李冬　張寶賢

摘要：基于無線信號(hào)指紋的定位技術(shù)是當(dāng)前室內(nèi)定位技術(shù)研究的重點(diǎn)，它具有無需額外基礎(chǔ)設(shè)施、成本低且定位精度較高等優(yōu)勢(shì)?；谥讣y的定位系統(tǒng)，其核心思想是將不易測(cè)量的位置信息映射為容易測(cè)量的無線信號(hào)特征，并以機(jī)器學(xué)習(xí)中分類器的角度將已有指紋定位技術(shù)分為兩個(gè)方向：基于Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度的分類模型研究；結(jié)合其他物理信號(hào)特征的指紋定位研究。強(qiáng)調(diào)室內(nèi)定位的關(guān)鍵在于找出它的核心應(yīng)用，完成從學(xué)術(shù)到市場(chǎng)的轉(zhuǎn)變。

關(guān)鍵詞： 指紋；室內(nèi)定位；Wi-Fi 信號(hào)強(qiáng)度；分類器；無線信號(hào)

近年來，基于無線信號(hào)的室內(nèi)定位技術(shù)越來越受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的重視。這是因?yàn)槲恢眯畔⑹且苿?dòng)智群感知和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)要素之一，且在室內(nèi)環(huán)境中具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，例如機(jī)場(chǎng)/火車站/商場(chǎng)的人員導(dǎo)航、特殊貴重物品跟蹤、基于位置的服務(wù)推送、安全和入侵檢測(cè)與防范等。然而，室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，無線信號(hào)傳播容易受到人員流動(dòng)、家具、墻壁等障礙物的影響。同時(shí)，室內(nèi)定位應(yīng)用對(duì)位置精度提出了很高的要求。因此大量的研究工作[1-4]已經(jīng)針對(duì)室內(nèi)定位技術(shù)展開。

基于無線信號(hào)指紋的定位技術(shù)是當(dāng)前室內(nèi)定位技術(shù)研究的重點(diǎn)。與基于測(cè)距和基于接近度的定位技術(shù)相比較，指紋定位技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于基站側(cè)和移動(dòng)終端側(cè)都不需要特殊設(shè)備，且具有較高的定位精度（平均定位誤差1～3 m）。特別是隨著智能手機(jī)和無線局域網(wǎng)（WLAN）基礎(chǔ)設(shè)施的快速普及，基于Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度指紋的定位技術(shù)已經(jīng)成為研究和應(yīng)用的主要方向。

1基于指紋的室內(nèi)定位技術(shù)

的理論基礎(chǔ)和工作流程

1.1指紋定位系統(tǒng)的核心思想和基礎(chǔ)

假設(shè)

基于指紋的定位系統(tǒng)，其核心思想是將不易測(cè)量的位置信息映射為容易測(cè)量的無線信號(hào)特征。這種思想主要基于以下兩個(gè)基本假設(shè)：

（1）無線信號(hào)特征與地理位置相關(guān)。在理想情況下，目標(biāo)環(huán)境中每一個(gè)地理位置都擁有唯一的可區(qū)分的無線信號(hào)特征，作為該位置的指紋信息。指紋的區(qū)分度越高，指紋定位系統(tǒng)的精度也越高。這個(gè)假設(shè)隱含的意思是無線信號(hào)特征僅與地理位置相關(guān)，不易受到其他因素的影響。

（2）不同指紋的相似度程度和它們之間的物理距離具有強(qiáng)相關(guān)性。由于訓(xùn)練階段（也稱離線階段）的參考指紋位置數(shù)量有限，在線階段，待定位的位置一般與參考位置不重合，這就需要利用臨近的參考位置來進(jìn)行位置估計(jì)。在大尺度上，無線信號(hào)的衰減規(guī)律保證了這種相關(guān)性；但是在小尺度上，尤其是室內(nèi)環(huán)境，受多徑效應(yīng)和快衰落的影響，物理位置相近的兩個(gè)指紋，也可能出現(xiàn)相關(guān)度較小的情況。

指紋定位系統(tǒng)產(chǎn)生誤差的主要根源在于無線信號(hào)特征很難完全滿足上述兩個(gè)假設(shè)。

1.2 指紋定位技術(shù)的工作流程

下面介紹的指紋定位流程將以Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度（RSS）為信號(hào)特征。同時(shí)，這一流程也適合基于其他物理信號(hào)的指紋定位。

