基于Wi-Fi的室内定位技术研究
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2018年第2期 信息通信 2018(总第 182 期） INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. No 182)
基于Wi-Fi的室内定位技术研究
刘键(中南民族大学电子信息工程学院，湖北武汉430074)
摘要：近年来，位置服务的相关技术和产业向室内发展，主要发展动力是室内位置服务应用范围很广且能带来巨大的商 业潜能。各大运营商分别制定了大规模战略目标，促进新业务趁此机会迅速转型。文章首先介绍了当前主要的室内定 位技术,然后在对基于Wi-：Fi的室内定位技术的工作原理作出说明，结合各大运营商的Wi-Fi部署情况和各大商场内部
对精准定位的需求,重点对RSSI和CSI技术来进行研究。
关键词：室内定位;Wi-Fi技术;位置定位
中图分类号:TN92 文献标识码:A 文章编号=1673-1131(2018)02-0259-02
1主要室内定位技术
(1) 计算机视觉技术
该技术将人眼模型和摄像头结合，可以模拟出人的视觉 感官，对四周的环境进行扫描之后，录入系统内部，然后确定
追踪目标，进行测量。采集到图像之后通过计算机定位算法 建立实地环境三维地图，并实时定位。计算机视觉技术衍生
出计算机视觉机器人，这种机器人可以在无人操纵的情况下
进行室内定位并且完成系统输入的任务，环境适应力极强'
但是该项技术对于硬件设施的要求非常高，所以一旦硬件水
平达不到标准，那么当机器人处于高速运转的状态下，计算的
精确度势必会受到影响。(2) 超宽带技术
超宽带技术(UWB)是一种无载波通信技术，是CDMA2000
的演进升级版，继承了 DOS系统的自适应编码调制、HARQ以
及QoS控制机制，使系统可以达到更高传输效率的同时经济
有效地支持各类具有QoS要求的应用。UMB系统具有极强
的穿透力，尤其是针对钢筋水泥等多种复合材料的超强障碍;
而且受多路径的效应影响较少，因此可以在任何较复杂条件
下实时定位。此外，超宽带技术的安全性极高,而且结构简洁
明了，可以满足特殊部门的高精度定位和传输数据的需要[2]。(3) SgBee 技术
这是一种近年来刚刚兴起的短距离通信技术，最明显优 势就是低成本、低耗能。这种系统主要是基于IEEE802.15.4
无线标准下研发而成。系统内部由上千个极小的感应器联合
组成，信息传入之后各传感器进行接力合作，使得信号通过的 效率较高。但是ZigBee技术最大的局限性就是数据传输的范
围较其他技术来讲小很多，只能应用于短距离传输，并且传输
速率较低。(4) Wi-Fi 技术Wi-Fi是基于802.11无线网络标准的通信技术，成本低
廉，可以广泛应用于手持无线终端的客户。Wi-Fi网络是在我
们生活中最随处可见的共享网络,不需要单独安装网线，且WiFi 的抗干扰能力较强，因此定位更加精准，可用于较为复杂的
大范围定位、监测和追踪行为等等。
2 Wi-Fi室内定位
(1)系统构建本文主要研究的是基于Wi-Fi的室内定位技术，主要采用
的测量方法是RSS测定法，算法是指纹匹配算法。在传统的
室内系统架构模式的基础上，建立一种新型的适用范围更广的系统结构，该结构的框架主要分为四部分:1个服务器系统、 2个通信系统、3个传感器系统、3个客户端，这是一种典型的 C/S客户端服务器。服务器系统的主要任务是完成定位算法、
录入指纹数据和接收客户端输入的查询信息并作出反馈，是 整个结构运转的关键。搭载方式是PHP，数据库是Mysql®。
客户端是用户使用的端口，用户从该端口发出定位的请求之 后，客户端传输给服务器,服务器接收到具体定位之后显示出
