基于中心矩改进的WiFi室内定位算法
基于WIFI技术的室内定位算法研究与应用
基于WIFI技术的室内定位算法研究与应用近年来，随着智能手机等移动设备的普及和WIFI技术的快速发展，基于WIFI 技术的室内定位算法越来越受到关注。
本文将从以下几个方面探讨该算法的研究和应用。
一、WIFI技术在室内定位中的应用WIFI技术相信大家都不陌生，它是一种无线通信技术，可在宽带互联网的范围内使用。
与蓝牙技术相比，WIFI技术具有更高的速度和更好的覆盖范围。
在室内定位中，WIFI技术可以通过手机等移动设备接收WIFI信号强度来确定用户的位置信息。
二、WIFI信号强度指纹技术WIFI信号强度指纹技术是基于WIFI信号强度的一种室内定位技术。
该技术的原理是根据WIFI信号强度的变化来确定用户的位置。
具体来说，通过先在室内采集大量的WIFI信号强度数据，然后将这些数据与用户的位置一一对应起来，形成一张指纹图。
当用户进入室内时，系统会自动对其接收到的WIFI信号进行测量，并将其与已有的指纹图进行匹配，以确定用户的位置。
三、WIFI信号重叠区域技术WIFI信号重叠区域技术是一种基于WIFI信号重叠区域的室内定位技术。
该技术的原理是在室内设置多个WIFI信号发射器，形成重叠区域，并对这些重叠区域进行编码。
当用户进入室内时，系统会同时接收到多个WIFI信号，并根据这些信号的重叠情况来确定用户的位置。
这种技术不仅可以保证定位的准确性，还可以提高定位的速度。
四、WIFI信号与地磁场技术WIFI信号与地磁场技术是一种组合使用WIFI信号和地磁场的室内定位技术。
该技术的原理是根据WIFI信号和地磁场信号的特征进行双重验证。
具体来说，通过先在室内采集大量的WIFI信号和地磁场信号数据，然后对这些数据进行分析和学习，建立定位模型。
当用户进入室内时，系统会同时接收到WIFI信号和地磁场信号，并将其与定位模型进行匹配，以确定用户的位置。
五、WIFI定位技术的应用基于WIFI技术的室内定位算法在现实生活中有广泛的应用。
基于WLAN的室内定位算法优化与应用研究
基于WLAN的室内定位算法优化与应用研究随着移动互联网的快速发展，室内定位技术作为其中的重要一环，逐渐引起人们的关注。
基于WLAN的室内定位算法作为目前最常见的一种方法，其精度和可靠性对于用户体验的改善起到了重要作用。
本文将以基于WLAN的室内定位算法优化与应用研究为任务名称，对室内定位算法的优化方法和实际应用进行探讨。
首先，我们来了解一下室内定位的原理。
基于WLAN的室内定位主要依赖于Wi-Fi信号的接收和处理。
通过收集Wi-Fi信号强度和信号传播模型，可以实现对用户位置的定位。
然而，在实际应用中，由于室内环境的复杂性和干扰因素的存在，室内定位算法的精度常常无法满足用户的需求。
针对室内定位算法的优化问题，目前主要有以下几种方法：指纹定位法、距离测量法和机器学习方法。
指纹定位法是将室内环境划分为网格或区域，并在每个格子或区域中收集Wi-Fi信号的指纹数据。
当用户在室内移动时，通过与预先采集的指纹库进行匹配，就可以得出用户的位置。
该方法的优点是精度较高，但需要大量的人力和时间去采集指纹数据，且无法应对室内环境变化较大的情况。
距离测量法是通过测量用户与Wi-Fi基站之间的距离来实现定位。
常用的距离测量方法包括信号强度衰减模型、基于时间的到达差异等。
该方法的优点是简单易实现，但存在受干扰影响大和定位误差较大的问题。
机器学习方法是近年来较为热门的一种室内定位算法优化方法。
通过使用机器学习算法，可以更好地提取Wi-Fi信号的特征和模式，减小干扰对定位精度的影响。
常用的机器学习方法包括k近邻算法、支持向量机和神经网络等。
机器学习方法的优点是可以自动学习和适应室内环境的变化，但需要大量的训练数据和计算资源。
除了算法优化，室内定位的应用也备受研究关注。
室内定位的应用范围广泛，包括室内导航、人员监控和智能家居等。
在室内导航中，用户可以通过室内定位系统快速找到特定的目的地，例如商场导购和展馆导览。
在人员监控中，室内定位可以实现对特定区域内人员的实时监控和定位。
室内导航系统的基于WiFi定位算法与实现
室内导航系统的基于WiFi定位算法与实现随着技术的发展和人们对导航系统的需求不断增加，室内导航系统逐渐成为了现代生活中不可或缺的一部分。
与传统的GPS定位系统相比，室内环境中的定位问题更加复杂，因为GPS信号在室内往往受到墙壁的遮挡而变得不稳定。
因此，基于WiFi定位算法的室内导航系统应运而生，它利用WiFi信号弥补了GPS定位在室内的不足，提供了精准的室内定位服务。
一、基于WiFi定位算法的原理基于WiFi定位算法的室内导航系统通过收集WiFi信号的强度以及其对应的位置信息，利用计算机算法来进行定位。
具体而言，它利用已知位置的WiFi设备（如路由器或热点）发出的WiFi信号，通过手机等定位终端接收到这些信号，并通过测量信号的强度来确定定位终端与这些已知位置之间的距离。
然后，通过计算多个已知位置与定位终端之间的距离差异，并利用三角定位原理，来确定定位终端的最终位置。
二、基于WiFi定位算法的实现1. WiFi信号强度采集：室内导航系统首先需要在室内环境中部署一定数量的已知位置WiFi设备。
这些设备可以是WiFi路由器或热点，并设置好其位置信息。
然后，通过定位终端（如手机）收集WiFi信号强度数据，并将其与已知位置进行关联，构建WiFi信号强度与位置的数据库。
2. WiFi信号强度指纹库建立：对于每个已知位置，系统会收集多次WiFi 信号强度数据，并将其存储为指纹（fingerprint）。
通过多次采样的方式，可以尽量消除环境中的干扰因素，提高定位的准确性。
然后，根据指纹数据构建一个数据库，包含不同位置的WiFi信号强度指纹。
3. 定位算法选择与实现：室内导航系统的核心是定位算法的选择和实现。
常见的定位算法包括基于最近邻居的算法、基于贝叶斯框架的算法、基于粒子滤波的算法等。
根据具体的需求和性能要求，选择合适的算法。
然后，根据WiFi信号强度指纹库和采集的WiFi信号强度数据，运用所选定位算法进行定位计算。
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》范文
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，室内定位技术在诸多领域如智能建筑、物流管理、智慧城市等扮演着日益重要的角色。
