【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 速更新其數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)。這四個(gè)用戶（如圖A，B，C，D）都是未經(jīng)過訓(xùn)練的普通人，他們攜帶著不同的手機(jī)。在這個(gè)例子中的情況，用戶A和B扮演著“位置101”的測(cè)量師的角色，二者上傳測(cè)量到的AP的信息。上傳的數(shù)據(jù)在遠(yuǎn)程服務(wù)器上經(jīng)過處理并被轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)于“位置101”的指紋數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶C查詢他自己的當(dāng)前位置信息時(shí)，如果用戶C的RSS測(cè)量值與用戶A或者用戶B其中的一個(gè)相匹配的話那么服務(wù)器向其返回“位置101”。這種眾包的方法已經(jīng)在最近的許多研究當(dāng)中被采用。然而，他們沒有指出本文接下來小節(jié)所要說到的三個(gè)相關(guān)技術(shù)問題。“離線采集階段”中測(cè)量用戶收集RSS數(shù)據(jù)并建立指紋數(shù)據(jù)庫與“在線定位階段”是同等重要的，因?yàn)槲恢玫墓烙?jì)是完全基于無線電地圖的信息的，也就是說完全基于“離線采集階段”搭建的指紋數(shù)據(jù)庫。然而，以往的研究似乎忽略了這一點(diǎn)。他們大都寧愿專注在線階段，打算通過統(tǒng)計(jì)或概率的方法來減少定位誤差。然而，只僅僅通過校準(zhǔn)一邊來提高定位精度是有限制的。顯而易見地，如果測(cè)量得到的RSS指紋數(shù)據(jù)值構(gòu)建的指紋數(shù)據(jù)庫與那些經(jīng)過特別訓(xùn)練的人員采集得到的指紋數(shù)據(jù)庫相類似時(shí)定位精度便可以提高。本論文的突出貢獻(xiàn)就是提出了一個(gè)集成的解決方案，覆蓋了某些導(dǎo)致不準(zhǔn)確的無線電地圖指紋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的問題。在室內(nèi)環(huán)境中的多徑衰落引起RSS隨著時(shí)間的推移而波動(dòng)，即使接收器是絕對(duì)固定的。一個(gè)簡(jiǎn)單的降低RSS變化的辦法是記錄RSS數(shù)據(jù)較長一段時(shí)間。隨著RSS樣本數(shù)量的增加，更容易判定出單一的指紋值，這樣可以保證一個(gè)更加穩(wěn)健和精確的無線電地圖的構(gòu)建。然而，在一個(gè)有普通用戶參與的眾包系統(tǒng)中這幾乎是不可能的，因?yàn)樗麄兪遣粫?huì)連續(xù)較長一段時(shí)間收集RSS數(shù)據(jù)的。我們相信，每一個(gè)位置的RSS測(cè)量時(shí)間都不應(yīng)超過一分鐘，假設(shè)所有的測(cè)量人員均是普通的手機(jī)用戶的話。因此，一個(gè)從短期測(cè)量來提取精確的指紋的技術(shù)是十分必要的。在我們提出的參與體系當(dāng)中，不同的設(shè)備不可避免地卷入了無線電地圖指紋數(shù)據(jù)庫的建設(shè)。由于沒有使用專門設(shè)計(jì)的硬件的專業(yè)測(cè)量人員，極有可能的是，即使是在相同的位置收集的，每個(gè)用戶聚集的RSS數(shù)據(jù)也有所不同。設(shè)備中不同的WiFi芯片和天線設(shè)計(jì)導(dǎo)致每臺(tái)設(shè)備不同的RSS記錄，使其很難校準(zhǔn)。裝置的異質(zhì)性是眾包定位的關(guān)鍵性問題。本文對(duì)該問題進(jìn)行了討論，并提出了有效的解決方案。眾包系統(tǒng)的另一個(gè)問題是多個(gè)測(cè)量人員可以上傳自己的指紋數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有著相同的位置標(biāo)簽，然而它們卻是在不同的測(cè)量點(diǎn)得到的。這種情況經(jīng)常發(fā)生，因?yàn)榇蠖鄶?shù)的測(cè)量人員是未經(jīng)訓(xùn)練的普通用戶并且沒有對(duì)他們指定RSS記錄點(diǎn)。在圖1中，用戶A和B都為“位置101”提供指紋數(shù)據(jù)。然而，他們記錄的RSS數(shù)據(jù)的位置是不同的，即使他們兩個(gè)都在同一個(gè)房間。這個(gè)導(dǎo)致了一個(gè)位置多個(gè)指紋數(shù)據(jù)集。一個(gè)特定的位置有一個(gè)以上的指紋對(duì)于無線電地圖建設(shè)階段和定位階段不是有效率的。這會(huì)需要更多的存儲(chǔ)空間，花費(fèi)更多的時(shí)間來估計(jì)當(dāng)前位置。