崔　斌，趙西安

(北京建筑大學(xué)測繪與城市空間信息學(xué)院，北京 100044)

A Hybrid Indoor Positioning Method Based on Propagation Model

and Location Fingerprint

CUI Bin，ZHAO Xi’an

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一種基于傳播模型和位置指紋的混合室內(nèi)定位方法

崔斌，趙西安

(北京建筑大學(xué)測繪與城市空間信息學(xué)院，北京 100044)

A Hybrid Indoor Positioning Method Based on Propagation Model

and Location Fingerprint

CUI Bin，ZHAO Xi’an

摘要：提出了一種結(jié)合傳播模型的位置指紋室內(nèi)定位方法。首先利用無線信號(hào)傳播模型公式建立定位環(huán)境中已測定位置坐標(biāo)的參考點(diǎn)距離各AP的理論距離的指紋數(shù)據(jù)庫；然后再根據(jù)傳播模型公式確定待定點(diǎn)到AP的理論距離；最后通過匹配待定點(diǎn)和匹配度最大的3個(gè)參考點(diǎn)之間的歐氏距離的倒數(shù)作為計(jì)算待定點(diǎn)坐標(biāo)的權(quán)值，計(jì)算待定點(diǎn)坐標(biāo)。試驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于傳統(tǒng)的單獨(dú)使用傳播模型法或位置指紋法，本方法通過對(duì)兩種方法結(jié)合進(jìn)行室內(nèi)定位，取得了更高的精度。

關(guān)鍵詞：信號(hào)強(qiáng)度；傳播模型法；位置指紋法；室內(nèi)定位

一、引言

如今GPS已經(jīng)被廣大民眾所認(rèn)可與接受，廣泛地應(yīng)用于各種移動(dòng)終端的許多軟件上，例如手機(jī)端帶有LBS功能的相關(guān)軟件等。盡管其在精度與定位的實(shí)時(shí)性方面已經(jīng)有了很大的提高，但隨著高層建筑物的不斷增多，GPS的定位缺點(diǎn)也逐漸顯現(xiàn)出來，即在建筑物內(nèi)和信號(hào)遮擋嚴(yán)重的地方，定位精度較差甚至無法進(jìn)行定位。據(jù)經(jīng)驗(yàn)顯示，用戶在室內(nèi)的時(shí)間遠(yuǎn)多于室外。而室內(nèi)是GPS信號(hào)無法到達(dá)的地方。針對(duì)室內(nèi)定位這一問題，國內(nèi)外都進(jìn)行了大量的研究，也有了一些初步成型的室內(nèi)定位系統(tǒng)。微軟Radar系統(tǒng)采取記錄采樣點(diǎn)4個(gè)方向的RSS取均值作為采樣點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度值建立指紋數(shù)據(jù)庫，采用K鄰近算法選取與實(shí)時(shí)信號(hào)強(qiáng)度最匹配的基準(zhǔn)位置與方向。MIT的Cricket系統(tǒng)根據(jù)TDOA原理估計(jì)出自身到各個(gè)已知位置的Beacon點(diǎn)的距離完成對(duì)自身位置的估計(jì)。香港科技大學(xué)的LANDMARC系統(tǒng)采用RFID技術(shù)思想，用活性參考標(biāo)簽來代替大量的采樣點(diǎn)測量參考數(shù)據(jù)[1]。

本文根據(jù)現(xiàn)有的利用RSS的位置指紋原理，再結(jié)合傳播模型法中RSS與距離之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了一種利用待定點(diǎn)與AP之間的距離作為指紋信息的方法，并以北京建筑大學(xué)科研樓一層測繪實(shí)驗(yàn)室部分為試驗(yàn)區(qū)域，對(duì)其精度進(jìn)行了分析與評(píng)價(jià)，取得了一定的效果。

