【導(dǎo)讀】師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加。而使用過(guò)的材料。均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文。不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大學(xué)可以將本學(xué)位。印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。程序清單等），文科類論文正文字?jǐn)?shù)不少于萬(wàn)字。有圖紙應(yīng)符合國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。智能手機(jī)、平板電腦等的快速發(fā)展更是促進(jìn)了人們對(duì)移動(dòng)位置信息的需求。接入點(diǎn)射頻信號(hào)的室內(nèi)定位技術(shù)已經(jīng)在過(guò)去的十年中被提出?！癘rganic”)的WiFi指紋定位系統(tǒng)方面的研究正引起人們的關(guān)注。了先前提出的技術(shù)所沒(méi)有考慮到的新的挑戰(zhàn)。本文提出了一個(gè)有效的定位方法來(lái)處理存

　　

【正文】 iFi 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(wèn)題。本文對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了討論，并提出了有效的解決方案。 一個(gè)位置多個(gè)測(cè)量值 眾包系統(tǒng)的另一個(gè)問(wèn)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(méi)有對(duì)他們指定 RSS 記錄點(diǎn)。在圖 1 中，用戶 A基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 13 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(wú)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(lái)估計(jì)當(dāng)前位置。這個(gè)問(wèn)題，連同設(shè)備的多樣性問(wèn)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(méi)有考慮到這個(gè)。我們?cè)诒疚奶岢龅男路椒](méi)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(wèn)題。 基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 14 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) 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： 圖 模塊結(jié)構(gòu)圖 模塊設(shè)計(jì) （ 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(kù)的構(gòu)建，每輸入并信息收集模塊 定位模塊 查看位置信息模塊 WiFi室內(nèi)定位 主界面模塊 基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 15 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(kù)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(kāi)始了數(shù)據(jù)匹配的過(guò)程。如果匹配到了數(shù)據(jù)庫(kù)中的值那么說(shuō)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(méi)有匹配成功則說(shuō)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。 界面設(shè)計(jì) 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。 圖 界面總覽圖 基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 16 5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn) 指紋值的提取 通過(guò)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(wú)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(lái)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(guò)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(méi)有被記錄下來(lái)。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(lái)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?們發(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(guò) 90%的反應(yīng)速率， RSS 值介于 70dBm 和 85dBm 之間的 AP 有著超過(guò) 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(wèn)題，以前的工作為測(cè)量 RSS 花費(fèi)較長(zhǎng)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(guò)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(lái)了兩個(gè)例子如圖 5 所示，來(lái)說(shuō)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。圖 顯示，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(jiàn)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(wú)線傳播的復(fù)雜性，拉德等人基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 17 [23]建議只使用平均值。使用平均值指紋在圖 的情況下能夠工作得很好。對(duì)于一小時(shí)持續(xù)時(shí)間測(cè)量得到的數(shù)據(jù)的平均值為 ，對(duì)于一分鐘持續(xù)時(shí)間測(cè)量得到的數(shù)據(jù)的平均值分別為 和 。長(zhǎng)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。圖 給出了一個(gè)反例說(shuō)明了平均值不能很好地工作。平均值是 ， 和 ，分別代表長(zhǎng)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。 圖 RSS 變化 基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 18 圖 RSS 變化 基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 19 提取方 法 無(wú)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?RSS 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(zhǎng)時(shí)間測(cè)量的情況下是非常接近的。在圖 5 中，比方說(shuō)，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(wú)論測(cè)量時(shí)間的長(zhǎng)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(guò)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 )()(fp 1 1?? ????? ? ?? ?w R Tw L T mR S Sp e a kR S Sp e a knR S Sp e a kV a l u ew L Tnw R Tm （ 1） 其中 fpValue 是一個(gè) AP 的指紋值， RSSpeak 測(cè)量過(guò)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(guò)忽略那些遠(yuǎn)離最大頻率的 RSS 值分布的 RSS 記錄來(lái)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(lái)輸出相同的 fpValue。這是因?yàn)橛捎跍y(cè)量過(guò)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(zhǎng)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(méi)有了優(yōu)勢(shì)。這種發(fā)生在實(shí)踐當(dāng)中的問(wèn)題引導(dǎo)我們修改成了以下的算法： 12 )()(fp 1 1n? ????? ? ?? ?w nR SS pe akR SS pe aknR SS pe akV al uewnw （ 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(guò)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。圖 w值一小時(shí)持續(xù)時(shí)間測(cè)量的 fpValue和一分鐘持續(xù)時(shí)間基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 20 測(cè)量的 fpValue 之間的歐氏距離。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(guò) 10 個(gè) AP 被記錄。 圖 w 對(duì)指紋值提取的影響 100 101 102 103 104 2 1 0 歐 氏 距 離 寬度 w 基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 21 定位算法 相對(duì) RSS 比較 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(wú)線電地圖指紋數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)自經(jīng)過(guò)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(guò)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(jiàn)的 AP 的數(shù)量通常都超過(guò)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(wú)線網(wǎng)絡(luò)更是繁多，大約提供了超過(guò) 30 個(gè)可見(jiàn)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(jiàn)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。圖 。讓我們先從基本的情況開(kāi)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(jiàn)的，如圖 所示。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(wú)線電地圖服務(wù)器。每個(gè) AP 的指紋值如表。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(wú)線電地圖。 無(wú)線電地圖指紋數(shù)據(jù)庫(kù)包括如下數(shù)據(jù)集： )}, . . . ,1,1,0,0(,{ V A L U E nK E Y nV A L U EK E YV A L U EK E Ylxfp lx ???? 其中 VALUEi? 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 RSS 值。 基于 WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位方法 22 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。表 展示了基于用戶指紋值和 ? 值而創(chuàng)建的指紋數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在來(lái)自用戶 A 和 D