基于WiFi的室內(nèi)定位系統(tǒng) - 全文

　　1. 引言

　　目前全球定位系統(tǒng)( GPS , GlobalPositioning System)是獲取室外環(huán)境位置信息的最常用方式。近年來，隨著無線移動(dòng)通信技術(shù)的快速發(fā)展，GPS 和蜂窩網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的A-GPS(Assisted Global Positioning System)定位方式在緊急救援和各種基于位置服務(wù)(LBS,Location-Based Services)中逐漸得到了應(yīng)用。但由于衛(wèi)星信號(hào)容易受到各種障礙物遮擋，GPS/APGS 等衛(wèi)星定位技術(shù)并不適用于室內(nèi)或高樓林立的場(chǎng)合，目前無線室內(nèi)定位技術(shù)迅速發(fā)展，已成為GPS 的有力補(bǔ)充。

　　一般來講，使用無線信號(hào)強(qiáng)度獲取目標(biāo)位置信息的過程，就是建立無線信號(hào)強(qiáng)度和位置信息穩(wěn)定映射關(guān)系的過程?，F(xiàn)有室內(nèi)無線定位系統(tǒng)主要采用紅外、超聲波、藍(lán)牙、WiFi(Wireless Fidelity)、RFID(Radio FrequencyIdentification)等短距離無線技術(shù)。其中基于WiFi 網(wǎng)絡(luò)的無線定位技術(shù)由于部署廣泛且低成本較低，因此備受關(guān)注。其中由微軟開發(fā)的RADAR 系統(tǒng)是最早的基于WiFi 網(wǎng)絡(luò)的定位系統(tǒng)。它采用射頻指紋匹配方法，從指紋庫中查找最接近的K 個(gè)鄰居，取它們坐標(biāo)的平均作為坐標(biāo)估計(jì)。

　　本文同樣基于WiFi 網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種無線室內(nèi)定位系統(tǒng)，但與上述定位方法不同，本文采用了基于權(quán)值選擇的定位算法，在一定程度上減少了RSS.信號(hào)隨機(jī)變化引起的定位誤差，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)可獲得較好的定位精度(4 米)。

　　2. 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　本系統(tǒng)可為移動(dòng)終端客戶在展館、商場(chǎng)、校園等應(yīng)用場(chǎng)景提供定位服務(wù)。鑒于移動(dòng)終端受到計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量和電池電量等諸多限制，所以僅完成簡(jiǎn)單的信號(hào)采集工作，定位計(jì)算由定位服務(wù)端完成。

　　定位系統(tǒng)的架構(gòu)體系如圖1 所示。服務(wù)端主要負(fù)責(zé)定位計(jì)算和響應(yīng)終端的定位請(qǐng)求?；谪?fù)載均衡考慮，響應(yīng)位置請(qǐng)求的Web 服務(wù)器和運(yùn)行定位計(jì)算的定位服務(wù)器分離，數(shù)據(jù)交換方式采用客戶端和Web 服務(wù)器相同的數(shù)據(jù)交換方式?？蛻舳艘栏接诰唧w對(duì)象，主要負(fù)責(zé)采集周邊AP 的無線信號(hào)強(qiáng)度，并向服務(wù)端提交信號(hào)特征，服務(wù)器使用客戶端采集的信號(hào)特征進(jìn)行定位計(jì)算，獲得移動(dòng)終端的位置估計(jì)。

　　客戶端和服務(wù)端通信采用標(biāo)準(zhǔn)的HTTP協(xié)議，編程方便，可擴(kuò)展性好，客戶端程序功能可根據(jù)需要進(jìn)行擴(kuò)充。

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　　圖1 定位系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

　　圖2 為本定位系統(tǒng)的信息交互流程圖。移動(dòng)終端向Web 服務(wù)器提交GET 請(qǐng)求，GET 請(qǐng)求中包含了信號(hào)強(qiáng)度特征向量，Web 服務(wù)器收到請(qǐng)求后，以同樣的方式傳達(dá)給定位服務(wù)器，定位服務(wù)器查詢數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行相關(guān)的定位運(yùn)算操作，從而得到移動(dòng)終端的位置估計(jì)。

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　　圖2 移動(dòng)終端與服務(wù)器間的信息交互3. 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

　　3.1. 客戶端設(shè)計(jì)

　　本系統(tǒng)客戶端采用Android 系統(tǒng)手機(jī)。

　　Android 系統(tǒng)是Google 在2007 年發(fā)布的基于Linux 平臺(tái)的開源手機(jī)操作系統(tǒng)。近年來，基于此平臺(tái)的手機(jī)市場(chǎng)占有率不斷提高，加上其良好的開放性和豐富的API 接口，可以很方便地開發(fā)各種應(yīng)用程序。

