發(fā)布時間：2019-02-27 06:32

【摘要】：隨著移動計算領域的興起,基于位置的服務越來越受青睞。目前各種室內定位的方法層出不窮,由于室內廣泛部署了無線基礎設施,基于WiFi指紋信息的室內定位技術是其主流方法。設備異構和室內環(huán)境變化是影響定位精度的主要因素。本文針對以上兩個問題,提出一種層次Levenshtein距離(HLD)的WiFi指紋距離計算算法,實現異構設備的指紋無校準比對。將不同移動設備采集的RSSI信息轉化為AP序列,根據AP對應的RSSI值的差異性計算其層次能級,結合Levenshtein距離計算WiFi指紋之間的距離。對于需定位的WiFi指紋RSSI信息,利用HLD算法獲取K個近鄰,采用WKNN算法進行預測定位。實驗中,為了驗證算法的魯棒性和有效性,在3種不同類型的室內環(huán)境中采用5種不同的移動設備來采集WiFi的RSSI信息,其定位的平均精度達1.5 m。
[Abstract]:With the rise of mobile computing, location-based services are becoming more and more popular. At present, various indoor location methods emerge one after another. Because of the widespread deployment of wireless infrastructure, indoor location technology based on WiFi fingerprint information is the mainstream method. Heterogeneous equipment and indoor environment change are the main factors affecting positioning accuracy. In order to solve the above two problems, this paper proposes an algorithm for calculating the WiFi fingerprint distance of hierarchical Levenshtein distance (HLD), which can realize the fingerprint calibration-free comparison of heterogeneous devices. The RSSI information collected by different mobile devices is transformed into AP sequence. The hierarchical energy levels are calculated according to the difference of RSSI value corresponding to AP, and the distance between WiFi fingerprints is calculated by combining Levenshtein distance. For the RSSI information of WiFi fingerprints which need to be located, K nearest neighbors are obtained by using HLD algorithm, and WKNN algorithm is used to predict and locate. In order to verify the robustness and effectiveness of the algorithm, 5 different mobile devices are used to collect the RSSI information of WiFi in three different indoor environments. The average positioning accuracy is 1.5m.
【作者單位】： 皖西學院電子與信息工程學院;安徽大學智能計算與知識工程研究所;清華大學軟件學院可信網絡與系統研究所;
【基金】：國家自然科學基金項目(61572366,61303209,61522110,61402006,61673020) 2016年安徽省高校優(yōu)秀中青年骨干人才國內外訪學研修重點項目(gxfx ZD2016190) 安徽大學信息保障技術協同創(chuàng)新中心2015年度開放課題(ADXXBZ201504)
【分類號】：TN92

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2 本報記者 吳佳s，

本文編號：2431195