基于WiFi的便攜式室內(nèi)定位系統(tǒng)

齊雁飛, 蔣新華, 吳 赟, 蔣學(xué)芹

(1.東華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,上海 201620;2.上海航天電源技術(shù)有限責(zé)任公司 軌道交通事業(yè)部,上海 201615)

基于WiFi的便攜式室內(nèi)定位系統(tǒng)

齊雁飛1, 蔣新華2, 吳 赟1, 蔣學(xué)芹1

(1.東華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,上海 201620;2.上海航天電源技術(shù)有限責(zé)任公司 軌道交通事業(yè)部,上海 201615)

針對(duì)全球定位系統(tǒng)無(wú)法滿(mǎn)足室內(nèi)定位的問(wèn)題,基于Android平臺(tái)開(kāi)發(fā)了利用WiFi信號(hào)特征的便攜式室內(nèi)定位系統(tǒng).該系統(tǒng)由移動(dòng)定位終端、服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)組成,移動(dòng)定位終端和服務(wù)器聯(lián)合完成定位功能.定位算法采用基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)的指紋算法,以場(chǎng)景分析的手段估算出移動(dòng)定位終端的坐標(biāo).在線(xiàn)定位階段,采用歐氏距離平方倒數(shù)作為權(quán)重系數(shù)對(duì)K最近鄰算法的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行改進(jìn),以減小在線(xiàn)階段的誤差.實(shí)驗(yàn)表明,系統(tǒng)便于攜帶,操作簡(jiǎn)單,單次定位速度小于3 s,并且系統(tǒng)3 m內(nèi)的定位精度達(dá)到80%以上.

室內(nèi)定位; 安卓平臺(tái); 指紋; WiFi

0 引 言

隨著通信技術(shù)的迅速發(fā)展和智能移動(dòng)設(shè)備的廣泛應(yīng)用,人們對(duì)室內(nèi)定位的的需求越來(lái)越強(qiáng)烈.目前針對(duì)室內(nèi)定位的研究主要有射頻標(biāo)簽(RFID)定位[1]、紫峰(ZigBee)室內(nèi)定位[2]、藍(lán)牙室內(nèi)定位、寬帶室內(nèi)定位(UWB)、紅外線(xiàn)室內(nèi)定位,但這些定位技術(shù)在便攜性和使用成本方面不能滿(mǎn)足大眾需求.WiFi技術(shù)以其部署方便,成本較低,覆蓋范圍廣等優(yōu)點(diǎn),成為室內(nèi)定位技術(shù)的研究熱點(diǎn)[3-4].因此本文作者借助安卓系統(tǒng)的開(kāi)源特性,開(kāi)發(fā)了一種基于WiFi的便攜式室內(nèi)定位系統(tǒng).

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

圖1 總體設(shè)計(jì)框架

基于WiFi的便攜式定位系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框架如圖1所示.系統(tǒng)由移動(dòng)定位終端(安卓手機(jī))、服務(wù)器(PC)和數(shù)據(jù)庫(kù)三部分組成.移動(dòng)定位終端和服務(wù)器采用套接字(Socket)方式通信.在線(xiàn)階段移動(dòng)定位端讀取各個(gè)無(wú)線(xiàn)接入點(diǎn)(AP)的接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)值并發(fā)送給服務(wù)器,服務(wù)器通過(guò)定位匹配算法與離線(xiàn)階段建立的指紋庫(kù)相匹配后估算出移動(dòng)終端位置坐標(biāo),并把位置坐標(biāo)反饋到移動(dòng)終端,進(jìn)而在地圖上顯示位置信息.

2 定位算法實(shí)現(xiàn)

由于WiFi信號(hào)受傳播距離、房間布局、建筑材料、人體吸收、氣候等多方面因素的影響,WiFi信號(hào)在同一地點(diǎn)不同時(shí)間采集到的RSSI值不同[5-6].受這種RSSI值的時(shí)變特性和室內(nèi)環(huán)境對(duì)RSSI值不可預(yù)知的影響,傳統(tǒng)的路徑損耗模型定位誤差較大,而采用指紋法可以有效減小多徑的干擾和陰影衰落[7].指紋定位法分為兩個(gè)階段:離線(xiàn)階段和在線(xiàn)階段.離線(xiàn)階段主要建立位置指紋庫(kù),在線(xiàn)階段則運(yùn)用適當(dāng)?shù)钠ヅ渌惴ū葘?duì)指紋庫(kù)中的數(shù)據(jù),估算出移動(dòng)定位終端的位置坐標(biāo).