其中，WiFi因其覆盖面广、布网方便和低成本等优势，已成为室内定位的主流技术之一。
然而，传统的WiFi室内定位方法在面对复杂多变的室内环境时，仍存在定位精度不高、稳定性差等问题。
因此，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN（加权k近邻）算法的WiFi室内定位方法，旨在提高定位精度和稳定性。
二、K-means聚类算法的改进K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，通过迭代优化将数据划分为K个聚类，使得每个聚类内部的样本具有较高的相似性。
在WiFi室内定位中，我们可以将WiFi信号强度作为数据特征，利用K-means算法对不同位置点的WiFi信号强度进行聚类。
然而，传统的K-means算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高、易陷入局部最优等问题。
因此，本文提出了一种改进的K-means算法。
该算法通过引入密度峰值检测技术，能够在迭代过程中自动识别并剔除噪声数据和异常值，从而提高聚类的准确性和稳定性。
此外，我们还采用了一种基于质心的初始化方法，以减少算法陷入局部最优的可能性。
三、WKNN算法的引入WKNN算法是一种基于距离度量的分类与回归方法，通过计算待测样本与已知样本之间的距离，并赋予不同的权重，以实现对未知样本的分类或预测。
在WiFi室内定位中，我们可以将WKNN算法应用于计算用户设备（UE）与各个接入点（AP）之间的距离，进而确定UE的位置。
相比传统的KNN算法，WKNN算法通过引入权重因子，能够更好地处理不同特征之间的差异性，提高定位精度。
此外，WKNN算法还可以通过调整权重的计算方式，灵活地适应不同的应用场景和需求。
四、基于改进K-means和WKNN的WiFi室内定位方法本文将改进的K-means聚类算法和WKNN算法相结合，提出了一种新的WiFi室内定位方法。
基于WIFI位置指纹算法室内定位技术研究
基于WIFI位置指纹算法室内定位技术研究基于WIFI位置指纹算法室内定位技术研究一、引言随着移动互联网的迅速发展，人们对室内定位技术的需求日益增长。
传统的GPS定位在室内环境下受限，无法满足需求。
因此，研究室内定位技术成为了一个重要的研究领域。
WIFI位置指纹算法是一种常用的室内定位技术，本文旨在对该算法进行研究和分析。
二、WIFI位置指纹算法原理WIFI位置指纹算法基于WIFI信号的强度来进行室内定位。
该算法通过构建室内热点图，收集不同位置的WIFI信号强度数据，并存储在位置指纹数据库中。
当需要进行室内定位时，利用当前位置处的WIFI信号强度与数据库中存储的位置指纹进行匹配，从而确定当前位置。
三、WIFI信号强度测量WIFI信号强度是WIFI位置指纹算法的核心数据。
在进行WIFI信号强度测量时，需要注意以下几点：1. 选择合适的WIFI设备：不同的WIFI设备可能对信号强度的测量有差异，因此应该选择适合室内定位的WIFI设备。
2. 室内环境对信号的影响：室内环境的墙壁、家具等物体会对WIFI信号造成遮挡和干扰，从而影响信号强度的测量。
因此，在进行信号强度测量时，应考虑并排除这些影响因素。
3. 采样间隔和数据量：在采集WIFI信号强度数据时，需要确定采样的间隔和采样的数据量。
间隔过长会导致信号强度的变化被忽略，间隔过短会增加数据量和复杂度。
四、位置指纹数据库构建位置指纹数据库是WIFI位置指纹算法的核心组成部分。
在构建位置指纹数据库时，需要进行以下步骤：1. 地图建模：首先需要在室内建立一个准确、精细的地图模型。
这可以通过一些工具如CAD软件、激光测距仪等来实现。
2. 采集数据集：在不同位置采集WIFI信号强度数据集，这些数据集包括当前位置的WIFI信号强度和对应的位置信息。
3. 数据处理和特征提取：对采集到的数据进行处理，去除异常值、离群点等，并进行特征提取。
特征提取是将原始数据转化为可供算法匹配的特征向量。
基于WiFi信号的室内定位算法研究
基于WiFi信号的室内定位算法研究近年来，随着科技的不断进步，无线网络技术也在不断地发展与完善。
其中，WiFi技术被广泛应用于室内网络连接，为人们的生活带来了很多便利。
除此之外，WiFi信号还可以用来实现室内定位，为人们的定位导航提供了更为精准的服务。
本文就基于WiFi信号的室内定位算法这一话题展开探讨，希望能为相关领域的研究者提供一些参考。
一、定位算法的基本原理WiFi室内定位技术是基于WiFi信号在空间中的传播规律和信号强度的变化关系，通过对WiFi信号进行采样、处理和分析，来确定用户在空间中的实际位置。
具体说来，就是通过手机等设备，接收多个WiFi基站（AP）发出的信号，根据信号的强度值（RSSI值）进行定位。
RSSI是接收信号强度指示，代表接收信号的功率，它与距离成反比，距离增加，RSSI值就越小。
目前，WiFi室内定位算法主要有三种类型：基于指纹的定位、基于模型的定位和基于混合方法的定位。
其中，基于指纹的定位和基于模型的定位应用最为广泛，本文分别对两种算法进行介绍和分析。
二、基于指纹的定位算法基于指纹的定位算法是一种常用的室内定位方法，其基本思路是事先在室内环境中选择若干个指纹点，并测量其与多个WiFi基站的信号强度值。
当需要定位时，测量接收信号强度值，并与保存的多个指纹点的信号强度值进行匹配，找出最相似的指纹点，进而确定用户的位置。
基于指纹的定位算法具有实现简单、定位精度高、适用性广等优点。
但是，算法效率较低，需要预先采集大量的指纹数据，并对数据进行处理和分析，因此增加了算法实现的成本和难度。
三、基于模型的定位算法基于模型的定位算法是另一种室内定位方法，其关键是建立WiFi信号强度-距离模型，以反推出用户的位置。
在模型中，WiFi信号强度与接收器与发射器的距离呈反比关系，并受到环境、传播特性等因素的影响。
因此，需要准确地测量和估计这些参量，才能实现定位。
基于模型的定位算法需要测量WiFi信号的传播特性，包括路径损耗指数、反射、绕射等，然后结合室内地图和WiFi信号基站的分布，使用数学模型计算用户位置。
基于WiFi信号的室内定位技术研究与实现