二、室內(nèi)定位

室內(nèi)定位技術(shù)是指在室內(nèi)環(huán)境下確定某一時(shí)刻接收終端在某種參考坐標(biāo)系中的位置。在室內(nèi)環(huán)境中大多采用的是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)待測點(diǎn)的位置坐標(biāo)信息，在典型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，AP相當(dāng)于通信網(wǎng)絡(luò)中的基站，通過測定信號(hào)的強(qiáng)度與到達(dá)時(shí)間或到達(dá)的角度，根據(jù)相關(guān)的定位算法結(jié)合AP的位置坐標(biāo)信息或建立的信號(hào)指紋信息圖來確定待測點(diǎn)的位置坐標(biāo)信息。

1. 室內(nèi)定位技術(shù)

根據(jù)定位技術(shù)來分類，應(yīng)用于室內(nèi)定位中的技術(shù)目前主要有7種：①紅外線技術(shù)；②超聲波技術(shù)[2]；③射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)；④藍(lán)牙技術(shù)；⑤超寬帶室內(nèi)定位技術(shù)；⑥ZigBee技術(shù)；⑦WiFi室內(nèi)定位技術(shù)。

2. 室內(nèi)定位原理

無論基于何種室內(nèi)定位技術(shù)，其原理大概分為4個(gè)類型。

(1) 到達(dá)時(shí)間定位(TOA)

TOA為電波到達(dá)時(shí)間的定位技術(shù)。只要可以精確測定待定點(diǎn)到信號(hào)發(fā)出點(diǎn)的信號(hào)傳播時(shí)間就可以確定出兩點(diǎn)之間的距離，當(dāng)有3個(gè)信號(hào)發(fā)出點(diǎn)時(shí)，便可以根據(jù)理論上3個(gè)圓交于一點(diǎn)的公式解算出待定點(diǎn)的位置信息。但時(shí)間精確測定的不易造成了較大的精度誤差。原理如圖1所示。

圖1

(2) 到達(dá)時(shí)間差定位(TDOA)

TDOA為電波到達(dá)時(shí)間差定位技術(shù)。通過測定不同AP發(fā)出的信號(hào)到達(dá)待定點(diǎn)的時(shí)間差乘以電波在空間中的傳播速度來確定空間中的點(diǎn)到兩AP的固定距離值(此時(shí)的兩個(gè)AP點(diǎn)相當(dāng)于雙曲線的兩個(gè)焦點(diǎn))，當(dāng)理論上存在3個(gè)AP時(shí)，即可以由3條雙曲線交于一點(diǎn)，此點(diǎn)即為待定點(diǎn)的位置。原理如圖2所示。

圖2

(3) 到達(dá)角度定位(AOA)

AOA為到達(dá)角度定位技術(shù)。通過測定兩個(gè)AP發(fā)出的信號(hào)到達(dá)待定點(diǎn)的角度來確定待定點(diǎn)位置的方法。但此種方法對(duì)接收端的天線陣列及精度要求都比較高，對(duì)普遍的定位終端不具備一般的可行性。原理如圖3所示。

圖3

(4) 到達(dá)信號(hào)強(qiáng)度定位(RSSI)

RSSI為到達(dá)信號(hào)強(qiáng)度定位方法。主要有傳播模型法與位置指紋法，下面將進(jìn)行詳述[3-5]。

三、算法分析

1. 傳播模型法

無線信號(hào)在傳播過程中一定會(huì)有衰減，當(dāng)AP與待定點(diǎn)位置距離較近時(shí)，信號(hào)的強(qiáng)度會(huì)比較強(qiáng)。但是隨著傳播距離的增加，尤其是在有障礙物阻擋的情況下，衰減的效果會(huì)更加明顯，此時(shí)可以采用基于傳播模型的方法根據(jù)在室內(nèi)環(huán)境下信號(hào)衰減與距離的信號(hào)傳播距離模型公式，確定待定點(diǎn)到AP的距離，若存在3個(gè)以上的已知位置的AP點(diǎn)，就可以根據(jù)三角定位法解算出待定點(diǎn)的位置信息。

Rd=A-10·n·lgd

(1)

式中，Rd為距AP為d時(shí)的接收信號(hào)強(qiáng)度；A為距離發(fā)射器為1 m時(shí)的接收信號(hào)強(qiáng)度；n為路徑損耗指數(shù)；d為距AP的距離。