這個(gè)問題，連同設(shè)備的多樣性問題，也是定位精度下降的一個(gè)主要原因。然而，以往的研究沒有考慮到這個(gè)。我們?cè)诒疚奶岢龅男路椒]有使用任何校準(zhǔn)的解決了這個(gè)多個(gè)測(cè)量點(diǎn)的問題。4系統(tǒng)設(shè)計(jì)本階段的主要任務(wù)是設(shè)計(jì)軟件的模塊的層次結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)模塊的控制流程。在系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步深化設(shè)計(jì)方針和方法，將系統(tǒng)分為各個(gè)子系統(tǒng)，分別確定其功能、流程及相互關(guān)系。 總體設(shè)計(jì)階段詳細(xì)的描述了系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊以及他們彼此之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，這樣方便用戶更清晰的了解各功能的使用方法。基于WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位系統(tǒng)其主要功能是給在室內(nèi)環(huán)境當(dāng)中使用Android智能手機(jī)的用戶提供位置服務(wù)，給予人性化的服務(wù)，主要分為以下幾個(gè)功能模塊：主界面模塊，信息收集模塊，定位模塊和查看位置信息模塊。模塊結(jié)構(gòu)以及其之間關(guān)系如下圖： 信息收集模塊定位模塊查看位置信息模塊WiFi室內(nèi)定位主界面模塊 模塊結(jié)構(gòu)圖（1） 主界面模塊主模塊涵蓋了信息收集模塊、定位模塊和查看位置信息模塊，將它們集成于一起展現(xiàn)在同一個(gè)界面上，上面有著各個(gè)功能模塊的按鈕，包括用于保存收集的位置信息的X、Y和位置標(biāo)簽的文本輸入框。（2） 信息收集模塊信息收集模塊主要應(yīng)用于前期的“離線采集階段”的指紋數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建，每輸入并保存一次X、Y和位置標(biāo)簽就表示記錄了一次數(shù)據(jù)并保存于指紋數(shù)據(jù)庫中，這些采集到的數(shù)據(jù)重要用于后期用戶定位時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配。（3） 定位模塊定位模塊在用戶請(qǐng)求位置信息時(shí)的“在線定位階段”中是主要角色。當(dāng)用戶點(diǎn)擊定位按鈕請(qǐng)求自己當(dāng)前的位置信息時(shí)，就開始了數(shù)據(jù)匹配的過程。如果匹配到了數(shù)據(jù)庫中的值那么說明用戶所在位置時(shí)存在的，并返回給用戶其當(dāng)前的位置信息；如果沒有匹配成功則說明所在位置不存在。（4） 查看位置信息模塊本模塊主要用于用戶查看當(dāng)前的位置信息，即系統(tǒng)返回給用戶的位置標(biāo)簽。下圖主要顯示了“基于WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位系統(tǒng)”的整體界面的布局。上方部位依次分別為X坐標(biāo)、Y坐標(biāo)和位置標(biāo)簽。緊接著下方是該系統(tǒng)的子功能模塊的按鈕分布。 界面總覽圖5系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)通過使用不同的手機(jī)進(jìn)行了初步的實(shí)驗(yàn)，目的是為了探討從任意一個(gè)AP中接收得到的WiFi信號(hào)的特點(diǎn)。本文的實(shí)證數(shù)據(jù)對(duì)于無線電地圖指紋數(shù)據(jù)的構(gòu)建的階段和定位階段可以被用來發(fā)展我們的實(shí)際性和彈性的方法。本章介紹了在有著對(duì)定位精度有影響的因素存在的情況下，通過對(duì)RSS的觀測(cè)值和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的觀測(cè)，如何在一個(gè)特定的位置提取單一的指紋值。AP響應(yīng)速率當(dāng)從初步的實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)果分析時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)，在整個(gè)WiFi掃描期間的某些時(shí)間段一些AP并沒有被記錄下來。對(duì)于不同的AP，其響應(yīng)速率是不同的，這意味著對(duì)于指紋數(shù)據(jù)它可以被用來作為獨(dú)立的信息。