基于WiFi的室内定位系统.doc

一种基于 WiFi 的室内定位系统设计与实现摘要:本文设计及实现了一个基于 WiFi 射频信号强度指纹匹配的移动终端定位系统,并设计实现了一种基于权重值选择的定位算法。该算法为每个扫描到的AP的RSSI 设定了选择区间,指纹库中落在此区间的所有位置点设平均权值, 最后选取权重值最大者为待定位点的位置估计,如有相同权重值,则比较信号强度距离,取最小者,这种算法在一定程度上克服了 RSSI 信号随机抖动对定位的影响,提高了定位的稳定性和精度。经实验测试,此系统在 4米范围内具有良好的定位效果。可部署在展馆、校园、公园等公共场所,为客户提供定位导航服务。定位算法运行于服务端,客户端为配备 WiFi 模块的 Android 手机。借助该定位系统,基于 Android 系统的移动终端可方便地查询自身位置,并获取各种基于位置服务。 。在郊外、展览馆、公园等陌生环境中,使用定位导航信息可为观众游览提供更便捷的服务;在仓储物流过程中, 对物品进行实时定位跟踪将大大提高工作效率;在监狱环境中,及时准确地掌握相关人员的位置信息,有助于提高安全管理水平,简化监狱管理工作。目前全球定位系统( GPS ,GlobalPositioning System )是获取室外环境位置信息的最常用方式。近年来,随着无线移动通信技术的快速发展,GPS 和蜂窝网络相结合的 A-GPS (Assisted Global Positioning System )定位方式在紧急救援和各种基于位置服务( LBS,Location-Based Services )中逐渐得到了应用。但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡, GPS/APGS 等***技术并不适用于室内或高楼林立的场合,目前无线室内定位技术迅速发展,已成为 GPS 的有力补充。一般来讲,使用无线信号强度获取目标位置信息的过程,就是建立无线信号强度和位置信息稳定映射关系的过程。现有室内无线定位系统主要采用红外、超声波、蓝牙、 WiFi (Wireless Fidelity )、 RFID (Radio FrequencyIdentification ) 等短距离无线技术。其中基于 WiFi 网络的无线定位技术由于部署广泛且低成本较低,因此备受关注。其中由微软开发的 RADAR 系统是最早的基于 WiFi 网络的定位系统。它采用射频指纹匹配方法,从指纹库中查找最接近的 K个邻居,取它们坐标的平均作为坐标估计。而文献[5] 介绍的室内定位系统则基于 RSSI 信号的统计特性,采用贝叶斯公式,通过计算目标位置的后验概率分布,来进行定位。本文同样基于 WiFi 网络,设计和实现了一种无线室内定位系统,但与上述定位方法不同,本文采用了基于权值选择的定位算法,在一定程度上减少了 RSS. 信号随机变化引起的定位误差,实验结果表明,该系统可获得较好的定位精度( 4 米)。 2. 系统设计本系统可为移动终端客户在展馆、商场、校园等应用场景提供定位服务。鉴于移动终端受到计算能力、存储容量和电池电量等诸多限制,所以仅完成简单的信号采集工作,定位计算由定位服务端完成。定位系统的架构体系如图 1所示。服务端主要负责定位计算和响应终端的定位请求。基于负载均衡考虑,响应位置请求的 Web 服务器和运行定位计算的定位服务器分离,数据交换方式采用客户端和 Web 服务器相同的数据交换方式。客户端依附于具体对象,主要负责采集周边 AP的无线信号强度,并向服务端提交信号特征,服务器使用客户端采集的信号特征进行定位计算,获得移动终端的位置估计。客户端和服务端通信采用标准的 HTTP 协议,编程方便,可扩展性好,客户端程序功能可根据需要进行扩充。图1定位系统网络结构图2为本定位系统的信息交互流程图。移动终端向 Web 服务器提交 GET 请求, GET 请求中包含了信号强度特征向量,Web 服务器收到请求后,以同样的方式传达给定位服务器,定位服务器查询数据库,并进行相关的定位运算操作,从而得到移动终端的位置估计。图2移动终端与服务器间的信息交互 . 客户端设计本系统客户端采用 Android 系统手机。 Android 系统是 Google 在2007 年发布的基于 Linux 平台的开源手机操作系统。近年来,基于此平台的手机市场占有率不断提高,加上其良好的开放性和丰富的 API 接口,可以很方便地开发各种应用程序。 . Android 系统架构简介 Android 系统架构见图 3,它建立于 Linux 内核之上,包含了各种设备驱动和管理模块,囊括了非常齐全的类库和框架,包括轻量级数据库 SQLite 、浏览器 Webkit 等。整个系统建立在 Dalvik 虚拟机上,应用程