基于位置指紋算法的Android平臺WiFi定位系統

　　對無(wú)線(xiàn)信號的平滑提出如下改進(jìn)方案：

　?、倜扛? S采集一次所有的信號組，假設其中一組的信號強度值是level，再連續間隔采集二次;

　?、谌绻B續采集三次的信號強度值均介于[1evel - 1，level+1]時(shí)，將該數據插入數據庫，否則舍去前面的所有信號值，重新返回步驟①;

　?、蹖⒉襟E②獲取的多組無(wú)線(xiàn)信號強度值再求均值，存入離線(xiàn)數據庫。

　　利用改進(jìn)的方案將圖5平滑處理后，改進(jìn)前的信號強度值RSS=1.597 1，而改進(jìn)后的RSSI=-46.I47 1，可見(jiàn)本方案能夠去除一定的抖動(dòng)信號，得到較為理想的離線(xiàn)數據庫。該方法不僅用于離線(xiàn)數據采樣階段，而且應用于在線(xiàn)定位階段實(shí)時(shí)采集當前無(wú)線(xiàn)信號強度，可避免單次采集的不確定性。

　　針對設備差異對無(wú)線(xiàn)信號的影響，首先在同一位置用華為兩款不同型號手機對WiFi信號采集300次，無(wú)線(xiàn)信號分布情況如圖6所示。C8812型號手機采集信號強度保持在一65～66 dB，P6型號手機信號強度保持在一45dB，不同型號手機可能造成的誤差達2O dB，若按此進(jìn)行定位將產(chǎn)生較大定位誤差，因此本文將在實(shí)時(shí)定位之前加上無(wú)線(xiàn)信號校正階段，能有效提高定位精度。

　　圖6不同手機無(wú)線(xiàn)信號分布圖

　　為解決設備差異對WiFi定位造成的影響，Ekahau提出一種自動(dòng)校正的方法。它是通過(guò)分析跟蹤設備在一些易于檢測的區域時(shí)的信號變化，自動(dòng)學(xué)習跟蹤建立相應的映射關(guān)系，該方法的缺點(diǎn)是設備不易進(jìn)入易檢測區，系統很難獲得充足的數據建立映射關(guān)系。Haeberlen的研究顯示，校正設備與測試設備之間的信號強度之間存在某種線(xiàn)性關(guān)系。本文經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗，統計獲得數據并通過(guò)函數擬合的方法，推導出校正設備及測試設備的關(guān)系，可以看作y=ax+b的線(xiàn)性關(guān)系，參數a、b將由實(shí)際的數據獲得。

　　4實(shí)驗結果與分析

　　實(shí)驗區域為10 m×16 m，每隔1.5 m設定為一個(gè)采樣點(diǎn)，AP分布在該區域的四周如圖7黑色圓點(diǎn)位置，每個(gè)采樣點(diǎn)分別采集200次經(jīng)過(guò)平滑處理后存入離線(xiàn)數據庫。為比較定位結果的精確性，選定如下5個(gè)點(diǎn)為測試點(diǎn)：A位于出口處附近，B位于區域的中心位置，C、D、E點(diǎn)位于區域的邊界處。

　　圖7采樣分布圖

　　改進(jìn)前和改進(jìn)后分別進(jìn)行4O次測試，實(shí)驗結果分析如表1所列。應用改進(jìn)后的算法各測試點(diǎn)的平均誤差均有所下降，A點(diǎn)位于出口處，可能會(huì )受其他因素影響，定位效果不明顯;B、D點(diǎn)，受外界影響較小，定位效果較好，定位精度提高2 m左右。