2.1 離線(xiàn)階段指紋庫(kù)的建立

離線(xiàn)階段指紋庫(kù)的建立將影響在線(xiàn)階段的定位精度,為此采取如下方式建立指紋庫(kù):1) 鑒于采樣點(diǎn)增加,離線(xiàn)階段的工作量線(xiàn)性增加,系統(tǒng)采取間隔1 m的網(wǎng)格建立指紋庫(kù);2) 在采樣點(diǎn)采集信號(hào)特征時(shí),選擇RSSI平均值大且取值穩(wěn)定的AP;3) 基于空間和時(shí)間因素對(duì)RSSI值的影響,系統(tǒng)在每個(gè)參考點(diǎn)的4個(gè)方向(東、西、南、北)分別采集50次,然后去奇異值求平均.系統(tǒng)采用安卓手機(jī)開(kāi)發(fā)的移動(dòng)定位終端收集參考點(diǎn)的RSSI來(lái)建立指紋庫(kù),指紋庫(kù)主要包含采樣點(diǎn)的位置坐標(biāo)、AP的MAC值和AP的RSSI值.

2.2 在線(xiàn)階段的匹配算法

目前,基于RSSI指紋的定位算法主要分為確定型和概率型兩種.確定型算法原理簡(jiǎn)單,計(jì)算量小,速度快.概率型算法原理復(fù)雜,計(jì)算量大,速度慢,但定位精度高.考慮到系統(tǒng)定位的實(shí)時(shí)性,本系統(tǒng)采用確定型定位算法,來(lái)保證定位速度.

K最近鄰 (KNN)匹配算法[9]是一種典型的確定型算法.KNN是計(jì)算在線(xiàn)階段移動(dòng)終端收集到的RSSI樣本向量和指紋庫(kù)中參考位置的RSSI向量的距離,設(shè)t時(shí)刻在線(xiàn)階段收集的RSSI向量為fr,指紋庫(kù)中位于參考點(diǎn)RPj處的RSSI向量為fj,兩個(gè)向量間的距離為:

(1)

式中fj=[f1,j,…,fL,j]T表示參考點(diǎn)RPj處接收來(lái)自L(fǎng)個(gè)AP的平均信號(hào)強(qiáng)度向量.選取K個(gè)距離最近的參考點(diǎn),通過(guò)求均值估算移動(dòng)終端的位置坐標(biāo),即:

(2)

然而,不同最近鄰參考點(diǎn)對(duì)測(cè)量點(diǎn)位置估算的貢獻(xiàn)并不同,因此系統(tǒng)對(duì)每個(gè)最近鄰參考點(diǎn)賦予不同的權(quán)重,即加權(quán)K最近鄰(WKNN) 算法[10].目前,常用歐式距離倒序作為權(quán)重系數(shù),盡管可以降低定位誤差,但是各個(gè)參考點(diǎn)權(quán)重系數(shù)取決于其他參考點(diǎn)的歐式距離,不能充分利用自身的歐式距離,削弱自身的作用.本系統(tǒng)采用歐式距離平方倒數(shù)代替直接歐式距離倒序作為權(quán)重系數(shù),即:

且

(3)

式中wi是權(quán)重系數(shù),θ是很小的正數(shù),防止分母為0.di是在線(xiàn)階段測(cè)量點(diǎn)信號(hào)數(shù)據(jù)與第i個(gè)最近采樣點(diǎn)的歐式距離,di2的大小反映權(quán)重的變化,di2越小,所占的權(quán)重越大.

3 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

3.1 移動(dòng)定位終端開(kāi)發(fā)

圖2 移動(dòng)定位終端流程圖

移動(dòng)定位終端由搭載Android SDK 開(kāi)發(fā)包的Eclipse 4.42平臺(tái)開(kāi)發(fā),本系統(tǒng)采用典型的客戶(hù)端/服務(wù)器 (C/S)架構(gòu),移動(dòng)定位終端的定位流程如圖2所示,其所完成的任務(wù)包括判斷WiFi狀態(tài),掃描WiFi信號(hào)、傳輸AP的RSSI值以及實(shí)時(shí)顯示地圖.

在檢測(cè)AP信號(hào)的RSSI值時(shí)使用StartScan()、getScanResults()等函數(shù)進(jìn)行掃描WiFi接入點(diǎn),WiFi掃描模塊的主要代碼如圖3所示.