雷德利等人[18]利用這個(gè)響應(yīng)速率作為指紋信息并與RSS組合在一起，因?yàn)樗麄儼l(fā)現(xiàn)AP響應(yīng)速率和RSS之間的相關(guān)性是很弱的。然而，我們認(rèn)為二者的相關(guān)性足以得出這樣的結(jié)論，反應(yīng)速率在我們新提出的方法中是冗余的信息。實(shí)驗(yàn)初步結(jié)果表明，RSS值大于70dBm的AP有著超過90%的反應(yīng)速率，RSS值介于70dBm和85dBm之間的AP有著超過50%的反應(yīng)速率。只有RSS值小于90dBm的AP顯示出非常小的反應(yīng)速率。由于我們的定位方法很自然的給較小的RSS值以較低的權(quán)重值，AP的響應(yīng)速率對(duì)于指紋信息大打了折扣。RSS隨時(shí)間的變化接收到的信號(hào)強(qiáng)度由于多徑衰落而隨時(shí)間變化并且波動(dòng)水平在室內(nèi)環(huán)境中變得更高。這種不穩(wěn)定性會(huì)降低定位的精度。為了克服這個(gè)問題，以前的工作為測(cè)量RSS花費(fèi)較長時(shí)間（即一個(gè)多小時(shí)甚至于一個(gè)月）進(jìn)行測(cè)量并且采取平均值的辦法[20]。然而，這在我們的系統(tǒng)模型中是不合適的。也有一些采用了眾包模式的研究通過使用概率的方法從少量的測(cè)量數(shù)據(jù)中獲取指紋值[15,18,21]?；诟咚狗植嫉母怕史椒ㄔ诶硐氲沫h(huán)境下能夠很好的工作。然而，由于真實(shí)世界的固有的不穩(wěn)定性，它常常會(huì)產(chǎn)生一個(gè)相當(dāng)大的誤差。我們找來了兩個(gè)例子如圖5所示，來說明概率方法提供了不準(zhǔn)確的指紋值。頂部的圖解是一小時(shí)持續(xù)時(shí)間測(cè)量得到的的RSS柱狀圖。中間和底部的圖解是一分鐘持續(xù)時(shí)間的測(cè)量值。對(duì)于一分鐘測(cè)量的數(shù)據(jù)，每次測(cè)量間隔為30分鐘。RSS是記錄在所有情況下的最短時(shí)間間隔內(nèi)記錄的，以能夠在有限的測(cè)量時(shí)間內(nèi)獲得盡可能多的RSS值。，柱狀圖是左傾斜的，這使得它很難被建模和符合正態(tài)分布。左偏態(tài)分布的RSS[22]是一個(gè)常見的現(xiàn)象在人們四處走動(dòng)的現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中。由于無線傳播的復(fù)雜性，拉德等人[23]建議只使用平均值。長的和短的測(cè)量時(shí)間之間的變化范圍是在1dBm，這是可以接受的。然而，實(shí)驗(yàn)表明，平均值并不是表示指紋值的最佳方法。，分別代表長的和短的測(cè)量時(shí)間的平均值。RSS的變化范圍幾乎是3dBm，這就很有可能會(huì)降低定位的精度。 RSS變化 RSS變化無論是正態(tài)分布模型還是均值，在基于眾包的定位系統(tǒng)中都不能夠提供準(zhǔn)確的RSS指紋信息。我們?cè)噲D找出RSS指紋的最佳指標(biāo)，我們?cè)诜治鲇涗浀腞SS數(shù)據(jù)集時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)獨(dú)特的特點(diǎn)。我們觀察到，大部分記錄的RSS在短的持續(xù)時(shí)間的測(cè)量的情況下與大部分記錄的RSS在長時(shí)間測(cè)量的情況下是非常接近的。在圖5中，比方說，在所有情況下，RSS出現(xiàn)的最高的頻率在畫有虛線的很小的范圍內(nèi)變化。這意味著同樣的RSS指紋值可以被得到無論測(cè)量時(shí)間的長短，只要RSS的值是在該范圍內(nèi)的平均值。根據(jù)觀察，我們提出了一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的方法，對(duì)于高耐受特定AP提取單指紋值，通過觀察RSS持續(xù)短時(shí)間測(cè)量的變化。方程（1）描述了我們的方法。 （1）其中fpValue是一個(gè)AP的指紋值，RSSpeak測(cè)量過程中的峰值。平均變化范圍的寬度由wLT 和 wRT表示。RSS分布趨于左偏[22,23]，這意味著，對(duì)于指紋更有意義的RSS值位于右側(cè)的分布當(dāng)中（即，出現(xiàn)的頻率多的RSS值是更重要的）。因此，如果在一個(gè)柱狀圖中存在具有相同頻率分布的多個(gè)RSS值，那么選擇頻率更大的RSS值作為fpValue。該方法通過忽略那些遠(yuǎn)離最大頻率的RSS值分布的RSS記錄來提取RSS指紋值，并且給那些在RSS柱狀圖中具有峰值的RSS值以最大權(quán)重值。對(duì)于每次的測(cè)量，如果大部分記錄的RSS值落在wLT 和 wRT表示的變化范圍內(nèi)，那么fpValue將總是相同的。然而，在現(xiàn)實(shí)中，很難調(diào)整這兩個(gè)寬度值來輸出相同的fpValue。