WiFi指紋點的最佳空間解析度確定

摘 要

針對WiFi指紋室內定位技術中存在的指紋點空間解析度的任意選取問題，該文提出了穩態環境下確定WiFi指紋定位的最佳空間解析度的方法。指紋點空間解析度的提高，會引起指紋點的數量的迅速增加，導致WiFi定位演算法的內存和計算量的消耗。為了盡量減少WiFi室內定位技術的內存、計算量開銷，在給定精度要求下，需要依據可靠度設計對應的指紋點空間解析度。實驗結果表明，對於2.0 m 的精度和90%的可靠性要求可採用3.0 m 空間解析度；對於1.5 m 的精度和90%的可靠性要求可採用2.5 m 空間解析度；對於1 m 精度需求的位置估計，建議採用1.5 m 空間解析度的指紋點。

引用格式

張偉，花向紅，邱衛寧，等．穩態環境下ＷｉＦｉ指紋點的最佳空間解析度確定［Ｊ］．測繪科學，２０１８，４３（６）：１１８-１２３．

正文

隨著科學技術的發展，室內定位技術的種類越來越豐富，例如，二維碼室內定位、WiFi室內定位、偽衛星室內定位、Zigbee室內定位、Ultrasound室內定位、Ultra-Wideband (UWB)室內定位等。然而,由於室內環境複雜，目前沒有一個標準的技術能夠完全勝任不同場景、不同環境條件下的室內定位需求。考慮WiFi定位技術需要基礎設施的普遍性，目前全世界充斥著大量的WiFi信號發射器（多指路由器）以及WiFi接收設備（包括智能手機、攜帶型電子設備等），因此WiFi定位演算法對於硬體基礎設施的需求能夠降至最低，其後期的硬體維護成本也幾乎可以不計。但是WiFi定位的精度卻依舊難以讓人滿意，為進一步提高WiFi定位技術的位置估計精度和可靠性，不同的學者對基於WiFi的定位演算法進行了廣泛的研究。研究的內容包括WiFi定位的方法、影響WiFi定位精度和可靠性的因素、WiFi定位的適用場景等。文獻[12]研究了WiFi指紋間隔對2 m誤差限差的可靠度的影響，然而不同的定位精度、不同空間環境條件WiFi指紋間隔對定位的影響存在差異，位置指紋的最佳空間解析度的確定需要進一步的研究。考慮到位置指紋線下採集階段以及時效性的問題，最佳空間解析度指滿足定位精度和可靠性要求下的能夠允許的位置指紋的最大間隔。目前，各種演算法的提出、模擬實驗和應用的場景的背後都顯現出指紋點空間解析度隨意指定的缺陷。由於WiFi指紋定位演算法中，指紋點的空間解析度對指紋位置估計的結果具有一定的影響，同時指紋點的空間解析度還涉及WiFi指紋定位演算法實施中的時間和維護成本，其對商業應用的影響是不言而喻的。因此，對WiFi指紋定位演算法中指紋點的空間解析度進行探討是具有深遠意義的。為此，本文探討了穩態環境下的指紋點空間解析度的選取對WiFi 指紋定位影響，實驗表明，在指紋點空間解析度的設定選取，除了需要滿足給定的精度需求外，還應考慮其可靠度。

目前，基於RSSI（信號接收強度指標）的WiFi定位技術主要分為距離交會定位技術和位置指紋定位技術兩大類。基於RSSI距離交會演算法的基本思想是利用無線信號在自由空間的傳播存在以下規律：接收器接收到的信號強度越強，其距離信號的發射器越近；反之接收到的信號強度越弱，其距離信號的發射器越遠。

為了分析穩態環境下WiFi指紋點的不同空間解析度與位置估計的精度和可靠性的關係，並且更好地利用精度和可靠度確定最佳解析度，本文設計了多組不同指紋點空間分辨的WiFi定位實驗。實驗採用的設備為6個TP_LINK的路由器作為信號發射器，小米紅米手機作為信號接收器接受路由器的無線信號，並記錄接收到的RSSI值序列。小米手機提取接受信號的RSSI序列值採用自主開發的安卓app，後續的位置計算採用C#自主編製的位置估計程序。選擇位於某大學的儀器校準的實驗室（無人員走動的室內環境）作為實驗場地，模擬穩態室內環境，見圖1。

圖1 RSSI採樣點和路由器分布示意圖

圖1中採樣點區域大小為4 m×4 m，「」號表示採樣點。「」號表示路由器位置，由於實驗室內其他障礙物的遮擋，除了圖1下方的A、B兩個路由器與採樣點處於LOS（可通視）的條件外，其餘4個路由器均不通視。採樣點按照0.5 m的間隔進行數據採集，即沿x和y方向每隔0.5 m用手機進行RSSI序列值的獲取並記錄在文本中，採樣點上手機的WiFi信號掃描間隔為1 s，由於環境影響，大約1 s記錄一組6個路由器的RSSI值，每隔採樣點持續採樣6 min，大約採樣360組RSSI值，由於信號丟失等影響，實際記錄值少於360組。定位處理時考慮人員放置手機的影響，刪除6 min內前後30 s的約60組數據。

為了比較不同指紋點解析度對位置估計精度的影響，從圖1的採樣點中分別選取部分採樣點作為指紋點，部分採樣點作為位置估計點。指紋點的選取方式如圖2所示，實線與坐標軸構成的正方形框為不同空間解析度的指紋點構成的採樣區域，分別為1、1.5、2、2.5、3、3.5、4 m。選取每個正方形框的4個頂點上的採樣點「★」作為不同空間解析度位置估計的指紋點，正方形中間和邊線上的採樣點作為需要進行位置估計的點。

圖2指紋點選取示意圖

本次實驗計算了7種不同指紋點空間解析度下的WiFi指紋定位演算法的精度。鑒於室內定位技術的巨大市場前景和應用需求，本文從實際應用的角度出發，對基於WiFi的指紋定位方法進行了探究。重點探討了指紋點空間解析度對位置估計的精度和可靠性的影響。通過實驗分析表明，指紋點空間解析度的提高，會引起指紋點數量的迅速增加，導致WiFi定位演算法的內存和計算量的消耗。然而其精度的提高並不明顯，可靠度也與空間解析度沒有明顯的線性關係。因此在實際應用中為了保證精度和可靠性，同時兼顧計算效率和內存開支的情況下，距離加權法中，對於2.0 m的精度和90%的可靠性要求可採用3.0 m空間解析度；對於1.5 m的精度和90%的可靠性要求可採用2.5 m空間解析度；對於1 m精度需求的位置估計，建議採用1.5 m空間解析度的指紋點。

在後續的研究中，我們將進一步採用其他的位置估計演算法對該問題進行深入的評估，並且進一步考慮其他可能出現的影響因素對實驗的影響，提出更為穩健的演算法來降低精度保障對指紋點空間解析度的要求。

往期熱點文章

(查找往期消息：進入公眾號—號內搜)

編輯：鄧國臣

覺得不錯，請點贊

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！