信号强度随着距离的增加在缓慢减小。
6.1.2 复杂环境下的适用性分析
针对大型商场场景存在大量的物品，而且人流量也比较大，这些因素能够对AP发射的信号产生较强的阻碍作用。本实验以大型商场作为复杂室内测试场景，该场景中包括玻璃门窗、店铺隔断、办公桌等陈设格局，室内平面结构如图4所示。
对照空旷室内环境下的测试，该室内环境进行测量时同样以两米为间隔设置参考点，共测量200个参考点。定位环境中共随机布设3个AP（实验设备与之前所使用的为同一设备），位置如图3所示，其中AP3放置在具有玻璃隔断的小店铺内。 根据图5可知，（1），（2），（3）三个图中点的分布情况显示了点的不同位置所对应信号强度，图中的三个发射端AP1，AP2，AP3的布置位置如图4所示，其中将AP3作为对比，放置在有隔断的店铺内。从（1），（2），（3）三个图中可以看出，衰落越大可以说明AP发射的信号离AP越远，但室内无线信号的多路径传播等一系列干扰因素造成衰落曲线的波动很大，其图像就不是一条平滑的曲线，这说明室内的干扰对信号传播的影响很大。通过对比（1），（2），（3）三个图可以看出两个没有阻隔的发射端AP1与AP2测试的最大RSS值为-25.5dBm，但被阻隔的AP3最大值只有-32.5dBm，这是因为AP3被隔断在小店铺内，信号的传播发生折射，反射等现象使被隔断的发射端发出的信号传输到终端r，信号强度变弱。以上分析印证了上文描述的小尺度衰落模型适合于复杂的室内环境中信号传播，但存在的缺陷是无法建立准确的信道模型，因此将指纹定位算法应用在复杂室内环境下可以较好保证定位精度。
7 总结
通过本文的研究，我们对基于RSS信号强度的WIFI的室内定位方法有了一定的认知，通过在每个参考上进行多次信号采集，计算各无线AP的RSS平均值并存入RSS数据库。以基于RSS定位技术作为位置估计，利用基于RSS的指纹识别定位方法[12]，根据传播损耗模型建立接收功率与距离之间的关系建立模型，以最小二乘法作为辅助，得出位置坐标。
【参考文献】
[1]周益明.一种基于RSS的环境自适应目标定位算法[J].通信对抗，2011.
[2]甘勇.基于ZigBee的智能停车场系统的设计与实现[J].郑州轻工业学院学报：自然科学版，2013.
[3]柴培亮.室内无线传播模型的研究[D].杭州师范大学硕士论文，2015.
[4]郝丽娜.基于RSS手指模的煤矿井下WLAN定位方法[J].传感器与微系统，2012.
[5]夏辉.移动通信网络效果监控设备的研究与实现[D].武汉邮电科学研究院硕士论文，2010.
[6]高为广.卫星导航系统差分增强技术发展研究[J].测绘科学，2013.
[7]张世哲.基于惯性传感器和wifi的室内定位系统的设计与实现[D].北京邮电大学硕士论文，2012.
[8]苏慧霞.浅谈基于WIFI的无线校园网建设[J].中国科技博览，2013.
[9]宋震龙.基于wlan的室内定位关键技术及应用研究[D].宁波大学硕士论文，2016.
[10]张敏.移动无线信道模型的研究[D].华中科技大学硕士论文，2005.
[11]王青.WiFi室内定位系统的设计与实现[D].北京交通大学硕士论文，2014.
[12]武一，张冀钊.基于Android平台改进的室内WiFi定位算法的研究[J]，电子技术应用第3期，2017.
[13]李健伟.基于RSS的室内无线定位系统的设计与实现[D]，山东大学硕士论文，2016.
[14]王跃.基于RSS的无线局域网室内定位技术研究[D].信息工程大学硕士论文，2015.