這是因?yàn)橛捎跍y(cè)量過程中所涉及的環(huán)境因素，在每次測(cè)量當(dāng)中，峰值點(diǎn)會(huì)或多或少向左或者向右發(fā)生偏移。從短期和長期情況下提取得到的RSS值之間的差異達(dá)到了3dBm，這導(dǎo)致平均值的方法沒有了優(yōu)勢(shì)。這種發(fā)生在實(shí)踐當(dāng)中的問題引導(dǎo)我們修改成了以下的算法： （2）在（2）中，代替于單獨(dú)調(diào)整wLT 和 wRT，采用了一個(gè)寬度值w，并把它設(shè)置為足夠大。通過最大化w的值，我們可以減小每次測(cè)量得到的fpValue值的不同到最低程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果基于50次的測(cè)量得到的平均值，并且每次測(cè)量都有超過10個(gè)AP被記錄。 210歐 氏 距 離寬度w w對(duì)指紋值提取的影響現(xiàn)如今廣泛和密集部署的WiFi AP使我們新的室內(nèi)定位技術(shù)成為可行的。以前的基于指紋的定位技術(shù)建立無線電地圖指紋數(shù)據(jù)庫并且使用絕對(duì)RSS值估計(jì)位置。他們可能運(yùn)行良好的前提是基于用戶攜帶了均質(zhì)的設(shè)備并且使用的是來自經(jīng)過培訓(xùn)的測(cè)量人員收集的指紋數(shù)據(jù)集的這樣一個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中。然而，當(dāng)將它們應(yīng)用到一個(gè)眾包系統(tǒng)時(shí)他們往往是不適合的。不是試圖通過修改現(xiàn)有的技術(shù)，使它們能夠在異構(gòu)設(shè)備的工作環(huán)境中運(yùn)行，我們?yōu)槲覀兊哪繕?biāo)室內(nèi)體系使用場(chǎng)景設(shè)計(jì)了一種新的技術(shù)。得益于WiFi技術(shù)的擴(kuò)散，建筑物內(nèi)任何地方的肉眼可見的AP的數(shù)量通常都超過了10個(gè)。一些建筑物，例如大學(xué)建筑中一些個(gè)人的AP以及密集的企業(yè)設(shè)計(jì)的無線網(wǎng)絡(luò)更是繁多，大約提供了超過30個(gè)可見的AP。除了AP的數(shù)量，我們還可以充分利用分布廣泛的RSS值。RSS值通常在很強(qiáng)（如40dBm）和很弱（如100dBm）的范圍內(nèi)變化。室內(nèi)環(huán)境中如此大量的可見的AP的存在和廣泛的RSS分布，對(duì)于一個(gè)特定位置的指紋數(shù)據(jù)我們可以利用RSS值之間的關(guān)系信息。讓我們先從基本的情況開始，其中的一個(gè)用戶為一個(gè)特定的位置上傳指紋數(shù)據(jù)，而其他用戶則請(qǐng)求他們的位置。假設(shè)在位置101和102有4個(gè)用戶，其中對(duì)于所有用戶，有6個(gè)AP是可見的。在這個(gè)例子當(dāng)中，用戶A和用戶D是測(cè)量者而用戶B和C想知道自己的位置。首先，用戶A和D測(cè)量RSS值大約花費(fèi)了持續(xù)一分鐘的時(shí)間并且分別采用位置標(biāo)簽（即，位置101和位置102）上傳指紋值到無線電地圖服務(wù)器。然后服務(wù)器基于指紋值間的強(qiáng)度關(guān)系為位置101和位置102創(chuàng)建無線電地圖。無線電地圖指紋數(shù)據(jù)庫包括如下數(shù)據(jù)集：其中是一個(gè)包括BSSID和的矢量，delta是核心參數(shù)，使得我們的方法對(duì)異構(gòu)設(shè)備免去校準(zhǔn)也能夠運(yùn)行良好。本文提出的KeyValue機(jī)制和值使得指紋數(shù)據(jù)對(duì)于它們自己而言也變得有意義，而不單單是一套R(shí)SS值。fplx代表在未知lx采集的指紋數(shù)據(jù)。Lx包括位置x的信息（如，房間號(hào)）KEYi是第i個(gè)頻率最大的fpValue的BSSID?，F(xiàn)在來自用戶A和D的指紋數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在了無線電地圖指紋數(shù)據(jù)庫中。ACDB101102 AP1 AP2 AP3 AP5 AP4 AP6 用戶和AP位置 每個(gè)用戶的RSS測(cè)量值（按強(qiáng)度排列）用戶A用戶BAPfpValueAPfpValueAP150AP452AP255AP165AP367AP268AP472AP374AP588AP687AP690AP591用戶C用戶DAPfpValueAPfpValueAP251AP251AP353AP353AP165AP165AP466AP466AP582AP582AP685AP685 每個(gè)用戶的指紋數(shù)據(jù)（是10dBm）用戶A用戶BKEYVALUEK