基于指紋的定位流程可以分為兩個(gè)階段：離線訓(xùn)練階段和在線定位階段。

（1）離線訓(xùn)練階段。訓(xùn)練人員手持移動(dòng)設(shè)備在目標(biāo)環(huán)境的多個(gè)位置上分別采集來自不同接入點(diǎn)（AP）的Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度信息。具體來說，在目標(biāo)環(huán)境中，人工標(biāo)定出一些特定的位置，這些位置坐標(biāo)已知（這些位置被稱作參考點(diǎn)（RF）。一個(gè)位置的坐標(biāo)記做（x，y）。在每一個(gè)RF上，移動(dòng)設(shè)備采樣來自多個(gè)臨近Wi-Fi基站的信號(hào)強(qiáng)度，形成一個(gè)一維向量，并與該RF的坐標(biāo)相關(guān)聯(lián)，形成該RF的指紋，形式如式（1）。其中n表示所檢測(cè)到的Wi-Fi基站數(shù)量，RSSk表示第k個(gè)基站的信號(hào)強(qiáng)度值。將所有RF的指紋存儲(chǔ)于一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，形成一個(gè)二維矩陣，稱作radio map。

[x，y，RSS1，RSS2，…，RSSn] （1）

（2）在線定位階段。待定位的移動(dòng)端設(shè)備采集Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度，形成該位置上的指紋向量并上傳到服務(wù)器端。服務(wù)器端通過指紋相似度匹配算法，將上報(bào)的指紋向量與數(shù)據(jù)庫中每一條指紋記錄相匹配，最終確定待定位設(shè)備的估計(jì)位置，并回傳給移動(dòng)設(shè)備。

2 指紋定位系統(tǒng)分類

2.1 指紋定位分類的方法

基于指紋的定位過程可以看成一個(gè)對(duì)無線信號(hào)特征進(jìn)行分類的過程：離線階段就是訓(xùn)練一個(gè)分類器模型，將采集的指紋信息作為分類器的輸入，RF的位置作為分類器的輸出，從而訓(xùn)練出符合目標(biāo)無線環(huán)境的分類器模型；在線階段就是應(yīng)用分類器進(jìn)行定位，將新采樣的指紋信息輸入到訓(xùn)練好的分類器，對(duì)應(yīng)的輸出即為RF的坐標(biāo)，并以此作為待定位設(shè)備的估計(jì)坐標(biāo)。以機(jī)器學(xué)習(xí)中分類器的角度，我們將已有指紋定位系統(tǒng)分為兩類（如圖1所示）。

（1）基于Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度的分類模型研究

分類器模型是建立地理位置和無線信號(hào)特征之間映射的基礎(chǔ)，是室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究的一個(gè)主要研究方向。分類器模型越接近實(shí)際的無線環(huán)境，定位系統(tǒng)的性能越好。分類器模型可分為確定性分類器、概率型分類器和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的分類器。

（2）結(jié)合其他物理信號(hào)特征的指紋定位研究

由于Wi-Fi信號(hào)的室內(nèi)傳播易受到人體及一些障礙物的影響，且室內(nèi)存在著多徑衰落和快衰落，導(dǎo)致基于Wi-Fi指紋定位系統(tǒng)的精度受到影響。當(dāng)前，一些研究將目光轉(zhuǎn)向探索采用其他物理信號(hào)作為Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度信息的替代或者補(bǔ)充，這其中包括采用Wi-Fi信號(hào)相位特征的定位系統(tǒng)、結(jié)合Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度與其他無線信號(hào)（如調(diào)頻（FM）、全球通移動(dòng)通信系統(tǒng)（GSM）等）特征的定位系統(tǒng)、僅采用其他物理信號(hào)（如地磁、聲波等）特征的定位系統(tǒng)。

2.2 典型指紋定位系統(tǒng)

根據(jù)上述分類法，下面介紹這兩類研究方向中典型的指紋定位系統(tǒng)，包括設(shè)計(jì)目標(biāo)、主要機(jī)制及其性能和特點(diǎn)。

2.2.1 分類器模型的選擇

分類器按照其訓(xùn)練過程的不同可以分為3類：確定性分類器、概率型分類器和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器。