基于WiFi信号的室内定位技术研究与实现Wi-Fi信号是如何在室内定位中发挥作用的？室内定位技术是如何进行研究和实现的？本文将探讨基于Wi-Fi信号的室内定位技术的研究与实现，着重介绍基于Wi-Fi信号的定位算法和系统架构，以及相关挑战和应用前景。
在室内定位中，使用Wi-Fi信号进行定位的方法已经被广泛应用。
Wi-Fi信号通过无线基站和接入点（AP）在室内环境中传输，我们可以利用手机、智能手表等设备通过扫描Wi-Fi信号的强度和特征来确定其在室内的位置。
首先，基于Wi-Fi信号的定位算法是实现室内定位的关键。
通常，它可以分为两种主要类型：基于指纹和基于信号强度的方法。
基于指纹的方法通过在室内环境中收集一系列Wi-Fi信号强度的指纹图像，建立一个离线数据库。
当用户在室内移动时，设备会不断扫描周围的Wi-Fi信号，并将其与事先建立的指纹数据库进行匹配，以确定用户的位置。
这种方法精度高，但需要大量的离线数据收集和处理工作。
另一种方法是基于信号强度的方法，它不需要事先建立指纹数据库。
这种方法通过使用统计学和机器学习算法来估计Wi-Fi信号强度与距离之间的关系，并根据现有的强度测量值来预测用户的位置。
这种方法相对简单，但精度可能较低。
其次，基于Wi-Fi信号的室内定位系统还需要合适的硬件架构和软件支持。
硬件方面，我们需要安装一定数量的Wi-Fi接入点或增加现有的Wi-Fi基站。
这些接入点需要进行布置和校准，以确保信号覆盖范围和稳定性。
软件方面，我们需要开发定位算法和位置推断模型，并设计用户界面和数据管理系统。
这些软件支持将保证定位系统的可靠性和可用性。
然而，基于Wi-Fi信号的室内定位技术面临一些挑战。
首先，Wi-Fi信号在室内环境中可能受到多种干扰因素的影响，如墙体、障碍物和其他电子设备。
这些干扰因素可能导致信号强度的变化和不稳定性，进而影响定位精度。
其次，室内环境的复杂性和多样性也增加了定位算法和系统的复杂性。
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》范文
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，室内定位技术已成为当前研究的热点。
WiFi因其广泛的覆盖范围和易于部署的特点，在室内定位领域得到了广泛的应用。
然而，传统的WiFi定位方法往往受到信号衰减、多径效应等因素的影响，导致定位精度不高。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN （加权k近邻）算法的WiFi室内定位方法。
二、相关技术背景1. K-means聚类算法：K-means是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为K个不同的簇，以实现数据的聚类分析。
在WiFi室内定位中，K-means可用于对WiFi信号强度进行聚类分析，以提取出有用的位置信息。
2. WKNN算法：WKNN是一种基于近邻的分类与回归方法，通过计算待测样本与已知样本的相似度，找出K个最近邻样本，并对其进行加权处理，以实现对新样本的分类或回归。
在WiFi室内定位中，WKNN可用于根据WiFi信号强度和位置信息，估算出待测位置。
三、改进的K-means聚类算法针对传统K-means聚类算法在处理WiFi信号数据时可能存在的缺陷，本文提出了一种改进的K-means聚类算法。
该算法在初始化阶段采用智能化的初始聚类中心选择策略，以避免陷入局部最优解；在聚类过程中，引入了动态调整聚类数目的机制，以适应不同场景下的数据分布。
通过这些改进，提高了K-means聚类算法在WiFi室内定位中的适用性和准确性。
四、WKNN算法的优化与应用WKNN算法在WiFi室内定位中的应用主要分为两个步骤。
首先，利用改进的K-means聚类算法对WiFi信号强度进行聚类分析，提取出位置相关的特征信息。
然后，将这些特征信息与已知的位置标签一起，作为WKNN算法的输入，进行位置估算。
为了进一步提高WKNN算法的准确性，本文采用了加权策略，根据不同特征信息的重要性程度，给予不同的权重。
基于位置指纹的wifi室内定位算法研究与系统设计
摘要随着基于位置服务（Location Based Services，LBS）的不断发展，室内定位技术已成为一个热门研究领域。
由于WiFi技术具有传输速率快和基础设施完整等优点，基于WiFi的定位技术已成为主流的室内定位技术。
其中，基于位置指纹的WiFi室内定位技术是当前的研究热点之一。
首先，为提高传统K近邻定位算法（K-Nearest Neighbor，简称KNN）的定位精度和定位效率，本文提出了一种基于决策树（Decision Tree，简称DT）的快速KNN定位算法，并添加了属性划分准则优化和PEP（Pessimistic Error Pruning）剪枝，得到C-DKNN （Correct-Decision Treeof KNN）算法。
本文通过实验仿真对比了KNN和C-DKNN算法在测试集上的定位精度和定位效率。
实验结果表明，本文提出的C-DKNN算法相比KNN 算法定位精度提高14.39%，定位效率提高38.47%。
其次，为了解决C-DKNN算法存在的过拟合问题和进一步提高C-DKNN算法的定位精度，本文提出了一种基于随机森林（Random Forest，简称RF）的快速KNN定位算法，同时添加了投票权重优化和投票平局朴素贝叶斯优化，得到C-RKNN （Correct-Random Forest of KNN）算法。
本文在测试集上对C-RKNN，C-DKNN和KNN 算法定位效果进行了仿真对比。
实验结果表明，本文提出的C-RKNN算法相比KNN和C-DKNN算法定位精度分别提高24.35%和11.64%，定位效率相比KNN算法提高了16.15%。
最后，针对C-DKNN算法具有更高定位效率和C-RKNN算法具有更高定位精度的特点，本文设计了一套基于C-DKNN和C-RKNN的室内定位系统，该系统可实现根据用户不同定位需求进行定位算法自由切换的功能。
本文对该系统进行了功能测试和定位性能测试。
一种基于WiFi的改进型室内位置指纹定位方法