2. 位置指紋法

位置指紋法是通過預(yù)先測定好布置在室內(nèi)的各個(gè)參考點(diǎn)可以接收到的AP無線信號(hào)的強(qiáng)度信息，建立位置指紋信息庫，當(dāng)掃描到待定點(diǎn)時(shí)，通過將待定點(diǎn)接收到的各AP的信號(hào)強(qiáng)度信息與指紋信息庫中的數(shù)據(jù)作比對(duì)，再根據(jù)K最鄰近算法解算出待定點(diǎn)的位置信息。

位置指紋即在某一點(diǎn)處接收到的信號(hào)強(qiáng)度是唯一的，與其余所有的地方都不同。因此，當(dāng)某一參考點(diǎn)只能接收到來自于1個(gè)AP的信號(hào)時(shí)，理論上處于距這一AP點(diǎn)相同距離的參考點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度值都會(huì)是這個(gè)值，即以AP為圓心，以此距離為半徑的圓上。當(dāng)AP個(gè)數(shù)變?yōu)?個(gè)，即某一參考點(diǎn)可以接收到來自于兩個(gè)AP的信號(hào)，同理，可以確定2個(gè)點(diǎn)具有相同的可以接收到AP信號(hào)強(qiáng)度的能力，即說明兩個(gè)圓的交點(diǎn)都對(duì)那兩個(gè)AP具有相同的接收信號(hào)強(qiáng)度能力。當(dāng)有3個(gè)以上AP時(shí)，理論上3個(gè)圓會(huì)交于一點(diǎn)，那么這個(gè)點(diǎn)能接收到3個(gè)AP信號(hào)的參考點(diǎn)都只在此空間具有唯一的3個(gè)(或以上)信號(hào)強(qiáng)度集合。

位置指紋法分為兩個(gè)階段：第一階段是離線階段，通過離線采集不同參考點(diǎn)處的信號(hào)樣本，建立數(shù)據(jù)庫；第二階段是在線階段，通過對(duì)比新采集到的信號(hào)強(qiáng)度樣本值，通過與信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)庫中的信號(hào)強(qiáng)度值按照一定算法匹配，根據(jù)匹配度確定不同的權(quán)值，再確定待定點(diǎn)在參考坐標(biāo)系中的估計(jì)位置[6]。

3. K最鄰近算法

KNN算法的核心思想是如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別，并具有這個(gè)類別上樣本的特性。將KNN算法應(yīng)用于位置指紋法中，一般采取將與待定點(diǎn)位置接收到的信號(hào)強(qiáng)度的歐氏距離最近的k個(gè)參考點(diǎn)按歐氏距離平方的倒數(shù)定權(quán)的方式，假設(shè)參考點(diǎn)i(i≥3)可以接收到來自于APa、APb、APc的信號(hào)強(qiáng)度為Ra、Rb、Rc，其中參考點(diǎn)i在坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(xi，yi)。則有歐氏距離

(2)

取其中歐氏距離最小的3個(gè)點(diǎn)作為可用加權(quán)信號(hào)點(diǎn)。根據(jù)附加權(quán)值得KNN算法，其中權(quán)值

(3)

因此，根據(jù)K最鄰近算法求得坐標(biāo)為[7]

4. 結(jié)合傳播模型的位置指紋法

在傳統(tǒng)的位置指紋法中，記錄的是參考點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)度信息，只能憑借經(jīng)驗(yàn)根據(jù)信號(hào)強(qiáng)度值的大小，粗略地估計(jì)出參考點(diǎn)與AP的距離。因此在本文中試驗(yàn)了一種將位置指紋法與傳播模型法結(jié)合起來的方式，可以較直觀地反映出參考點(diǎn)和待定點(diǎn)與AP之間的距離，也可以利用位置指紋法無須計(jì)算門、窗和墻壁等阻礙系數(shù)的優(yōu)勢。

