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wifi定位原理介紹及優劣勢說明

文章來源:http://www.qdytxk.com 發布時間:2020-04-28 瀏覽次數:177

如果你的智能手機連接上了某個Wi-Fi熱點,那么就可以調用數據庫中附近所有熱點的地理位置信息,而服務器會參考每個熱點的信號強弱計算出設備的大致地理位置。

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一、wif定位的原理

1.每一個無線AP都有一個MAC地址,并且一 般來說無線AP在一段時間內是不會移動

的。

2.設備在開啟Wi-Fi的情況下,即可掃描并收集周圍的AP信號,無論是否加密,是否已連接,甚至

信號強度不足以顯示在無線信號列表中都可以獲取到AP廣播出來的MAC地址。

3.設備將這些能夠標示AP的數據發送到位置服務器,服務器檢索出每一個AP的地理位 置,并結合

每個信號的強弱程度,計算出設備的地理位置并返回到用戶設備。

4.位置服務商要不斷更新、補充自己的數據庫,以保證數據的準確性,畢竟無線AP不像基站塔那

樣基本不會移動。

現在的wifi定位方法基本_上可以分為兩大類

1.基于RSSI

在智能手機上,可以通過系統SDK獲取到周圍各個AP (Access Point)發送的信號強度RSSI

及AP地址,利用RSSI來定位目前看來是最可行的方法,因此下面著重介紹,基于RSSI定位主要

有兩個算法:三角定位算法,指紋算法。

三角定位:

如果我們已經知道了這些AP的位置,我們可以利用信號衰減模型估算出移動設備距離各個AP

的距離,然后根據智能機到周圍AP距離畫圓,交點就是該設備的位置。很容易發現,三角定

位算法需要我們提前知道AP的位置,因此對于環境變化較快的場合不適合使用。

1.指紋算法

指紋算法類似于機器學習算法,分為兩個階段:

離線訓練階段

將需要室內定位區域劃分網格,建立采樣點(間距1 ~2m)

使用wifi接受設備逐個采樣點采樣,記錄該點位置、所獲取的RSSI及 AP地址。

對采樣數據進行處理(濾波、均值等)

在線定位階段

用戶持移動設備在定位區域移動,實時獲取當前RSSI及AP地址, 將該信息上傳到服務器進行

匹配(匹配算法有NN、KNN、 神經網絡等)得到估算位置 。

匹配算法有NN、KNN、 神經網絡等。

比較:

指紋算法相比較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

指紋算法需要提前繪制一幅信號Map。

2.不基于RSSI

TOA (time ofarrival)

TDOA (time difference of arrival)

AOA (angle of arrival)

但是這些值的獲取需要特殊的wifi模塊,在智能機上無法獲取,因此這類方法無法使用。

wifi定位的優缺點

優點:①定位精度較高, wifi密集人流多的地方相當精確;②速度快;③周圍的wifi即使連接

不上也能定位。

缺點:①wifi依賴! 沒有打開wifi就不能定位;②必須處于聯網狀態;③密集部署;④需要打

眼走線,部分環境施工較為困難。


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