为 ：基 于 ＴＯＡ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａ１）的定 位 、基 于 ＴＤＯＡ （Ｔｉｍｅ Ｄｅｌａｙ ｏｆ Ａｒｒ ｉｖａ１）的定 位 、基 于 ＡＯＡ（Ａｎｇｌｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａ１）的定 位 、基 于 信 号 强 度 的定 位 。 由于 室 内 环 境 的复 杂性 以及 无 线接 人 点 （Ａｃｃｅｓｓ Ｐｏｉｎｔ，ＡＰ）性 能 的限制 ，ＴＯＡ，ＴＤＯＡ和 ＡＯＡ技 术 都 不适 用 于 室 内 定 位 ，因 此 ，基 于 接 收 信 号 强 度 （Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ，ＲＳＳＩ）的定 位 技 术 成 为 ＷｉＦｉ定 位 的主要 技术 。而基 于 ＲＳＳＩ的 ＷｉＦｉ定 位 又 分 为 三 角 定 位 法和指 纹 匹配法 ，本 文所用 到 的定位 方法 是基 于 ＲＳＳＩ的 ＷｉＦｉ指 纹 匹配定 位方 法 。
Ｓｈａｎｇｈｍ Ｍａｒｉｔｉｍｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１３０６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｅ ｐｒ ｉｏｒ ｉｎｖｅｎｔｉｏｎｓ，Ｗ ｉＦｉ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ’Ｓ ａｃｃｕｒａｃｙ ｃａｎｎｏｔ ｂｅ ｆｕｌｌｙ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ａｎｄ ｖａｒ ｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｉｎｄｏｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｔｈａｔ ｃａｎ ｂｅ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｉｎ—
Ａｎ Ｉｍ ｐｒｏｖｅｄ Ｉｎｄｏｏｒ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｍ ｅｔｈｏｄ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｗ ｉＦｉ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｎｇ
基于WiFi的一种改进的室内定位算法
Ａｎ Ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｉ ｎｄ ｏ ｏ ｒ Ｌｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｗｉ Ｆｉ ＭＡ Ｏ Ｙ ｏ ｎ ｇ — ｙ ｉ ， Ｙ ＡＮ Ｇ Ｑ ｉ ａ ｎ ｇ — ｑ ｉ ａ ｎ ｇ ， Ｘ Ｕ Ｐ ｉ ｎ ｇ 。
７ １ ０ ０ ６ １ ； ２ ． 西安 邮电大学 通信 与信息 工程 学院 ， 陕西 西安
摘要 ： 为解 决 室 内定位 中算 法定位 精度 不 高 、 误 差偏 大 的 问题 ， 在 原有 指 纹 匹配算 法的基 础上 ， 提 出了一
种 新 的信 号 能量加 权 改进接 收 信 号强度 的 方 法。通 过对 改进 后 的信号 能 量进行 均值 滤 波和 阈值 滤波 处
ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ， ｔ ｈｅ Ｗ ＫＮＮ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｉ ｓ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ， ａ ｎｄ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｉａ ｒ ｎ ｃ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｉ ｐ — ｒ ｏ ｃ ａ ｌ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｅｕ ｒ ｏ ｐ ｅ ａ ｎ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎｃ ｅ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｉｔ ｒ ｙ ． Ｃｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒｅ ｎ ｔ Ｗ ＫＮＮ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ— ｏ ｄ ｉ ｍｐｒ ｏ ｖ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｗｈ ｉ ｌ ｅ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ． Ｗｉ ｔ ｈ ｏ ｕ ｔ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｌｕｅ ｆ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ＡＰ ｃ ｏ ｍ－ ｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ — ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｂ ｖ ｉ ｏ ｕ ｓ ｌ ｙ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ： ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉｎ ｆ ｇ ｅ ｐｒ ｒ ｉ ｎ ｔ ； ＲＳ Ｓ ；ｖ ａ ｉａ ｒ ｎ ｃ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｉｎ ｒ ｇ ；ｒ ｅ ｃ ｉ ｐ ｒ ｏ ｃ ａ ｌ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｅｕ ｒ ｏ ｐ ｅ ａ ｎ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ； ｍｅ ａ ｎ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ； ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着物联网技术的发展和广泛应用，室内定位技术成为了近年来研究的热点。
