Wi-Fi技术在室内定位应用的劣势

Wi-Fi定位技术:Wi-Fi是根据IEEE 802.11系列通信协议的无线局域网技能。使用Wi-Fi信号进行室内定位，首要采用测距交会与指纹匹配两种办法。其间，测距交会办法能够经过丈量接收机到多个Wi-Fi接入点(access point，AP)的信号强度(received signal strength index，RSSI)，根据间隔与RSSI的信道衰减模型得到接收机到各AP的间隔，再经过三角定位办法得到方位估值。由于室内环境杂乱、易变和非视距现象严峻，很难精确估计信道衰减模型，精度较差的信道衰减模型会影响最终定位精度。此外，信号发射器与接收机的间隔还能够经过丈量飞时(time of flight，TOF)办法得到。

实验表明，室内多径和无线局域网内的时变中断服务对TOF丈量精度有较大影响。经过合适的滤波器规划以及对丈量成果进行平滑，能够进步测距精度。指纹匹配定位办法包含两步：练习过程(training phase)和定位过程(positioning phase)。练习过程是预先将定位环境区分若干网格，并在网格点上采集信号指纹(如Wi-Fi信号强度)，存入指纹库。定位过程是将接收到丈量值与预先构建的网格指纹进行比照，经过匹配及相似性剖析得到室内方位估计。

该办法长处在于不需求预先知道Wi-Fi接入点的坐标和信号的信道衰减模型，其缺陷在于其信号容易受环境搅扰，在空阔空间误配率高，而且构建及更新指纹数据库需求消耗大量的时间和人力。传统的指纹匹配办法以RSSI为丈量值树立指纹数据库，现在使用RSSI指纹匹配的Wi-Fi车辆定位系统包含RADAR、Ekahau、Horus等，定位精度在2~5 m。RSSI指纹库仅供给了环境和信号接收的粗信息，无法供给信号物理层更多的多径信息。受益于Wi-Fi接收设备性能进步，现在有些商用Wi-Fi接收模块已能够供给信道状况信息(channel state information，CSI)。研究表明，使用CSI信息树立指纹数据库进行定位，能够有效地进步定位精度。

约束Wi-Fi指纹匹配定位办法的商用和大范围掩盖的首要因素是高效的指纹库树立和自动更新办法。现有关于下降指纹库维护成本的办法包含经过采用插值、众包(crowd sourcing)和根据激光雷达的室内定位制图(simultaneous localization and mapping，SLAM)等办法。影响Wi-Fi定位精度进一步进步的首要因素包含：AP间信道搅扰，手机Wi-Fi的硬件差异性，以及人体对Wi-Fi信号的遮挡。此外，Wi-Fi的定位中的信息安全和个人隐私问题现在也日趋受到重视。

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