算法毕业设计之wifi指纹室内定位系统个人文章

wifi定位的本质实际上是基站式定位,是依靠wifiAP以自身为中心,向外辐射逐渐衰弱的指纹来进行定位的.

“位置指纹”把实际环境中的位置和某种“指纹”联系起来,一个位置对应一个独特的指纹。这个指纹可以是单维或多维的,比如待定位设备在接收或者发送信息,那么指纹可以是这个信息或信号的一个特征或多个特征(最常见的是信号强度)。如果待定位设备是在发送信号,由一些固定的接收设备感知待定位设备的信号或信息然后给它定位,这种方式常常叫做远程定位或者网络定位。如果是待定位设备接收一些固定的发送设备的信号或信息,然后根据这些检测到的特征来估计自身的位置,这种方式可称为自身定位。待定位移动设备也许会把它检测到的特征传达给网络中的服务器节点,服务器可以利用它所能获得的所有信息来估计移动设备的位置(翻译存疑...),这种方式可称为混合定位。在所有的这些方式中,都需要把感知到的信号特征拿去匹配一个数据库中的信号特征,这个过程可以看作一个模式识别的问题。

wifi定位方法基本上可以分为两大类:

在智能手机上,可以通过系统SDK获取到周围各个AP(AccessPoint)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。

将测试点(TestPoint,TP)的预测位置设为任一参考点(ReferencePoint,RP)的位置。

KNN方法的主要思路是:找出与TP的WiFi指纹相似度最高的K个RP,然后平均这K个RP对应的位置,最终得到TP的位置。

Prob方法的主要思路是:通过贝叶斯公式,计算TP出现在每个RP上的后验概率,取k个概率最大的RP,然后平均这K个RP对应的位置,最终得到TP的位置。

Stg方法是KNN方法的一种改进方法,它通过TP的k个信号最强的信号接入点来筛选RP,然后再应用KNN方法。

GK方法的主要思路是通过高斯核密度估计器(GaussianKernelDensityEstimator,GKDE)计算每个指纹位置的相对过饱和度的可能性,并通过平均与最高似然值对应的位置来确定TP的位置。

那么室内定位里面的三边定位是怎么实现的呢?

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本学长计算机研究生在读,擅长:算法web系统单片机开发热心负责,帮助同学度过毕业难关

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