物聯方案
2020年03月28日
Wi-Fi定位技術:Wi-Fi是根據IEEE 802.11系列通信協議的無線局域網技能。使用Wi-Fi信號進行室內定位，首要采用測距交會與指紋匹配兩種辦法。其間，測距交會辦法能夠經過丈量接收機到多個Wi-Fi接入點(access point，AP)的信號強度(received signal strength index，RSSI)，根據間隔與RSSI的信道衰減模型得到接收機到各AP的間隔，再經過三角定位辦法得到方位估值。由于室內環境雜亂、易變和非視距現象嚴峻，很難精確估計信道衰減模型，精度較差的信道衰減模型會影響最終定位精度。此外，信號發射器與接收機的間隔還能夠經過丈量飛時(time of flight，TOF)辦法得到。
實驗表明，室內多徑和無線局域網內的時變中斷服務對TOF丈量精度有較大影響。經過合適的濾波器規劃以及對丈量成果進行平滑，能夠進步測距精度。指紋匹配定位辦法包含兩步：練習過程(training phase)和定位過程(positioning phase)。練習過程是預先將定位環境區分若干網格，并在網格點上采集信號指紋(如Wi-Fi信號強度)，存入指紋庫。定位過程是將接收到丈量值與預先構建的網格指紋進行比照，經過匹配及相似性剖析得到室內方位估計。
該辦法長處在于不需求預先知道Wi-Fi接入點的坐標和信號的信道衰減模型，其缺陷在于其信號容易受環境攪擾，在空闊空間誤配率高，而且構建及更新指紋數據庫需求消耗大量的時間和人力。傳統的指紋匹配辦法以RSSI為丈量值樹立指紋數據庫，現在使用RSSI指紋匹配的Wi-Fi定位系統包含RADAR、Ekahau、Horus等，定位精度在2~5 m。RSSI指紋庫僅供給了環境和信號接收的粗信息，無法供給信號物理層更多的多徑信息。受益于Wi-Fi接收設備性能進步，現在有些商用Wi-Fi接收模塊已能夠供給信道狀況信息(channel state information，CSI)。研究表明，使用CSI信息樹立指紋數據庫進行定位，能夠有效地進步定位精度。
約束Wi-Fi指紋匹配定位辦法的商用和大范圍掩蓋的首要因素是高效的指紋庫樹立和自動更新辦法。現有關于下降指紋庫維護成本的辦法包含經過采用插值、眾包(crowd sourcing)和根據激光雷達的室內定位制圖(simultaneous localization and mapping，SLAM)等辦法。影響Wi-Fi定位精度進一步進步的首要因素包含：AP間信道攪擾，手機Wi-Fi的硬件差異性，以及人體對Wi-Fi信號的遮擋。此外，Wi-Fi的定位中的信息安全和個人隱私問題現在也日趨受到重視。