基于rssi的wi-fi室内定位常用算法对比

《基于rssi的wi-fi室内定位常用算法对比》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、基于RSSI的Wi-Fi室内定位常用算法对比黄丰胜肖厦成芳卢晓春涂锐中国科学院国家授时中心中国科学院大学摘要：WiFi定位是室内定位的方法Z—，其观测值主要为WiFi的信号强度(receivedsignalstrengthindication,RSSI),利用信号强度进行室内定位的方法基本上可以分为两种，一种根据模型计算接收节点与发射节点的距离，估计接收节点的位置；另一种是根据事先釆集的信号强度指纹进行空间匹配。通过在不同场景下对两种定位算法的比较，基于信号强度指纹匹配的定位精度明显高于基于估计接收节点的定位精度，但与指纹匹配

2、法相比，位置估计法更加灵活。关键词：室内定位;Wi_Fi定位;指纹兀配;位置估计;作者简介：黄丰胜(1992-)，男，在读硕士研究生，研究方向为卫星定位与Wi-Fi室内定位。收稿日期：2017-01-17基金:国家自然科学基金(41504006,41674034)ComparisonofcommonalgorithmofWi-FiindoorlocationbasedonRSSIHUANGFeng-shengXIAOShaCHENGFangLUXiao-chunTURuiNationalTimeServiceCentre,Ch

3、ineseAcademyofSciences;Abstract：Wi-Fipositioningisoneoftheindoorpositioningmethod,whichobservationsaremainlyreceivedsignalstrengthindication(RSSI).TherearetwokindsofWi-FiposiLioningmethodsusingreceivedsignalstrengthindication.Oneispositionestimation.Thedistaneebetwe

4、enthereceivingnodeandthetransmittingnodeiscalculatedaccordingtothemodel,andthepositionofthereceivingnodecanbeestimated.Theotherisbasedonpre-collectedsignalstrengthforfingerprintmatching.Thelocalizationaccuracybasedonthesignalstrengthfingerprintmatchingisobviouslyhig

5、herthemthatbcisedonthemethodofpositionestimationbycomparingtwolocalizationalgorithmsindiffcrcntscenarios.Butthepositionestimationmethodismoreflexiblethanthemethodoffingerprintmatching.Keyword：indoorlocation;Wi-Filocation;fingerprintmatching;positionestimation;Receiv

6、ed：2017-01-17o引言全球卫星导航系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)为用户在室外提供精确的位置服务[1-2],但是由于卫星信号无法穿透障碍物，使得室内定位成为另一个研究方向RL由于室内环境狭小加上人流量较大，使得室内定位在定位精度、稳定性等方面有许多自身的特点。在室内定位技术中，由于Wi-Fi分布比较广，而且无需额外添加新的硬件，使得Wi-Fi室内定位系统具有成本低，应用普及等优点匕1。目前基于Wi-Fi室内定位的算法基本可以分为两种固，一种是根据“距离-损耗”模型计算接

7、收节点和发射结点之间的距离，通过距离交会计算接收节点的位置童丑；另一种是需要事先釆集信号强度指纹进行空间兀配吐木文通过对两种定位模型研究,在不同场景下对两种定位模型进行对比，分析得岀相应的结论。1基于RSSI位置估计法对数化“距离-损耗”模型一般表达式如下［10］：其中，缶是参考距离（一般取lm）;P0是距离为d°时的接收到的信号强度;d是实际距离；2是遮蔽因子，是均值为0均方差为的正态随机变量;P是接收信号强度;n是路径损耗系数。第一步先根据已有的训练节点计算n与Poo即为:上式的最小二乘解为：第二步根据计算出的n与P。，估

8、计待求点的位置。假设待定位的冃标节点坐标为a=[XX],它与第i个固定节点的距离为令P.=Po-Pi,公式（1）可以改写为：将上式线性化的：其中，分别为J和u伪逆，为3的估计值。为了能够获取最优的位置估计，一般使用迭代法，当前的估计位置/作为下一个迭代式的初始位置a°,则由公