RSSI在室内定位中的测量特性及应用研究

时间：2023-03-02 20:00:06 来源：千叶帆本文已影响人

薛卫星

深圳大学土木与交通工程学院，广东深圳 518060

论文对RSSI在室内定位中的测量特性进行了持续性的研究。首先将单个AP的RSSI当作一把测量“尺子”，对其测量特性进行研究，发现RSSI尺子的不均匀空间分辨率；
将RSSI信号图(Radio Map)和DEM进行类比分析，借鉴数字高程模型中的地貌特征点和地性线，引入RSSI信号特征点和信号特征线的概念，并运用到RSSI信号图的重构算法中。然后，根据RSSI的测量特性提出相应的室内定位算法，包括一种基于RSSI空间分辨率的滤波算法，一种基于虚拟AP坐标位置的指纹点聚类算法，一种基于RSSI不均匀空间分辨率的物理距离加权定位算法以及一种基于室内地图和运动地标辅助的Wi-Fi RSSI方向优化算法。最后，对以上算法进行优化组合，给出一套以室内地图和运动地标辅助的Wi-Fi RSSI室内融合定位方案，主要内容如下：

(1) 提出了一种基于RSSI空间分辨率的滤波算法。根据RSSI测量尺子的空间分布率特性，采用较大RSSI观测值来提高RSSI数据的空间分辨率，从而提高定位结果的精度。同时算法也借鉴了GNSS数据处理中应对多路径效应采取的措施：最大限度地舍弃因受到环境干扰而导致质量不佳的虚弱的RSSI数据。

(2) 提出了一种基于虚拟AP坐标位置的指纹点聚类算法。借鉴光经过反射、折射和衍射形成虚拟光源的现象，同样Wi-Fi信号经过反射、折射和衍射后，也会形成虚拟Wi-Fi源。再结合RSSI信号图中RSSI信号特征和信号特征线的概念，按照局部小区域的Wi-Fi信号传播机理，以虚拟Wi-Fi源的坐标位置为依据构建信号图，从而完成对离线指纹点的聚类和分割。

(3) 提出了一种基于RSSI不均匀空间分辨率的物理距离加权定位算法。根据Wi-Fi RSSI测量尺子的不均匀的空间分辨率特性，直接使用RSSI的欧氏距离、马氏距离以及其他基于RSSI信号空间的距离加权，会造成非线性的定位误差。算法借鉴水准测量精度定权指标，测距误差与实际物理距离的倒数大致呈线性比例关系，将RSSI信号距离转化成实际物理距离后再进行定权计算。

(4) 提出了一种基于室内地图和运动地标辅助的Wi-Fi RSSI方向优化算法。借鉴室外地图在室外定位导航中的广泛使用，可知地图是定位导航服务的必要前提条件。同时，根据智能手机自带的惯性传感器数据信息，可以获取用户发生转向行为的运动地标。因此，对于以室内走廊为代表的具有线性约束的室内区域，根据用户行走方向数据和室内地图，对其运动轨迹进行方向约束和修正。

(5) 对基于RSSI空间分辨率的滤波算法、虚拟AP位置、几何距离加权和行人转向探测等算法进行优化组合，给出一套以室内地图和运动地标辅助的Wi-Fi RSSI室内融合定位方案。首先，采用基于RSSI空间分辨率的观测值滤波算法对所有的RSSI观测值进行数据预处理。然后，进行室内区域的识别和分割，分为室内走廊和室内房间两大类，分别采用以下两种定位策略：①针对室内走廊等具有线性约束的室内区域，采用基于转角探测的定向优化算法和基于RSSI几何距离加权的定位算法相结合的方法；
②针对室内房间等无线性约束的室内区域，采用基于AP虚拟坐标的指纹点聚类算法和基于RSSI几何距离加权的定位算法相结合的方法。

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