来，并显示信号的强弱程度。传感器系统主要承担的是发射 Wi-Fi信号的任务，是整个定位系统运行的基础。传感器的位
置部署和设置的数量可以有效解决Wi-：Fi信号穿墙力差的问
题，还有天花板和墙面对信号的折射导致信号中断的现象，以 及以上现象给RSS值造成误差的问题。通信系统之间有很多
达到信息交流和数据传输目的的通道，主要表现形式有我们 最熟悉的Wi-Fi网络，还有Xerox公司创立的以太网,运营商 支持下的CDMA网络和诞生最早的计算机网络。
定位过程分为前后两段，定位之前，系统处于offline阶段,
客户端首先会进行采样点扫描RSS数值，然后登记在数据库
之中，建立一个完整的指纹信息库。在定位的时候，客户端会
把输入的信号强度值和原有数据库中的数据进行比对然后一
一匹配，作出最终统计，然后完成定位操作。(2)位置指纹匹配算法
这是一种根据无限信号强弱而变化的动态算法，工作过 程分为离线和定位两个阶段。Offline阶段下主要进行采集信
号强度值并形成专业指纹库。这种信号强度值也可称为特征 值，以TOA、TODA、RSSI和AOA的形式存在。处于定位阶
段的时候，客户端会把输入的实施数据和指纹库内的数据进
行比对然后一一匹配，进行详细的计算，输出最终的定位结果。 该系统主要采用的是K最近邻值匹配算法，另外还有SVR、 SVM等算法。
指纹匹配算法的主要优势是技术定位的精确度较高，
在缺乏节点的具体信息的情况下，也可以采集到具体的位 置信息,所以近年来在室内定位的运用较广，尤其是在WiFi 精准定位 （3-8 米） 范围内应用频率最多。另外，指纹定
位技术的采集效率和维护效率都处于行业的前段，成为代 表优势之一。
3 Wi-Fi室内精准定位的具体步骤
以商场为例介绍Wi-Fi室内精准定位的具体步骤。
(1)制作矢量地图
首先商场要采集商户信息制作矢量地图，在制作的时候
要充分考虑到用户跨楼层的定位需要、商场各层的客户流量
259信息通信刘键:基于Wi-：Fi的室内定位技术研究
和驻留时间长短等因素，矢量地图的技术支持是业内最有名 的ArcGIS软件，这种软件可以根据客户的不用需求和各自特
征，制作出最准确、最符合显示的室内地图，客户还可以在软
件内自定义地图风格和接口的配色。(2) 建立指纹库
上文提到，指纹采集要经历两个阶段。Offline阶段要把
室内区域划成间距不超过2米的网格形状，分别采集它们的
无线访问节点，终端就会接受其RSSI地址，建立成初步的指
纹库;在线校正阶段时终端会将收到的RSSI信号和网格中的
信息进行匹配，然后得出计算结果，定位具体的位置，这样指
纹库就建立完成了。(3) 开发终端展示APP
商场可以推广品牌APP或者开通微信公众号的形式，提
供流畅的可视化界面，让用户利用手中的移动设备查看实时
的定位，实现室内导航以及商场内的各种营销促销活动推广。
另外在开发端还可以统计出商场内部客流量、驻足时间、不同
商铺的访问量等。
4基于RSSI的室内定位改进算法
(1) 传统RSSI测距算法
传统的RSSI测距中，主要是根据发射出信号的强度和接
收到信号的强度，可以得出传输损耗，然后根据经验模型或理
论模型把损耗转为距离，其中最常用的就是对数常态分布模 型：
PL(d)[dB] = PL(d〇) + 10n . lg^) + X„
d指的是发射端口和接收端的距离,d„是常数，取l;P(d)
是经过d的信号损耗,P(d„)是距离d„的信号损耗,n是路径损
耗指数，表示信号损耗值和距离之间的正比关系，主要受环境 影响。X是均值为0的高斯随机数。
在实际的测量中，室内的墙壁厚度、地板材质、物品摆放 位置等原因引起的反射、折射或绕射等现象都会对RSSI值的
