室内指纹定位算法的研究文献综述

 2022-09-25 03:09

  1. 文献综述:
  2. 室内定位技术

基于位置的服务(LBS)是计算机服务的一类,它采用位置数据为用户提供当前位置信息。LBS很大程度上依赖定位技术上。目前主要有三种定位方法[1]:

  1. 三角定位法:根据三角形的几何特性确定位置。这种方法通过测量角度在平面上定位一个点。
  2. 三边定位法:利用已知节点收到的RSSI值,可以得到它与未知节点的距离,则利用三个已知节点的d相交于一点。但在实际应用中,由于误差的存在,会使三个圆交于一个区域。这样的话,就需要一些算法进行求解,常用的有:最小二乘估计法、三角形质心法。

以及极大似然估计法等。

  1. 指纹定位法:收集一组称为指纹的特征信息,通过将在线联机测量结果与以前采集的指纹进行匹配来估计位置。

全球定位系统(GPS)是LBS系统中最常用的技术。它是利用三边技术为在世界范围内定位设备而开发的。GPS和其他基于三线定位或三角定位的系统,采用到达时间的测量,但由于非视线(NLOS)传播的影响,这类系统在室内环境中的性能较差。

Wi-Fi指纹识别法,利用接收到的信号强度(RSS),引起了人们的广泛关注[2]。原因有两方面:1)无线局域网部署广泛等,提供无所不在的区域覆盖。2)流动及无线接收器均设有网络接口卡,提供RSS测量。因此不需要安装任何额外的硬件,从而减少了基础设施的安装、设备和人工成本。

指纹技术作为一种简单可行的替代技术出现,提供了准确性和普遍性。通常,指纹定位法不需要已知的AP位置,不需要LOS要求,并且具有优越的定位精度,这使得它优于其他方法。

  1. 指纹定位法的基本思想

位置指纹定位的基本思想[3]:根据所在位置和所有已观测到的位置测量值(指纹集)相匹配,接着根据所比较的情况进行定位。它是一种基于学习的模型,运用模式识别,可以将信号的不确定性考虑在内,提高定位精度。课题在采用位置指纹算法来进行定位时,一般分两个阶段:离线阶段与在线阶段。离线阶段需要进行多次采集区域内各位置上的指纹数据(RSSI),并构建一个数据库,即训练集;在线阶段中,定位系统会根据未知节点接收的RSSI值来估计它所在的位置。

  1. 指纹定位算法

传统的室内定位算法可以分成确定性算法和概率算法两种[3]。

确定性算法以相似度来区分在线信号测量和指纹数据,然后将目标定位在信号空间中距离指纹最近的位置。确定性算法的优势是易于实现。传统的确定性方法可以很容易地基于k近邻算法(KNN)实现,计算复杂度通常较低。

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