WiFi指纹定位作为室内定位的一种重要方法，已经得到了广泛的应用和深入的研究。
然而，传统的WiFi指纹定位算法面临着许多挑战，如信号波动、多径效应以及环境变化等问题。
为了解决这些问题，本研究提出了一种基于图卷积神经网络（GCN）和时间卷积网络（TCN）的室内WiFi指纹定位算法。
二、相关工作在过去的研究中，许多学者提出了各种基于WiFi指纹的定位算法。
这些算法主要依赖于接收信号强度（RSSI）等指标进行定位。
然而，由于室内环境的复杂性和多变性，这些算法往往难以实现高精度的定位。
近年来，深度学习技术的发展为WiFi指纹定位提供了新的思路。
其中，GCN和TCN在处理图数据和时间序列数据方面具有显著的优势，因此被广泛应用于各种领域。
三、方法本研究提出的算法基于GCN-TCN结构，主要包括以下两个部分：1. 图卷积神经网络（GCN）部分：该部分主要用于处理WiFi 指纹数据。
我们将室内环境中的WiFi接入点（AP）看作图的节点，AP之间的信号传播关系看作图的边。
通过GCN对图数据进行卷积操作，可以提取出AP之间信号传播的复杂关系，从而提高定位精度。
2. 时间卷积网络（TCN）部分：该部分主要用于处理时间序列数据。
在定位过程中，我们收集用户在一段时间内的RSSI数据，形成一个时间序列。
通过TCN对时间序列数据进行卷积操作，可以提取出用户移动的轨迹信息，进一步提高定位精度。
四、实验与分析我们在实际环境中进行了大量的实验来验证我们的算法。
实验结果表明，我们的算法在室内环境下可以实现高精度的WiFi指纹定位。
具体来说，我们的算法在定位精度、稳定性和实时性等方面均有所提升。
与传统的WiFi指纹定位算法相比，我们的算法在面对信号波动、多径效应以及环境变化等问题时，表现出更强的鲁棒性。
具体分析如下：1. 定位精度：我们的算法通过GCN和TCN分别处理图数据和时间序列数据，可以更准确地提取出AP之间的信号传播关系和用户移动的轨迹信息，从而提高定位精度。
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
其中，基于WiFi指纹的定位技术因其准确性高、覆盖范围广等特点得到了广泛应用。
然而，传统的WiFi指纹定位算法在处理复杂室内环境时仍面临诸多挑战，如多径效应、信号衰减等问题。
近年来，图卷积神经网络（GCN）和门控时间卷积网络（TCN）的崛起为解决这些问题提供了新的思路。
本文将详细研究基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法，并探讨其优势与挑战。
二、背景知识2.1 WiFi指纹定位技术WiFi指纹定位技术是通过收集并存储特定位置的WiFi信号强度信息（RSSI）来构建指纹数据库。
当用户设备进行定位时，通过比对实时采集的RSSI与指纹数据库中的数据，实现定位。
2.2 GCN与TCNGCN（图卷积神经网络）是一种针对图数据的深度学习算法，可有效提取空间特征。
TCN（门控时间卷积网络）则是一种用于处理序列数据的深度学习算法，可有效提取时间特征。
将GCN 与TCN相结合，可以更好地处理具有时空特性的数据。
三、基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法3.1 算法原理本算法首先利用GCN提取WiFi信号的空间特征，包括不同位置、不同设备的信号强度分布等。
然后，通过TCN处理这些空间特征的时间序列数据，从而更准确地预测用户位置。
具体而言，本算法通过构建WiFi信号的时空图，利用GCN-TCN网络对图中的节点进行特征提取和预测。
3.2 算法流程（1）构建WiFi指纹数据库：在室内环境中收集并存储不同位置的WiFi信号强度信息（RSSI），构建指纹数据库。
（2）构建时空图：根据WiFi信号的时空特性，构建包含空间节点和时间节点的图结构。
（3）GCN特征提取：利用GCN对时空图中的空间节点进行特征提取，获取不同位置、不同设备的信号强度分布等特征。
（4）TCN时间序列处理：利用TCN对GCN提取的空间特征进行时间序列处理，提取时间特征。
物联网中基于WiFi信号的室内定位算法研究
物联网中基于WiFi信号的室内定位算法研究随着智能设备的普及和使用场景的增多，室内定位技术越来越受到关注。
室内定位需求不仅是商业化应用，也是大型公共设施的必备技术。
目前，大多数室内定位方案都是基于WiFi信号进行的。
在开发、测试和运行物联网场景时，室内定位技术的应用已成为越来越重要的因素。
许多智能家居和智能办公室等场景下，室内定位技术已经成为了实现设备自动化操作的基础。
在物联网领域，基于WiFi信号的室内定位算法主要应用于移动设备或微型定位节点定位。
其基本原理是通过手机的WiFi信号与附近WLAN AP之间的信号质量关联，确定设备的位置。
目前，基于WiFi信号的室内定位算法主要有以下几种：1. 基于指纹定位的算法指纹定位的基本思路是将不同位置处采集到的WiFi信号进行扫描，生成无线指纹地图。
当需要定位时，采用接收信号强度指纹匹配的方式，通过计算信号强度等参数，匹配离线存储的指纹地图来确定当前设备的位置。
该算法通常需要事先在需要测量的室内环境里进行大量数据采集，并将其存入数据库中。
而在设备需要进行室内定位时，会向数据库发出请求，将附近的WiFi AP形成的指纹信息与数据库中的指纹地图进行匹配，从而得到设备当前的位置信息。
该算法常用于场景变化稳定的室内场景中，但需要定期维护数据库、对指纹地图进行更新。
2. 基于信标定位的算法信标定位是一种比较简单、实用的基于WiFi信号的室内定位算法，主要应用于小范围、高精度的室内定位场景。
该算法通过在室内随机放置若干个固定的、已知位置的Beacon或者AP，移动设备通过扫描信标的WiFi信号进行位置信息的计算。
在这种算法中，需要设定好Beacon或AP经纬度信息，并将其分布在室内。