　　3.1.1. Android 系統(tǒng)架構(gòu)簡(jiǎn)介

　　Android 系統(tǒng)架構(gòu)見圖3,它建立于Linux內(nèi)核之上，包含了各種設(shè)備驅(qū)動(dòng)和管理模塊，囊括了非常齊全的類庫和框架，包括輕量級(jí)數(shù)據(jù)庫SQLite、瀏覽器Webkit 等。整個(gè)系統(tǒng)建立在Dalvik 虛擬機(jī)上，應(yīng)用程序使用Java 語言編寫。Android 系統(tǒng)提供了豐富的框架(活動(dòng)管理、位置管理等)來管理系統(tǒng)的軟、硬件資源，整合了常用的應(yīng)用程序(聯(lián)系人、電話本等)，并開放了很全面的API 供用戶使用，整個(gè)平臺(tái)具有良好的開放性和擴(kuò)展性。

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　　圖3 Android 系統(tǒng)架構(gòu)圖

　　3.1.2. Activity 生命周期

　　Android 系統(tǒng)上運(yùn)行的應(yīng)用程序一般包含一個(gè)或多個(gè)Activity,主要由活動(dòng)管理器進(jìn)行管理，Activity 是Android 系統(tǒng)分配和管理資源的基本單位。每個(gè)Activity 都有其對(duì)應(yīng)的生命周期(圖4)。

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　　圖4 Activity 生命周期

　　onCreate()方法在活動(dòng)開始時(shí)調(diào)用，并依次調(diào)用onStart()方法和onResume()方法，Activity 處于運(yùn)行狀態(tài)，如有新活動(dòng)啟動(dòng)，則調(diào)用onPause()，活動(dòng)轉(zhuǎn)入后臺(tái);如內(nèi)存不足，活動(dòng)進(jìn)程則被關(guān)閉。退出程序則會(huì)依次調(diào)用onStop()和onDestroy()。

　　活動(dòng)管理器對(duì)Activity 的管理體現(xiàn)在不同生命周期對(duì)以上幾個(gè)方法的調(diào)用上，用戶可根據(jù)自己的需要重載這幾個(gè)方法。一般來講，主程序類繼承Activity 類，用戶的功能代碼在重載這些方法中實(shí)現(xiàn)。

　　3.1.3. 獲取周邊AP 信號(hào)強(qiáng)度

　　本文采用基于射頻指紋的定位方法，移動(dòng)終端需要獲得周圍AP 的RSSI 指紋特征，Android 系統(tǒng)提供的接口可以很方便地實(shí)現(xiàn)這一功能。

　　參見圖5 示例代碼片段。首先建立包含響應(yīng)掃描結(jié)果的接收器(reciever) 并重載onReceive()方法，此方法即為收到WiFi 信號(hào)的回調(diào)函數(shù)，用戶自定義功能在此實(shí)現(xiàn);再通過registerReceiver()方法將receiver 向Android 系統(tǒng)進(jìn)行注冊(cè)，getSystemService()方法用于獲得操作WiFi 設(shè)備的句柄;最后用startScan()方法啟動(dòng)掃描，當(dāng)獲得掃描結(jié)果后，系統(tǒng)會(huì)觸發(fā)注冊(cè)的回調(diào)函數(shù)，完成用戶代碼功能。

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　　圖5 掃描示例代碼

　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，從給出掃描指令，至接收到掃描結(jié)果，耗時(shí)約400-500ms,考慮到后臺(tái)服務(wù)器算法運(yùn)算及網(wǎng)絡(luò)通信開銷，定位過程耗時(shí)將超過500ms.

　　3.1.4. 程序流程

　　從程序的功能來看，客戶端需完成3 個(gè)功能：定期掃描并獲得周圍AP 的信號(hào)強(qiáng)度指紋特征，向服務(wù)器提交指紋特征信息，得到定位結(jié)果后更新界面顯示。程序流程如圖6 所示。

　　首先程序初始化并建立更新回調(diào)函數(shù)，獲得WiFi 服務(wù)句柄后注冊(cè)此回調(diào)函數(shù)，最后啟動(dòng)掃描進(jìn)程周期掃描，直至系統(tǒng)結(jié)束程序。

　　其中，回調(diào)函數(shù)首先獲取掃描結(jié)果，并格式化為字符串，然后通過GET 請(qǐng)求提交給服務(wù)端，獲得定位結(jié)果后再更新顯示界面。

