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wifi定位原理介绍及优劣势说明

文章来源:http://www.changjiangps.com 发布时间:2020-04-28 浏览次数:41

如果你的智能手机连接上了某个Wi-Fi热点,那么就可以调用数据库中附近所有热点的地理位置信息,而服务器会参考每个热点的信号强弱计算出设备的大致地理位置。

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一、wif定位的原理

1.每一个无线AP都有一个MAC地址,并且一 般来说无线AP在一段时间内是不会移动

的。

2.设备在开启Wi-Fi的情况下,即可扫描并收集周围的AP信号,无论是否加密,是否已连接,甚至

信号强度不足以显示在无线信号列表中都可以获取到AP广播出来的MAC地址。

3.设备将这些能够标示AP的数据发送到位置服务器,服务器检索出每一个AP的地理位 置,并结合

每个信号的强弱程度,计算出设备的地理位置并返回到用户设备。

4.位置服务商要不断更新、补充自己的数据库,以保证数据的准确性,毕竟无线AP不像基站塔那

样基本不会移动。

现在的wifi定位方法基本_上可以分为两大类

1.基于RSSI

在智能手机上,可以通过系统SDK获取到周围各个AP (Access Point)发送的信号强度RSSI

及AP地址,利用RSSI来定位目前看来是最可行的方法,因此下面着重介绍,基于RSSI定位主要

有两个算法:三角定位算法,指纹算法。

三角定位:

如果我们已经知道了这些AP的位置,我们可以利用信号衰减模型估算出移动设备距离各个AP

的距离,然后根据智能机到周围AP距离画圆,交点就是该设备的位置。很容易发现,三角定

位算法需要我们提前知道AP的位置,因此对于环境变化较快的场合不适合使用。

1.指纹算法

指纹算法类似于机器学习算法,分为两个阶段:

离线训练阶段

将需要室内定位区域划分网格,建立采样点(间距1 ~2m)

使用wifi接受设备逐个采样点采样,记录该点位置、所获取的RSSI及 AP地址。

对采样数据进行处理(滤波、均值等)

在线定位阶段

用户持移动设备在定位区域移动,实时获取当前RSSI及AP地址, 将该信息上传到服务器进行

匹配(匹配算法有NN、KNN、 神经网络等)得到估算位置 。

匹配算法有NN、KNN、 神经网络等。

比较:

指纹算法相比较三角定位算法精度更高。

三角定位算法需要提前知道所有AP的位置

指纹算法需要提前绘制一幅信号Map。

2.不基于RSSI

TOA (time ofarrival)

TDOA (time difference of arrival)

AOA (angle of arrival)

但是这些值的获取需要特殊的wifi模块,在智能机上无法获取,因此这类方法无法使用。

wifi定位的优缺点

优点:①定位精度较高, wifi密集人流多的地方相当精确;②速度快;③周围的wifi即使连接

不上也能定位。

缺点:①wifi依赖! 没有打开wifi就不能定位;②必须处于联网状态;③密集部署;④需要打

眼走线,部分环境施工较为困难。


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