37、WIFE：基于指纹评估的无线室内定位系统解析

WIFE：基于指纹评估的无线室内定位系统解析

1. 引言

在当今时代，移动计算、无线网络和便携式设备的进步极大地促进了用户在连接状态下的移动性。用户或设备的位置信息不仅对网络管理任务（如资源管理、网络规划和负载均衡等）至关重要，还能通过实现高效移动性和创新的基于位置的服务来提升用户体验。

定位系统可以根据多种参数进行分类，如室内或室外、依赖硬件或不依赖硬件、基于确定性或概率性技术，以及所采用的技术（如WiFi、蓝牙、红外、超声、超宽带等）。本文聚焦于基于WiFi的室内定位系统，并研究基于指纹的确定性技术，因为它们具有简单性和较低的处理时间及资源需求。

使用WiFi进行定位有诸多优势，比如WLAN基础设施已经广泛存在，且支持WiFi的设备数量在市场上迅速增长。然而，它也存在一些缺点。由于WLAN的主要目标是组件间的通信，接入点（AP）的布置通常以最小重叠为目标，这对定位并不理想。此外，无线介质的固有特性（即传播损耗）以及不可控的环境变化会导致信号强度（SS）出现不良变化，从而影响定位过程。在室内环境中，由于墙壁、物体和人员移动的存在，这些障碍会更加明显。

2. 相关工作

室内定位算法主要分为三大类：
- 三角测量法 ：可通过测距法（使用已知点之间的多个距离测量）或测角法（测量相对于已知间隔点的角度或方位）来实现。测距法需要假设一个无线电传播模型，这在室外环境中较易推导，但在复杂的室内场景中几乎不可能。测角法依赖于复杂且昂贵的硬件。
- 邻近法 ：测量与一组已知点的接近程度，估计的位置不太准确，仅适用于特定应用。
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