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　　圖6 程序流程圖

　　3.2. 服務(wù)端軟件設(shè)計(jì)

　　3.2.1. Web 服務(wù)器

　　Web 服務(wù)器用于對(duì)外通信，接收外界的請(qǐng)求，并返回相應(yīng)的位置信息。

　　Web 服務(wù)器運(yùn)行Apache Tomcat 6.0.20,響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的定位請(qǐng)求，相應(yīng)的軟件設(shè)置參數(shù)為：在%TOMCAT_HOME%webapps 目錄下建立目錄：ExServletWEB-INF,建立web.xml描述文件和classes 文件夾，web.xml 文件是描述文件，classes 存放后臺(tái)處理的類文件。

　　web.xml 中定義了外部引用此服務(wù)的名字和對(duì)應(yīng)的類文件，內(nèi)容片段見圖7。

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　　圖7 web 服務(wù)器web.xml 代碼片段

　　3.2.2. 定位服務(wù)器

　　定位服務(wù)器用于運(yùn)行算法，硬件配置參數(shù)為，CPU:Intel Core2 Duo E7500 2.93GHz,內(nèi)存：2G,網(wǎng)卡：Marvell Yukon 88E8057 PCI-EGigabit Ethernet Controller.軟件配置參數(shù)為，操作系統(tǒng)：Windows XP Professional SP3,Web服務(wù)器：Apache Tomcat 6.0.20.相應(yīng)的軟件配置參數(shù)與web 服務(wù)器類似，web.xml 中代碼片段見圖8.

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　　圖8 定位服務(wù)器web.xml 代碼片段

　　3.3. 客戶端與服務(wù)端通信

　　客戶端與服務(wù)端都接入Internet,通過標(biāo)準(zhǔn)的HTTP 協(xié)議通信，簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)的同時(shí)，也為以后Web 方式的應(yīng)用留下了設(shè)計(jì)空間。

　　服務(wù)端Servlet 用于響應(yīng)客戶端的請(qǐng)求，客戶端只需在GET 請(qǐng)求中提交指紋信息即可獲得定位結(jié)果。圖9 列出了客戶端從定位服務(wù)器中獲取位置信息的Java 示例代碼。其中url包含了服務(wù)器的IP 地址和RSSI 指紋信息，getConnection()方法是向服務(wù)器發(fā)出GET 請(qǐng)求，服務(wù)器將返回位置信息，獲得輸入流后讀出位置信息，并更新界面顯示即完成整個(gè)通信過程。由于使用HTTP 協(xié)議，實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單，適用于多種編程語言。

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　　圖9 客戶端獲取位置信息的通信示例代碼

　　4. 定位算法

　　由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，WiFi 無線信號(hào)具有較強(qiáng)的時(shí)變特性圖10.無線信號(hào)傳播衰減模型難以很好的表征距離與信號(hào)強(qiáng)度間的映射關(guān)系，本文采用基于射頻指紋匹配定位方法，它具有較好的定位魯棒性。

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　　圖10 信號(hào)強(qiáng)度的時(shí)變特性

　　指紋匹配方式定位算法建立在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，它主要包括離線訓(xùn)練和在線定位兩個(gè)階段，其中離線訓(xùn)練階段的任務(wù)是建立射頻信號(hào)強(qiáng)度向量和客戶端位置間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，形成一個(gè)指紋庫(radio map)，定位階段則使用實(shí)時(shí)采集的信號(hào)強(qiáng)度向量去匹配訓(xùn)練階段構(gòu)建的指紋庫，從而獲得目標(biāo)的位置估計(jì)。

　　現(xiàn)有的基于射頻指紋匹配定位方法主要包括確定型和概率型兩種。其中確定型定位算法一般在指紋庫中選擇與實(shí)時(shí)采集的射頻指紋距離最小的幾個(gè)點(diǎn)的質(zhì)心作為目標(biāo)的位置估計(jì)。確定型定位算法的計(jì)算效率較高，但精度較低。概率型定位算法一般采用貝葉斯估計(jì)理論，通過不同的似然函數(shù)，如基于核函數(shù)的似然函數(shù)，計(jì)算目標(biāo)位置的后驗(yàn)概率，并取后驗(yàn)概率最大的位置點(diǎn)作為目標(biāo)的最終位置估計(jì)。概率型定位算法具有較高的定位精度和定位魯棒性，但計(jì)算量相對(duì)較大。