在離線階段，根據(jù)信號(hào)與距離傳播公式，測定此環(huán)境中傳播模型公式中未知因子A和n，在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的試驗(yàn)環(huán)境，如同一房間內(nèi)，信號(hào)傳播的影響因素較為穩(wěn)定，可視為不變量。故在此環(huán)境中讀取到的任一參考點(diǎn)位置的信號(hào)強(qiáng)度信息都可以穩(wěn)定地轉(zhuǎn)化為一個(gè)距離信息。讀取參考點(diǎn)j(Xj，Yj)的接收信號(hào)強(qiáng)度Rij，其中i表示接收到的來自第i個(gè)AP的信號(hào)強(qiáng)度，如在參考點(diǎn)位置1接收到來自AP1的信號(hào)強(qiáng)度值即為R11，參考點(diǎn)位置2接收到來自AP3的信號(hào)強(qiáng)度值即為R32。根據(jù)信號(hào)與距離公式(1)可知R11，得出相應(yīng)的d11。將每個(gè)參考點(diǎn)與不同AP之間的距離信息dij作為數(shù)據(jù)信息，作為定位階段的匹配因子儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫中，其中每個(gè)參考點(diǎn)接收到AP的信號(hào)至少為3個(gè)，即參考點(diǎn)1儲(chǔ)存的AP信息為(d11，d21，d31)。

在在線階段，即實(shí)時(shí)定位階段，通過測定待定點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度信息，將待定點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度信息轉(zhuǎn)化為到不同AP之間的距離Dix，某待定點(diǎn)的距離信息即為(D1x，D2x，D3x)。通過KNN算法，對(duì)比數(shù)據(jù)庫中與待定點(diǎn)來自相同的3個(gè)AP的信號(hào)的距離信息dij，再計(jì)算Dij與dij之間的歐氏距離

(4)

然后將待定點(diǎn)與3個(gè)參考點(diǎn)之間的歐氏距離的倒數(shù)作為權(quán)重，如式(3)，由以上公式可得求解待定點(diǎn)坐標(biāo)的公式

(5)

四、試驗(yàn)與分析

1. 試驗(yàn)準(zhǔn)備

本文的試驗(yàn)區(qū)域是北京建筑大學(xué)科研樓一層測繪實(shí)驗(yàn)室部分，測試區(qū)域如圖4所示。

圖4

試驗(yàn)所采用信號(hào)接收端為三星Galaxy S4手機(jī)，無線路由AP選擇的是TP-LINK，型號(hào)為TL-WR842N。在無線路由的位置布設(shè)上，完全采取現(xiàn)實(shí)中實(shí)際AP的布置，并沒有刻意地改變AP的位置或者增加AP以提高精度，因此在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中更有實(shí)際意義。

2. 試驗(yàn)流程

1) 確定試驗(yàn)環(huán)境中環(huán)境對(duì)信號(hào)傳播的影響因子，確定試驗(yàn)環(huán)境中的A和n。先測定幾段距AP一定距離的參考點(diǎn)位置處的信號(hào)強(qiáng)度值，結(jié)合此處距AP位置的長度，根據(jù)信號(hào)傳播模型公式，求得A和n。試驗(yàn)區(qū)域測得的A為-38 dbm，n為2.7。由式(1)結(jié)合本環(huán)境中信號(hào)傳播模型，得出

Rd=-38-10×2.7×lgd

(6)

2) 在試驗(yàn)區(qū)域布置參考點(diǎn)并采樣在參考點(diǎn)處所能接收到的來自于各AP的信號(hào)強(qiáng)度，并選擇其中信號(hào)強(qiáng)度最高的3個(gè)，記錄以便后期計(jì)算。參考點(diǎn)如圖4中圓圈部分所示。由于本次的試驗(yàn)區(qū)域?yàn)橐恢虚g走廊，兩邊實(shí)驗(yàn)室部分，屬狹長型區(qū)域，故將參考點(diǎn)布置為近似折線形，以確定待測點(diǎn)都可以置于參考點(diǎn)所組成的三角形網(wǎng)內(nèi)，避免出現(xiàn)3個(gè)及以上參考點(diǎn)處于一條直線上影響平差精度的情況。