当移动设备处于WiFi信号范围内时，可以通过WiFi信号的强度等信息识别出beacon/AP的编号，并根据信标的位置信息计算出当前设备的位置。
该算法主要用于较小范围室内场景定位中，准确度较高，但需要事先架设好固定信标/AP才能实现。
《2024年基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》范文
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，室内定位技术已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
WiFi因其广泛覆盖和易于部署的特点，成为室内定位的主要手段之一。
然而，传统的WiFi定位方法往往面临定位精度不高、计算复杂度大等问题。
因此，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN（加权K最近邻）算法的WiFi室内定位方法，旨在提高定位精度并降低计算复杂度。
二、K-means聚类算法及其改进K-means聚类算法是一种广泛使用的无监督学习方法，它能够将数据集划分为K个聚类，每个聚类中的数据点具有相似的特征。
在WiFi室内定位中，我们可以利用K-means算法对WiFi信号强度进行聚类，从而获取室内环境的空间分布信息。
然而，传统的K-means算法在处理大规模数据集时，计算复杂度较高。
因此，本文提出了一种改进的K-means算法。
该算法通过引入智能初始化方法和优化距离度量方式，提高了算法的效率和准确性。
在初始化阶段，我们采用基于密度的采样方法，以减少初始聚类中心选择的随机性；在距离度量方面，我们采用加权欧氏距离，以更好地反映不同维度数据的重要性。
三、WKNN算法WKNN算法是一种基于距离度量的分类与回归方法，它通过计算测试样本与训练集中每个样本的距离，选择最近的K个邻居，然后根据这些邻居的信息进行分类或回归。
在WiFi室内定位中，我们可以将WKNN算法应用于基于K-means聚类的WiFi信号强度数据，以提高定位精度。
四、基于改进K-means和WKNN的WiFi室内定位方法本文提出的基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法，主要包括以下步骤：1. 数据预处理：收集室内环境的WiFi信号强度数据，并进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
2. K-means聚类：采用改进的K-means算法对预处理后的数据进行聚类，获取室内环境的空间分布信息。
《2024年基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，室内定位技术已成为众多领域的重要应用之一。
其中，基于WiFi指纹的室内定位技术因其准确性高、成本低廉等优点而备受关注。
然而，传统的WiFi指纹定位算法在面对复杂室内环境时，往往存在定位精度不高、鲁棒性不强等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于图卷积神经网络（GCN）和门控时间卷积网络（TCN）的室内WiFi指纹定位算法。
二、相关技术背景2.1 WiFi指纹定位技术WiFi指纹定位技术是通过收集室内环境中多个AP（Access Point）的信号强度信息，构建指纹数据库，然后通过匹配测试点的指纹信息与数据库中的信息，实现定位。
2.2 GCN和TCN简介GCN是一种用于处理图数据的神经网络，可以有效地提取图数据中的特征信息。
TCN则是一种用于处理序列数据的神经网络，可以捕获时间序列数据中的依赖关系。
将GCN和TCN结合起来，可以更好地处理具有时空特性的室内WiFi指纹数据。
三、算法设计3.1 数据预处理首先，对收集到的WiFi指纹数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换等操作，以便后续的算法处理。
3.2 构建图模型将室内环境构建为一个图模型，其中节点表示AP，边表示AP之间的信号传播关系。
通过GCN对图模型进行特征提取，得到每个节点的特征向量。
3.3 TCN处理时间序列数据将每个节点的特征向量与其时间序列数据一起输入到TCN中，捕获时间序列数据中的依赖关系，进一步提取特征信息。
3.4 定位算法实现通过比较测试点的指纹信息与数据库中的信息，计算测试点与各个节点的相似度，从而实现定位。
四、实验与分析4.1 实验环境与数据集实验采用公开的室内WiFi指纹数据集，并在不同的室内环境下进行实验。
实验环境包括不同的楼层、房间、家具等。
4.2 实验结果与分析通过与传统的WiFi指纹定位算法进行对比，本文提出的算法在定位精度、鲁棒性等方面均有明显优势。
基于改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法
基于改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法丁雪芳;王琪【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)006【摘要】针对室内复杂环境下无线信号不稳定、传统支持向量机定位算法计算复杂度高等难题，为了提高室内的定位精度，提出一种改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法。
采用核主成分分析对特征进行降维处理，提取有用信息、降低计算量，采用支持向量机构建定位特征与物理位置的非线性映射模型，并采用粒子群算法对模型参数进行优化，进行了仿真实验。
结果表明，该算法提高了室内定位精度和效率。