圖3 WiFi掃描模塊關(guān)鍵代碼

3.2 服務(wù)端開(kāi)發(fā)

服務(wù)器的流程圖如圖4所示,服務(wù)端基于Qt 5.4平臺(tái)開(kāi)發(fā),Qt 是一個(gè)跨平臺(tái)的 C++ 圖形用戶(hù)界面庫(kù),廣泛用于開(kāi)發(fā)圖形用戶(hù)接口 (GUI) 程序.服務(wù)器包含監(jiān)聽(tīng)模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、定位模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)模塊和實(shí)時(shí)地圖顯示模塊.開(kāi)啟服務(wù)器的監(jiān)聽(tīng)端口,當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到定位終端請(qǐng)求時(shí),服務(wù)器開(kāi)啟新的線(xiàn)程,監(jiān)聽(tīng)移動(dòng)終端數(shù)據(jù),如果接收到移動(dòng)終端傳輸?shù)臄?shù)據(jù),服務(wù)器通過(guò)匹配算法與指紋庫(kù)數(shù)據(jù)匹配得出估計(jì)坐標(biāo),服務(wù)器把坐標(biāo)值傳輸給移動(dòng)終端,并且在地圖上直觀地實(shí)時(shí)顯示位置信息.

圖4 服務(wù)器流程圖

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

選取東華大學(xué)2號(hào)學(xué)院樓一個(gè)環(huán)境復(fù)雜的大型會(huì)議室,測(cè)試基于WiFi的便攜式室內(nèi)定位系統(tǒng).測(cè)試房間長(zhǎng)度為8 m,寬度為14 m,并采用大小為1 m×1 m的網(wǎng)格布局選擇參考點(diǎn).硬件平臺(tái)選擇紅米Note作為移動(dòng)定位終端,戴爾-5437筆記本作為服務(wù)器.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示,可見(jiàn)系統(tǒng)的定位精度較高,系統(tǒng)的單次定位時(shí)間小于3 s,且移動(dòng)終端和服務(wù)器的地圖刷新保持一致.移動(dòng)終端界面顯示如圖5所示,服務(wù)器端界面顯示如圖6所示,可見(jiàn)系統(tǒng)界面顯示友好.

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖5 移動(dòng)定位終端界面

圖6 服務(wù)器端界面

5 結(jié) 論

利用安卓平臺(tái)開(kāi)發(fā)了基于WiFi信號(hào)指紋特征的室內(nèi)定位系統(tǒng),采用歐式距離平方的倒數(shù)作為權(quán)重系數(shù)的WKNN算法.通過(guò)實(shí)際環(huán)境對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果顯示該系統(tǒng)定位速度快,定位精度理想.該系統(tǒng)可在安卓手機(jī)或Pad上實(shí)現(xiàn),成本低,便于攜帶,具有較高的使用價(jià)值.

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(責(zé)任編輯：包震宇,馮珍珍)

Portable indoor positioning system based on WiFi

Qi Yanfei1, Jiang Xinhua2, Wu Yun1, Jiang Xueqin1

(1.College of Information Science & Technology,Donghua University,Shanghai 201620,China;2.Rail Transit Division,Shanghai Aerospace Power Technology,Co.,Ltd.,Shanghai 201615,China)

To the question which the global positioning system can′t meet the requirements of indoor location,the paper gives a portable indoor positioning system which is based on Android platform and developed by using the WiFi received signal strength(RSSI).The system is consisted of a mobile location terminal,a server and a database.The mobile positioning terminal and server perform the indoor positioning jointly.The location algorithm uses the technology of the RSSI fingerprinting.The coordinates of the mobile location terminal are estimated by means of the scene analysis.In the online positioning stage,the weight coefficient of the nearest neighbor algorithm is substituted by using reciprocal of the Euclidean distance square as the weight coefficient in order to reduce the error in the online phase.The experiment results show that the system is easy to be carried and operated.The positioning speed is below 3 s and the positioning accuracy in range of 3 m is above 80%.

indoor positioning; android platform; fingerprint; WiFi

10.3969/J.ISSN.1000-5137.2017.01.022

2016-11-16

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61571135)

齊雁飛(1993-),女,碩士研究生,主要從事移動(dòng)通信,室內(nèi)定位方面的研究.E-mail:2287741808@qq.com

導(dǎo)師簡(jiǎn)介: 吳 赟(1976-),女,博士,副教授,主要從事無(wú)線(xiàn)通信中的信號(hào)處理技術(shù)研究,視頻跟蹤及圖像處理方面的研究.E-mail:wuyun_hit@dhu.edu.cn (通信聯(lián)系人)

TN 925.93

A

1000-5137(2017)01-0129-05