基于wi-fi的knn-pit室内自适应指纹定位技术研究

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4、用需求日趋强烈。由于全球导航卫星系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）可以提供连续、高精度的室外位置信息，实现了诸如车辆跟踪、车辆及行人导航等室外位置服务。但是在室内复杂多变的环境中，GNSS因信号减弱或衰竭无法导航定位，因而高精度的室内定位技术成为研究热点。因此，基于短距离无线通信的的室内定位方案应运而生。由于Wi-Fi是无线通信标准，具有传输距离远、信号保真度高、移动性强、组网便捷等特点，并且在大型公共场所等室内环境已经广泛部署，基于Wi-Fi指纹的定位技术成为

5、室内LBS应用中定位技术的首选。但是当前Wi-Fi指纹定位方案仍存在一些问题以待解决，如信号在室内传播中受多径效应、非视距等因素导致的时变性影响定位的可靠性；参考点划分的密集程度决定算法的复杂度，影响定位的实时性；传统的KNN定位算法只能粗略估计定位点的位置范围，不能对定位点范围进一步约束。针对以上问题，本文提出一种改进的KNN—三角形内点（KNN—PIT）室内定位算法。主要工作及创新点如下：（1）根据室内空间结构特征，建立具有类标号的位置指纹库。传统的指纹库仅包含位置和对应的接收信号强度指示（Receiv

6、edSignalStrengthIndication，RSSI）向量。在指纹库中增加类标号位置属性，有助于缩减定位的匹配区域，降低算法复杂度。（2）引入虚拟参考点，利用最佳三角形内点（pointintriangulation，PIT）原理进一步约束目标点的定位区域，自适应地使用定位算法进行定位。虚拟参考点并不在指纹库中真实存在，它是在KNN算法定位时假定出来，不仅有助于提高定位精度，也有助于降低指纹库容量，降低计算复杂度。（3）综合运用高斯滤波、均值滤波技术，降低离线和在线阶段的信号随机误差带来的定位影响。

7、离线阶段对采集到的大样本Wi-Fi信号数据进行高斯滤波处理，去除误差较大的干扰值。在线阶段采用均值滤波降低信号的单次随机误差影响。最后，通过实验结果表明：改进后的KNN-PIT定位算法与传统KNN定位算法相比可以更好地估计用户的实际位置，降低定位误差，提高定位实时性。关键字：Wi-Fi指纹定位；KNN；PIT；虚拟参考点；自适应IAbstractWiththerapiddevelopmentofmobilecommunicationandInternettechnology,theapplicationne

8、edoflocation-basedservicesarebecomingincreasinglystrong.SinceGNSScanprovidecontinuous,high-precisionofoutdoorlocationinformation,toachievelotsofoutdoorlocationservices,suchasvehicle,pedestriannavigationandpos