3) 隨機(jī)選取2個(gè)待定點(diǎn)，并測得在這個(gè)待定點(diǎn)處試驗(yàn)區(qū)域參考系中的實(shí)際位置坐標(biāo)，方便以后進(jìn)行精度評(píng)定。本次試驗(yàn)中測試任意選取的兩個(gè)隨機(jī)點(diǎn)的位置信息，經(jīng)過實(shí)際測定，得到待定點(diǎn)1在本試驗(yàn)環(huán)境坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(29 550,14 070)，待定點(diǎn)2在本試驗(yàn)環(huán)境中的坐標(biāo)為(26 420,14 070)。

4) 記錄參考點(diǎn)信息。圖5為參考點(diǎn)處測得的AP的信號(hào)強(qiáng)度值，由于信號(hào)的不穩(wěn)定，本次試驗(yàn)中測量了22組數(shù)據(jù)，間隔為20 s，在記錄中去掉一個(gè)最大值和一個(gè)最小值之后取平均數(shù)作為參考AP信號(hào)強(qiáng)度值，圖中黑色標(biāo)注為最大值，灰色標(biāo)注為最小值，圖中所有數(shù)值取實(shí)際信號(hào)強(qiáng)度值的相反數(shù)。根據(jù)本次試驗(yàn)中的方法，先將參考點(diǎn)接收到AP的信號(hào)強(qiáng)度信息根據(jù)式(4)轉(zhuǎn)化為距離信息存入數(shù)據(jù)庫。

圖5

5) 測定待定點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度值并轉(zhuǎn)化為距離信息，與數(shù)據(jù)庫中的參考點(diǎn)信息按照KNN方法作匹配，每一個(gè)待定點(diǎn)選取歐氏距離最小的3個(gè)參考點(diǎn)為相關(guān)點(diǎn)，根據(jù)其歐氏距離的倒數(shù)作為定權(quán)的因子，用來解算最后待定點(diǎn)的坐標(biāo)。

3. 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

待定點(diǎn)1和待定點(diǎn)2可以接收到來自不同AP的信號(hào)強(qiáng)度見表1，通過式(4)計(jì)算出用于作為匹配因子的到不同AP的理論距離，見表2。

表1　dbm

表2　m

通過對(duì)待定點(diǎn)1、待定點(diǎn)2的信息與數(shù)據(jù)庫中的信息按照歐氏距離的方法進(jìn)行匹配，選出的3個(gè)參考點(diǎn)分別為參考點(diǎn)5、參考點(diǎn)6和參考點(diǎn)8，信息見表3、表4。

表3　dbm

表4　m

由式(5)可求得待定點(diǎn)1和待定點(diǎn)2坐標(biāo)，見表5，并與真實(shí)坐標(biāo)進(jìn)行了對(duì)比。

4. 試驗(yàn)分析

由表5看出，試驗(yàn)數(shù)據(jù)相比于原始的KNN法已

經(jīng)有了一定的改進(jìn)，但仍有某些位置存在較大誤差，如待定點(diǎn)1的X值，這與參考點(diǎn)的布設(shè)和人員的走動(dòng)都有一定的關(guān)系，但由單點(diǎn)相對(duì)誤差來看，已經(jīng)有了一定的改進(jìn)。

表5　mm

五、結(jié)束語

本文在介紹了室內(nèi)定位的技術(shù)方法與原理的基礎(chǔ)上，針對(duì)基于WiFi信號(hào)強(qiáng)度的現(xiàn)有的室內(nèi)定位方法，提出了一種結(jié)合位置指紋和傳播模型的方法，可以比較直觀地顯示出待定點(diǎn)距離AP的位置，方便進(jìn)行定位精度的確定，也在一定程度上減少了在線階段的匹配時(shí)間，提高了定位的實(shí)時(shí)性。如何進(jìn)一步提高傳播模型公式中影響因子A和n的精度且減小參考點(diǎn)的間隔，分析其是否能對(duì)定位精度有明顯改進(jìn)，將是今后的研究方向。

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作者簡介：崔斌(1989—)，男，碩士生，研究方向?yàn)閿z影測量與遙感、室內(nèi)定位。E-mail：358792224@qq.com

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金(40771178)

收稿日期：2014-06-09

中圖分類號(hào)：P234.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：0494-0911(2015)06-0035-04