%Wi-Fi signal is unstable in complex indoor environment and localization precision of support vector machine is very low. In order to improve the localization precision of indoor nodes, a novel indoor localization algorithm is proposed based on improved support vector machine. The kernel principal component analysis is used to extract useful information and obtain the features which reduce the computing complexity, and then support vector machine is used to construct non-linear mapping localization model between features and physical location, in which parameters are optimized by particle swarm optimization algorithm. The simulation experiments are used to test the performance. The results show that the pro-posed algorithm has improved localization precision and efficiency for indoor localization.【总页数】4页(P90-93)【作者】丁雪芳;王琪【作者单位】西安科技大学高新学院，西安 710000;西安科技大学高新学院，西安 710000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Wi-Fi指纹的改进型室内定位算法研究 [J], 秦国威;孙新柱;陈孟元2.基于Wi-Fi指纹的改进型室内定位算法研究 [J], 秦国威;孙新柱;陈孟元;3.基于K_means和加权混合回归的Wi-Fi室内定位算法 [J], 张娴;刘胜美4.基于贝叶斯概率优化的Wi-Fi室内定位算法 [J], 杨如民;陈敏;余成波5.一种改进的Wi-Fi位置指纹室内定位算法 [J], 蒋盼盼;林琼;谢林蓉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究及优化的开题报告
基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究及优化的开题报告一、选题背景室内定位技术是指在建筑物内部使用各种技术手段实现定位的技术，包括基于WiFi、蓝牙、声学信号、红外线等技术。
其中，基于WiFi的室内定位技术因其广泛应用及成本低廉等特点，被商业化和学术界广泛使用。
目前，室内定位技术在室内导航、智能家居、消防报警、公共安全等领域都有着广泛的应用。
然而，较高的误差率和较低的定位准确度是制约该技术进一步发展的关键问题。
因此，如何提高室内定位的准确性和可靠性，成为当前研究的重点之一。
二、研究内容本次研究将以基于WiFi位置指纹的室内定位技术为研究对象，以提高室内定位的准确度和可靠性为研究目标，主要研究内容如下：1. 室内定位原理及相关算法研究：研究基于WiFi位置指纹的室内定位的原理，分析定位中的误差来源，探究现有算法的不足之处。
2. 室内WiFi信号采集及位置指纹建立：通过WiFi信号采集器采集建筑物内的WiFi信号，建立位置指纹数据库，并对其进行离线处理和优化。
3. 室内定位算法优化：针对现有算法的不足之处，提出优化方案，尝试采用机器学习等方法对定位算法进行优化，以提高定位准确度和可靠性。
4. 室内定位系统实现：在已有的室内定位系统框架上，实现基于WiFi位置指纹的定位模块，并进行实验验证和性能评估。
三、研究意义本次研究旨在通过对基于WiFi位置指纹的室内定位技术的研究和优化，提高室内定位的准确性和可靠性，为室内导航、智能家居、消防报警、公共安全等领域的应用提供支持，有着重要的研究意义和实用价值。
四、研究方法本次研究采用实验研究、数学分析和计算机仿真等方法，结合机器学习等技术，对基于WiFi位置指纹的室内定位技术进行研究和优化。
五、进度安排第一年：对室内定位原理及相关算法进行深入研究，并建立位置指纹数据库；第二年：提出定位算法的优化方案，采用机器学习等技术对算法进行优化；第三年：在已有的室内定位系统框架上，实现基于WiFi位置指纹的定位模块，并进行实验验证和性能评估。
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Ａｂｓｔｒａｃｔ ＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｏｎＷｉＦｉｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｓａｈｏｔｆｉｅｌｄｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｉｎｄｏｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｔｈｏｍｅ ａｎｄａｂｒｏａｄ．ＩｎｔｅｒｍｓｏｆｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｔｈｅＲＳＳｖａｌｕｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｒｅａｌｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｉｎｄｏｏｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＷＫＮＮｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｗｅｉｇｈｔｅｄｃｅｎｔｒａｌｍｏｍｅｎｔ．