基于指纹的室内定位技术 - ZTE Corporation

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1、ZTETECHNOLOGYJOURNAL基于指纹的室内定位技术李冬等专题DOI:10.3969/j.issn.1009-6868.2015.06.008网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1228.TN.20151029.1015.006.html基于指纹的室内定位技术TechniquesforFingerprintBasedIndoorLocalization中图分类号：TN929.5文献标志码：A文章编号：1009-6868(2015)06-0031-004李冬/LIDong张宝贤/ZHANGBaoxian摘要：基于无线信号指纹的定位技术是当

2、前室内定位技术研究的重点，它具有无(中国科学院大学泛在与传感网研究中心，需额外基础设施、成本低且定位精度较高等优势。基于指纹的定位系统，其核心思北京100049)想是将不易测量的位置信息映射为容易测量的无线信号特征，并以机器学习中分类(ResearchCenterofUbiquitousSensor器的角度将已有指纹定位技术分为两个方向：基于Wi-Fi信号强度的分类模型研Networks,UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China)究；结合其他物理信号特征的指纹定位研究。强调室内定位的关键在于找出它的核心应用，完成从学术到市

3、场的转变。关键词：指纹；室内定位；Wi-Fi信号强度；分类器；无线信号Abstract:Fingerprint-basedindoorlocalizationhasbecomearesearchfocusduetoitsaccuracyandlowcostandbecausethereisnoneedtodeployextrainfrastructure.Thekeyinfingerprint-basedindoorlocalizationistomapdifficult-to-年来，基于无线信号的室内定measurelocationinformationtocharacteristicsof

4、measureableradiosignalstrength.近位技术越来越受到学术界和工Fromamachinelearningandclassificationperspective,existingfingerprint-basedindoorlocalizationsystemscanbecategorizedaccordingto1)designofclassification业界的重视。这是因为位置信息是modelsbasedpurelyonWi-Firadiosignalstrengths(RSS)and2)localizationusing移动智群感知和物联网应用的基础both

5、Wi-FiRSSandotherphysicalsignal’scharacteristics.Thekeyinindoor要素之一，且在室内环境中具有广泛localizationistofindkillapplicationsandfinishthechangefromacademicresearchto的应用场景，例如机场/火车站/商场marketapplications.的人员导航、特殊贵重物品跟踪、基Keywords:fingerprint;indoorlocalization;Wi-Firadiosignalstrength;classifier;于位置的服务推送、安全和入侵检测wi

6、relesssignal与防范等。然而，室内环境复杂，无线信号传播容易受到人员流动、家具、墙壁等障碍物的影响。同时，室内定位应用对位置精度提出了很高的要求。因此大量的研究工作[1-4]已用的主要方向。统的精度也越高。这个假设隐含的经针对室内定位技术展开。意思是无线信号特征仅与地理位置基于无线信号指纹的定位技术1基于指纹的室内定位技术相关，不易受到其他因素的影响。是当前室内定位技术研究的重点。的理论基础和工作流程（2）不同指纹的相似度程度和它与基于测距和基于接近度的定位技们之间的物理距离具有强相关性。术相比较，指纹定位技术的优势在于1.1指纹定位系统的核心思想和基础由于训练阶段（也称离线阶段）的

7、参基站侧和移动终端侧都不需要特殊假设考指纹位置数量有限，在线阶段，待设备，且具有较高的定位精度(平均基于指纹的定位系统，其核心思定位的位置一般与参考位置不重合，定位误差1～3m)。特别是随着智能想是将不易测量的位置信息映射为这就需要利用临近的参考位置来进手机和无线局域网（WLAN）基础设容易测量的无线信号特征。这种思行位置估计。在大尺度上，无线信号施的快速普及，基于Wi-Fi信号强度想主要基于以下