　　本文采用快速選擇的定位算法，訓(xùn)練階段指紋特征采用RSSI 均值，定位階段采用逐次累加的RSSI 均值與指紋庫匹配的方法，從而大大降低了運(yùn)算的復(fù)雜度。

　　4.1. 算法描述

　　指紋特征采用每個(gè)AP 的RSSI 均值，即：

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　　也就是，訓(xùn)練階段對(duì)同一位置點(diǎn)采集的每個(gè)AP 的多次數(shù)據(jù)取平均，定位階段也是如此，區(qū)別在于訓(xùn)練階段采集數(shù)據(jù)多，以便得到盡量多的信息，定位階段采集的數(shù)據(jù)少，減少定位延時(shí)，一定程度上提高了實(shí)時(shí)性。

　　指紋匹配采用快速選擇的方式。偽碼如下：

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　　對(duì)每個(gè)掃描到的AP 的RSSI 值，設(shè)定一個(gè)選擇區(qū)間[RSSI-σ，RSSI+σ],σ為多次實(shí)驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)值，在指紋庫中查找滿足此區(qū)間范圍的位置點(diǎn)，若有n 個(gè)位置點(diǎn)落在此區(qū)間范圍，則這些位置點(diǎn)分別取權(quán)值為1/n,其他的位置點(diǎn)則取權(quán)值為0;對(duì)所有AP 做如上處理后，選出權(quán)值最大的位置點(diǎn)為估計(jì)位置。如有多個(gè)位置點(diǎn)權(quán)值一樣，則比較信號(hào)強(qiáng)度距離，取最小者。

　　4.2. 算法分析

　　本文的算法是建立在RSSI 統(tǒng)計(jì)特性相對(duì)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，從圖11 中可以看出，RSSI 值的直方圖分布與正態(tài)分布曲線近似，因此均值在一定程度上代表了RSSI 特征。這也避免了單次掃描的信號(hào)強(qiáng)度中某個(gè)AP 的RSSI 不穩(wěn)定造成的定位結(jié)果偏差。

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　　圖11 RSSI 的統(tǒng)計(jì)特性

　　時(shí)間復(fù)雜度分析：一次掃描有m 個(gè)AP,前期訓(xùn)練階段有n 個(gè)位置點(diǎn)，則要進(jìn)行m 次選擇，每次選擇遍歷n 個(gè)位置點(diǎn)，時(shí)間復(fù)雜度為O(m*n)，遇到權(quán)值一致的情況，要進(jìn)行二次選擇，最壞情況再比較n 次，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，所以總的時(shí)間復(fù)雜度為O(m*n)。

　　5. 實(shí)驗(yàn)

　　5.1. 實(shí)驗(yàn)過程

　　實(shí)驗(yàn)在計(jì)算所6 層進(jìn)行，見圖12,在南北兩側(cè)走廊總共采集了24 個(gè)位置點(diǎn)，距離約4米，加上在645 房間，總共25 個(gè)位置點(diǎn)的數(shù)據(jù)。掃描周期1s,掃描次數(shù)120 次。采集數(shù)據(jù)耗時(shí)約1 小時(shí)。

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　　圖12 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

　　本實(shí)驗(yàn)主要為驗(yàn)證定位準(zhǔn)確性，所以定位時(shí)采用多次掃描的均值作為信號(hào)特征。共選取了6 個(gè)位置點(diǎn)作為實(shí)驗(yàn)的位置點(diǎn)。測(cè)試次數(shù)約為50 次，掃描周期為2s,運(yùn)行界面見圖13.

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　　圖13 手機(jī)終端顯示

　　5.2. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

　　各實(shí)驗(yàn)位置點(diǎn)的結(jié)果見圖14.各個(gè)隨機(jī)測(cè)試位置點(diǎn)的定位準(zhǔn)確率都較高。

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　　圖14 各實(shí)驗(yàn)位置點(diǎn)定位結(jié)果

　　6. 總結(jié)

　　本文基于Android 智能手機(jī)平臺(tái)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于WiFi 信號(hào)的移動(dòng)終端定位系統(tǒng)，并提出了一種基于權(quán)值選擇的定位算法，一定程度上克服RSSI 信號(hào)隨機(jī)擾動(dòng)帶來的定位誤差，經(jīng)過實(shí)際環(huán)境的測(cè)試，多次定位實(shí)驗(yàn)的精度在4 米左右，適當(dāng)調(diào)整AP 的布置可以進(jìn)一步定位精度。本系統(tǒng)可方便地部署到展館、校園等實(shí)際場(chǎng)景中。