Ｉｎｔｈｅｏｆｆｌｉｎｅｐｈａｓｅ，ｗｅ ｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｍｅａｎａｎｄｔｈｅｓｅｃｏｎｄｏｒｄｅｒｃｅｎｔｒａｌｍｏｍｅｎｔｏｆｔｈｅＲＳＳａｓａｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｄａｔａｂａｓｅ，ｉｎｏｎｌｉｎｅｐｈａｓｅ，ｗｅａｄｄｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄｍｏｍｅｎｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＲＳＳｖａｌｕｅｓｔｏｔｈｅＥｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｅｔｔｈｅｎｅａｒｅｓｔＫｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｉｎｔｓｗｈｉｃｈａｒｅｃｌｏｓｅｔｏｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｐｏｉｎｔ，ａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｔｏｂｅｐｏｓｉｔｉｏｎｅｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｉｌｌｍａｋｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｅｒｒｏｒｓｈｏｗ ｏｂｖｉｏｕｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ，ａｎｄｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄＷＫＮＮａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｎｄｏｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ．
ＩＭＰＲＯＶＥＤ ＷＩＦＩＩＮＤＯＯＲ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＣＥＮＴＲＡＬＭＯＭＥＮＴ
ＹｕＹａｎｇ ＣｈｅｎＧｕａｎｇ ＳｈａｎＺｈｉｙｏｎｇ ＣｈｅｎＹａｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤｏｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）
第 ３５卷第 ２期 ２０１８年 ２月
计算机应用与软件 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ３５ Ｎｏ．２ Ｆｅｂ．２０１８
基于中心矩改进的 ＷｉＦｉ室内定位算法
于 洋 陈 光 单志勇 陈 艳
（东华大学信息科学与技术学院 上海 ２０１６２０）
摘 要 基于 ＷｉＦｉ指纹的定位技术是国内外室内定位领域研究的热门课题。针对室内环境的实变性而造成 ＲＳＳ值波动带来的影响，提出一种基于中心矩加权改进的 ＷＫＮＮ匹配算法。离线阶段中，提取 ＲＳＳ的均值和二 阶矩作为指纹存入数据库。在线阶段定位时，将 ＲＳＳ值的二阶矩特征加入到欧式距离中进行计算，以得到离定位 点最近的 Ｋ个参考点，从而计算出待定位点的位置。实验结果表明：不同的匹配算法的选择会使定位误差呈现出 明显的差异性，所提出改进的 ＷＫＮＮ算法能够有效地提高室内定位精度。 关键词 ＷｉＦｉ指纹 室内定位 中心矩 ＷＫＮＮ 定位精度 中图分类号 ＴＰ３ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１８．０２．０２４
在这些定位技术中，基于 ＷｉＦｉ的室内定位技术由
于 ＷｉＦｉ网络的广泛普及和通信能力强优点，已经成为
收稿日期：２０１７－０３－２４。国家自然科学基金项目（６１６７１００６）。于洋，硕士生，主研领域：无线室内定位。陈光，教授。单志勇， 副教授。陈艳，硕士生。
第 ２期
于洋等：基于中心矩改进的 ＷｉＦｉ室内定位算法
针对室内环境下接受信号强度 ＲＳＳ值波动较大问 题，本文根据参考点 ＲＰ（ＲｅｆｅｒｅｎｃｅＰｏｉｎｔ）信号强度分布 的中心矩特征值，设计了一种改进的 ＷＫＮＮ定位算法。
１ 定位系统
基于 ＷｉＦｉ指纹的定位系统如图 １所示。它包括 离线阶段和在线匹阶段两部分。其中，离线阶段负责 采集参考点上信号强度的均值和二阶矩以建立指纹数 据库；在线阶段将当前采集的数据，采用匹配算法来与 数据库中的数据进行匹配，找出最相似的参考点坐标 作为定位点位置的估算值。
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＷｉＦｉｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｉｎｄｏｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｃｅｎｔｒａｌｍｏｍｅｎｔ ＷＫＮＮ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ
０ 引 言
目前，影响最大、定位覆盖最广的定位系统是美国 的全球卫星定位系统 ＧＰＳ［１］，它以全方位、全天候、高 精度、高效率作为其独特优点。但是，在室内如商场、 医院、博物馆及地下停车场等公共场所，由于 ＧＰＳ卫 星发射的无线电信号无法穿透建筑物墙壁，以致于使 用全球卫星定位系统来进行精确的室内定位存在着很 大的局限性。
针对 ＧＰＳ在室内定位中存在的问题，各种室内定
位技术如 ＲＦＩＤ［２］定位技术、红外线［３］定位技术、Ｚｉｇ Ｂｅｅ［４］定位技术、超声波［５］定位技术、ＷｉＦｉ［６－７］定位术、 蓝牙［８］定位 技 术、地 磁［９］定 位 技 术 应 运 而 生，并 已 经 成功地应用于民用和商业领域中。其中，比较典型的 有微软研究院的 ＲＡＤＡＲ［６］定位系统，美国马里兰大学 的 Ｈｏｒｕｓ［７］定位系统，加利福亚大学的 Ｎｉｂｂｌｅ［１０］定位 系统，麻省理工学院的 Ｃｒｉｃｋｅｔ［１１］定位系统，北京航空 航天 大 学 的 Ｗｅｙｅｓ［１２］定 位 系 统，以 及 清 华 大 学 的 ＷＩＬＬ［１３］定位系统等。
１３１
目前主流、也 是 未 来 最 具 发 展 潜 力 的 室 内 定 位 技 术。 ＷｉＦｉ定位技术的独特优势在于 ＷｉＦｉ芯片已经在各类 用户智能终端，诸如智能手机、平板电脑中得到广泛普 及，并且随着 “无 线 城 市 ”的 发 展，国 内 各 大 城 市 的 运 营商在众多公共场所均已安装了大量的 ＷｉＦｉ热点，通 过利用现有的这些 ＷｉＦｉ设施，能够显著降低建设与长 期维护成本 。 ［１４］