精确性造成干扰。具体表现为:①如果通信距离>5米时，定位
中产生的误差会突然剧增；②过多障碍物的存在会引起RSSI
值的无限增大;③公式并不能应用于室内每一区域的计算，仅 能在单一环境下进行；④人员的活动或者其他干扰性行为同
样会引起RSSI值的准确性收到干扰;⑤室内的噪音问题也会
使结果出现误差。(2) 改进之后的RSSI测距方法
为了解决上述现象对RSSI测定值准确性的干扰，RSSI
算法在测距方面进行了改进。首先把测定区域进行分割，分
割的时候要根据房屋内部的布局情况和墙体、固定障碍物等
的位置大小进行划分，划分出来的区域未必要等值，比如在大
型展览馆内，可以根据房间的大小和通道的走向作为划分依 据;把5m作为信标节点间距确定的依据，然后采用等边三角
形的定位算法，把信标节点按照等边三角形的坐标进行定位,
从而使结果的误差达到最小[5];然后继续采用高斯模型对原始 RSSI数据作出初步处理,高斯模型的优势就是会把小概率事
件（比如上述提出的人员随意走动或者其他突发性布局变动
等等)对数据结果的影响降到最低，从而得出最精确的数据;
然后通过加权的算法得出目标节点和多个信标节点之间的距
离值。5 CSI精确定位技术
(1) CSI的特性和优势CSI是衡量通信情况的信道状态信息，是PHY层的分支,
主要源于OFDM系统下解码的子载波。由于CSI可以刻画出
信号传播的多重途径，RSS只是信号多径传播的叠加效果，因 此其信号的刻画能力比RSS系统更强。CSI可以从时间区域
中大致区别出信号传输的路径；可以得到信号传输的每一个
子载波的幅度和相位信息。这可以让我们获取更细粒度地信
号特征。CSI的优势主要表现在：①CSI室内定位技术不需要
无线设备的支撑，只需要一个能发送并且接受CSI信号的
设备即可。①RSS的指纹参数比较单一，CSI系统下可以
登记更多的指纹特征，比如频率衰减特性、相位和能量强 度。通过这些指纹就可以有效定位目标所处的实时位置。 ③CSI技术的结构特征更加完整和先进，在静态环境中可
以保持较长时间的稳定、且对人员的细微活动变化极其敏 感，可以快速捕获任何位移信息。④CSI技术对于环境的
依赖性更小，可以适应任何复杂与否的环境，在其中进行更 为精准的定位。(2) CSI技术难点和解决方案
首先,CSI面临的主要技术难点就是去噪，目前大部分商 业Wi-n输出的CSI信号噪音较高,为了保证信号的纯净，必
须要对其进行相关降噪处理。业内一般都会采用低通滤波对 CSI的噪音进行处理，原理是不同的子载波的波长有等值的传
播路径，仅在相位上有差。所以我们将信号的主要成分映射 到一组无关的数据集中，通过SVD分解,舍去主要成分，就完
成了降噪处理。CSI面临的另外一个技术难点就是多径问题的处理。本
文认为可以利用全部收集的子载波的数据，通过频幅和相频
计算出方差、能力和波数三个指纹特征，然后将这三个特征求 平均数，生成三个特征矩阵，再将所有的列求平均数，以此利 用多径效应完成了指纹定位，并不是说完全去除了多径效应
的影响。另外还会涉及到回归算法、核函数的选择问题，都是 现阶段CSI技术面临的难点。
6结语
本文通过对基于Wi-Fi的室内定位技术研究现状的概
述，以及对RSSI技术和CSI技术的应用的探讨，对现阶段我
国主要室内定位技术做了一个简要的总结。本文在研究过 程中由于本人的水平限制和研究程度不够必会出现一些偏
误，望各位读者在阅读过程中及时指出，从而促进研究的深
入发展。
参考文献：
[1] 王睿，赵方,彭金华，等.基于WI-FI和蓝牙融合的室内定位
算法[J].计算机研究与发展,2011,48(s2):28-33.
[2] 徐元坤.基于Wi-Fi和Android平台的室内定位技术研究
